Monitoreo de Calidad de Datos: ¿Qué es y Cómo Implementarlo?

Un proceso de monitoreo de calidad de datos monitorea y asegura la calidad de cada instancia de datos creada, utilizada y mantenida dentro de una organización.

Las empresas se esfuerzan por aumentar la precisión de sus operaciones, pero inevitablemente se producirán errores. Si ocurre un error, puede suceder una de dos cosas: alguien asume la responsabilidad, corrige el error y se asegura de que no vuelva a suceder. Sin duda, esta última es la mejor opción y favorece la eficiencia operativa.

Las empresas pueden evitar que los problemas potenciales vuelvan a ocurrir en el futuro cuando ajustan activamente los procesos o procedimientos relacionados con errores anteriores; cuando los problemas se abordan de manera proactiva, el enfoque cambia de una solución rápida a una solución a largo plazo.

¿Qué es la calidad de datos?

La calidad de los datos describe el estado de cada conjunto de datos. Evalúa elementos objetivos como minuciosidad, precisión y consistencia. Además, mide elementos más arbitrarios, como qué tan bien un conjunto de datos se ajusta a un propósito específico. En ocasiones, determinar la calidad de los datos puede llevar tiempo debido a este componente subjetivo.

Se puede utilizar un conjunto de datos de alta calidad para el propósito previsto, como tomar una decisión informada sobre el crecimiento futuro, tomar decisiones financieras importantes o mejorar las operaciones.

Sin embargo, si la calidad de los datos es mala, todos estos sectores sufren. Puede conducir a compras incorrectas, operaciones ineficientes y mayores gastos de la empresa.

¿Qué es el monitoreo de la calidad de los datos?

El crecimiento exponencial de los datos ha hecho que el monitoreo de la calidad de los datos sea esencial para desarrollar sistemas efectivos de aprendizaje automático y basados ​​en datos. Además, el 42 % de los analistas de datos que participaron en el estudio mundial en línea de Forrester sobre la confianza y la fiabilidad de los datos dicen que pasan más del 40 % de su tiempo comprobando y evaluando los datos.

La calidad de los datos se mide, evalúa y mejora para satisfacer las expectativas y satisfacer las necesidades comerciales. Puede ayudar a las organizaciones a mejorar la coherencia, la puntualidad y la corrección de sus datos.

Hay muchas formas de evaluar la calidad de los datos. Pero depende únicamente de las necesidades comerciales. Incluye la revisión de datos, las pruebas, la verificación de la precisión o la consistencia, o la auditoría de los datos mediante la evaluación periódica de la calidad de los datos con las herramientas de calidad de datos.

Dado que el aprendizaje profundo en tiempo real y el análisis de datos son tan frecuentes, la única forma de validar los datos es monitorear su calidad y evaluarlos utilizando un conjunto de criterios de calidad pertinentes.

Importancia del monitoreo de la calidad de los datos

Si desea garantizar la precisión y confiabilidad de los datos, debe implementar el monitoreo de la calidad de los datos. La calidad de los datos no autorizados puede conducir a una toma de decisiones inexacta, desperdicio de recursos y problemas legales.

Al monitorear la calidad de los datos, las organizaciones pueden detectar y abordar problemas antes de que tengan un gran impacto negativo. Las siguientes son algunas ventajas del monitoreo de la calidad de los datos:

1. Asegurar la integridad y corrección de los datos: el monitoreo de la calidad de los datos garantiza que toda la información en la base de datos de la empresa sea precisa y satisfaga todos los criterios de "datos de calidad".
2. Reducción de costos: cuando una corporación monitorea sus datos, puede reducir la cantidad de dinero que de otro modo podría pagar si surge un error o error con la calidad de los datos.
3. Aumento de la satisfacción del cliente: es más probable que los clientes confíen en una corporación con datos excelentes que en una con una gestión de datos mediocre y una base de datos defectuosa.
4. Mejorar el juicio: se produce una mayor toma de decisiones en toda la organización debido a una mayor calidad de los datos. Puede tomar decisiones con mayor confianza si tiene acceso a más datos de alta calidad.
5. Mejora de la eficacia operativa: – Las organizaciones pueden reducir el costo de encontrar y resolver datos incorrectos en su base de datos manteniendo los niveles de calidad de los datos. Además, las empresas pueden evitar errores operativos y fallas en los procesos comerciales.

Implementar el monitoreo de la calidad de los datos

El procedimiento del marco de calidad de datos comienza cuando los archivos de datos de origen llegan al servidor SQL o cualquier servidor ETL. Después de la detección de archivos, comienza el requisito de calidad de datos de Pre-Stage. Los administradores de datos reciben una notificación cuando las reglas previas a la etapa actúan y los resultados están listos para la evaluación.

Si la calidad de los datos de Pre-Stage tiene errores, finaliza el procesamiento. El procedimiento continúa solo si la calidad de los datos previos a la etapa es satisfactoria. Luego, los datos se agregan a la tabla de etapas.

Después de esto, se llevan a cabo las Reglas de integridad de datos posteriores a la etapa e informa a los Administradores de datos cuando los resultados están listos para su revisión. Los sistemas posteriores publican automáticamente un archivo validado para su uso si NO hay fallas en las reglas de activación.

El administrador de datos puede optar por finalizar el ciclo y solicitar un archivo nuevo de la fuente si falla algún criterio de selección posterior a la etapa, o puede ignorar el error para cargar archivos de datos para un procesamiento secundario.

Un data mart de calidad de datos es necesario para implementar el marco de monitoreo de calidad de datos.

Las tablas proporcionarían las siguientes capacidades en calidad de datos:-

• Una tabla donde se guardan todas las reglas de calidad de datos predeterminadas. (tabla DATA_QUALITY_RULE)
• Una tabla que habilita la capacidad de habilitar y deshabilitar reglas y almacena proporciones de umbral para cada regla para su dominio de datos asociado. (tabla DATA_QUALITY_RULE_EXECUTE)
• Una tabla utilizada como repositorio de resultados para el monitoreo de reglas de calidad de datos. Almacena los resultados de las reglas de calidad de datos. (DATOS_CALIDAD_REGLA_RESULTADOS)

Indicadores de calidad de datos

En los sistemas de archivos informáticos, los indicadores de calidad de datos (DQI) son identificadores que se utilizan para capturar las características de calidad de los datos. Dado que DQIS trata con variables de tiempo, su configuración puede afectar qué valores están involucrados en un cálculo y cómo funciona.

Dos importantes sistemas de bases de datos involucran el uso de la idea DQI. Según los hallazgos, DQI simplifica la programación, la gestión del almacenamiento y el control del procesamiento de datos.

Métricas clave: calidad de los datos

Estos son algunos ejemplos de indicadores que a menudo ayudan a una empresa a realizar un seguimiento de sus esfuerzos para mejorar la calidad de los datos:

La proporción de errores en los datos.

Este tipo de medida de datos cualitativos es la más obvia. Permite monitorear la relación entre el tamaño de un conjunto de datos y la cantidad de errores reconocidos, como información faltante, imperfecta o redundante. La calidad de los datos mejora cuando alguien descubre tasas de error más bajas mientras que la cantidad de datos permanece igual o aumenta.

La proporción de valores vacíos

Dentro de la recopilación de datos, la proporción de valores vacíos es un enfoque directo para monitorear la calidad de los datos porque los valores vacíos generalmente indican que falta información o que se registró en el campo incorrecto. Por lo tanto, puede realizar un seguimiento de cuántos campos vacíos hay en un conjunto de datos.

La tasa de errores de transformación de datos

Los problemas de transformación de datos, que incluyen recopilar información guardada en un estilo y cambiarla a otro, muestran problemas de calidad de datos. Puede obtener más información sobre la calidad general de sus datos calculando la frecuencia de las operaciones de administración de datos que fallan o tardan demasiado en completarse.

El volumen de datos oscuros

No puede usar estos datos de manera eficiente debido a problemas con la calidad de los datos. Es probable que tenga más problemas con la calidad de los datos.

Beneficios del monitoreo de la calidad de los datos

Para mantenerse competitivo y aprovechar las oportunidades, la gestión eficaz de los datos es esencial. Los datos de alta calidad pueden ofrecer varias ventajas reales a las empresas. Las siguientes son algunas ventajas potenciales de la alta calidad de los datos:

#1. Tomar decisiones más inteligentes

La calidad de los datos conduce a una mejor toma de decisiones organizacionales. Los datos de alta calidad pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones más seguras. Los buenos datos pueden reducir el riesgo y producir resultados que se mejoran constantemente.

#2. Orientación de audiencia mejorada

Los especialistas en marketing siempre intentan llegar a las personas adecuadas, pero para eso necesitan acceso a datos de alta calidad, y los datos relevantes los ayudan a obtener el conjunto adecuado de audiencias. Si tiene datos de alta calidad, puede averiguar quién debería ser su público objetivo.

Puede lograrse recopilando información sobre su mercado objetivo y buscando nuevos clientes potenciales con cualidades similares. Estos datos se pueden utilizar para desarrollar objetivos más específicos.

#3. Mejores conexiones con los clientes

Los datos de alta calidad pueden mejorar las relaciones con los clientes, lo cual es fundamental para el éxito comercial en cualquier industria. Conocerá mejor a sus clientes recopilando datos sobre ellos. La información sobre los gustos, intereses y demandas de sus consumidores lo ayudará a desarrollar contenido que les atraiga e incluso prediga sus requisitos.

Puede formar asociaciones duraderas con su ayuda. Al mantener sus datos de manera efectiva, puede evitar proporcionar contenido duplicado e irrelevante a los clientes.

#4. La implementación de datos es más simple

Usar datos de alta calidad es significativamente más simple que usar datos de baja calidad. La eficiencia de cualquier negocio también aumenta cuando tiene datos confiables al alcance de la mano.

En datos de baja calidad, tendrá que invertir tiempo en limpiar datos incompletos o inconsistentes. Implica que tiene menos tiempo para otras tareas y tendrá que esperar más para poner en práctica las ideas proporcionadas por sus datos.

La calidad de los datos también ayuda a que los múltiples departamentos de su empresa interactúen de manera más exitosa al mantenerlos a todos en la misma página.

#5. Una ventaja sobre los rivales

Obtiene una ventaja competitiva si sus datos son de mayor calidad que los de sus rivales y los usa con más habilidad. Siempre que sean de excelente calidad, los datos representan uno de los recursos más importantes disponibles para las empresas en la actualidad.

Una mejor calidad de los datos le permite identificar oportunidades antes que sus rivales. Al hacerlo, puede predecir con mayor precisión las demandas de sus prospectos y vender más que sus competidores. Las oportunidades perdidas y quedarse atrás de la competencia son las consecuencias de los datos deficientes.

#6. Rentabilidad Adicional

En última instancia, los datos de alta calidad pueden generar mayores ingresos y pueden usarse para crear estrategias de marketing que sean más exitosas y aumenten las ventas. Reduce el desperdicio de publicidad, aumentando la eficiencia de sus iniciativas de marketing.

Del mismo modo, las estadísticas pueden revelar a los editores qué categorías de contenido son las más populares y rentables en sus sitios web. Puede concentrar más recursos y esfuerzos en este contenido si tiene este conocimiento.

Desafíos de monitoreo de calidad de datos

Las dificultades para verificar la calidad de los datos incluyen lo siguiente:

Medición de la precisión de los datos

Significa que los datos en su base de datos se corresponden con el mundo real. Encontrar referencias confiables puede ser un desafío, pero no es imposible.

Por ejemplo, las empresas pueden usar el aprendizaje automático para identificar nombres de clientes o productos. Encontrar un excelente equilibrio entre los esfuerzos y la recompensa esperada aún puede ser difícil porque esto necesita abordar el problema por completo.

Evaluación de consistencia de datos

Significa que no hay inconsistencias en sus datos. Sin embargo, la situación que nos ocupa podría ser más compleja. Por ejemplo, un consumidor puede ser un usuario legítimo o un visitante dependiendo de si desea proporcionar su información confidencial al comprar en línea.

Implica que la tienda puede revelar la identidad o no. Los clientes que deseen evitar recibir entregas pueden optar por no proporcionar direcciones. En situaciones como esta, los minoristas corren el riesgo de tener bases de datos con datos contradictorios.

Recursos de aprendizaje

Estos son algunos de los mejores libros que puede elegir para comprender en profundidad el monitoreo de la calidad de los datos:

#1. Afrontar los retos de la gestión de la calidad de los datos

El autor describe las ideas fundamentales de la gestión de calidad de datos y sus dificultades en este libro.

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Al abordar los cinco desafíos asociados con la gestión de calidad (el desafío del significado, el desafío del flujo de trabajo, el desafío de las personas, el desafío tecnológico y el desafío de la responsabilidad), los profesionales de la gestión de datos pueden ayudar a sus organizaciones a obtener más valor de los datos.

#2. La guía del profesional para la mejora de la calidad de los datos

Este libro proporciona un análisis exhaustivo de la calidad de los datos para empresas y TI. Enseña los principios para comprender los efectos de la mala calidad de los datos y dirige a los gerentes y profesionales por igual en la creación de redes, asegurando el patrocinio, organizando y desarrollando un programa para mejorar la calidad de los datos.

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Proporciona un ejemplo de cómo establecer y administrar un programa de calidad de datos, desde las consideraciones y justificaciones iniciales hasta el mantenimiento y el monitoreo continuo.

#3. Gestión de la calidad de los datos: una guía práctica

Los datos son un activo comercial crucial que respalda las operaciones organizacionales. Se vuelve más difícil de administrar a medida que aumentan los conjuntos de datos y las cantidades. La calidad de los datos, o la idoneidad de los datos para un propósito, es un componente crucial de la gestión de datos; no comprenderlo aumenta el riesgo organizacional y reduce la productividad y la rentabilidad.

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El objetivo y el alcance de la gestión de datos y la información, la naturaleza de los datos en las organizaciones y el establecimiento de un sistema de seguimiento de la calidad de los datos son los tres temas principales que se tratan en este libro.

Conclusión

En conclusión, el monitoreo de la calidad de los datos responde si puede confiar en sus datos: ¿Qué tan confiables son los datos que el sistema de datos existente está incorporando a través de su canalización de datos? Para asegurarse de que las tecnologías que está desarrollando sean confiables y no funcionen mal y perjudiquen a su organización, los ingenieros deben comprender el nivel del elemento en el que están trabajando.

Los conocimientos inexactos y los juicios deficientes pueden surgir de la falta de supervisión o visibilidad sobre la calidad de los datos, lo que puede costar dinero o crear una mala experiencia para el cliente. Por lo tanto, para un mejor control de la calidad de los datos, las empresas pueden consultar los libros mencionados anteriormente y seguir las mejores prácticas relacionadas con la industria.