Big Data

Big Data: ¿cómo se comprueba la calidad de los datos?

La calidad de los datos en Big Data marca la diferencia entre el éxito o el fracaso de un proyecto. Te contamos cómo se alcanza el data quality.

Por Redacción España, el 05/04/2021

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Para que una empresa alcance los objetivos operacionales es necesario que los datos con los que trata sean fiables y de calidad. Para ello, se precisa un análisis exhaustivo por parte de expertos en el sector, que garantice que las empresas trabajan con datos de calidad y que automatice el proceso de verificación. Así se comprueba la calidad de la información.

¿Qué es Data Quality?

"La información es poder". Nunca una frase había adquirido tanto peso, pero es que, actualmente, los datos son las pepitas de oro de la era digital. Las empresas lo saben y, por eso, nutren sus bases con grandes volúmenes de datos. Esos datos, correctamente recabados y procesados, se convierten de manera automatizada en información de utilidad para la toma de decisiones empresariales.

La cantidad debe ir de la mano con la calidad. Por tanto, hay que alcanzar el Data Quality, es decir, obtener la calidad de los datos a través de procedimientos, técnicas y algoritmos desarrollados e implementados por profesionales del sector.

Sin un especialista en datos que desarrolle un procecimiento automatizado de limpieza de datos imprecisos, incorrectos o duplicados, las bases de datos pueden contener datos erróneos o falseados. Esto, inevitablemente, derivará en conclusiones también erróneas.

Qué pasa cuando los datos no son de calidad

La falta de calidad en los datos trae consigo graves conflictos para las empresas. Estos son algunos de ellos:

  • Incremento de los costes operativos: tiempo y recursos.
  • Falta de credibilidad de los datos empresariales.
  • Clientes insatisfechos.
  • Bajo rendimiento de los empleados.
  • Toma de decisiones sin rigor.
  • Aumento del riesgo operacional.

Cómo llegar al Data Quality

Para obtener datos limpios y de calidad, se debe trabajar duro. Pongamos un ejemplo: piensa en las minas de diamantes. Para conseguir las gemas, es necesario hacer túneles subterráneos, picar en la roca, depurar la tierra… y así una larga lista de tareas.

El mundo de los datos funciona de manera similar. Nos encontramos ante una ardua labor de extracción y recolección, que, si se hace bien, permite obtener grandes beneficios.

¿Cómo hacerlo correctamente? Limpiando y depurando los datos no válidos, ya que éstos afectan consecuentemente al Data Quality y, por ende, a la toma de decisiones de negocio. El Big Data gestiona enormes volúmenes de datos. Por tanto, la verificación de la calidad de los datos debe ser un proceso que se lleve a cabo de manera automatizada.

Relación entre Data Governance, Data Management y Data Quality

La gobernanza de datos y la calidad de los datos, aunque difieren en los procesos, comparten un objetivo común: alcanzar una adecuada credibilidad e integridad de la información.

El Data Quality se centra en los datos en bruto, es decir, cómo están y cómo pueden mejorar. La gobernanza es la capacidad que tienen las empresas de garantizar la calidad de los datos y gestionar el ciclo de vida de la información corporativa de acuerdo a las políticas previamente establecidas.

Una empresa que cuida sus datos es una compañía data-driven, es decir, una empresa que dedica grandes esfuerzos a trabajar con información de calidad y de manera óptima y que plantea su rumbo en base a esa información. ¿Cómo? Evaluando, dirigiendo y monitorizando todos los procesos en los que se tratan los datos.

En esta ecuación, el Data Management proporciona las herramientas que ayudan a corroborar que la verificación de la calidad de los datos se lleva a cabo correctamente. También los mecanismos para monitorizar ese nivel de calidad y el reporte de los mismos conforme a los objetivos del gobierno de datos.

¿Cómo conseguir datos de calidad?

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Data Discovery

En el terreno empresarial, garantizar la calidad de los datos supone un punto esencial en Business Intelligence, para conseguir un reporting positivo y verificar la eficacia de los procesos operacionales.

El primer paso es contar con las personas adecuadas, es decir, profesionales del sector de los datos, como por ejemplo, un administrador que gestione el programa Data Quality Management y, sobre todo, un analista de datos/negocio.

En esta tarea, el analista que trata de extraer el valor de los datos debe atravesar un proceso de análisis de las dimensiones de los datos, resolver todas las cuestiones que giran en torno a ellos para reducir el riesgo de los proyectos operativos.

En esta auditoría, también conocida como Data Discovery, entra el perfilado de datos, a través del cual es posible analizar el estado actual de la organización y, a partir de ahí, detectar los puntos a corregir, determinando unos parámetros y protocolos que permitan medir el avance del proyecto de extracción de valor.

Indicadores de calidad

Una vez finalizado este proceso, se avanza hacia el Data Quality. Aquí entran en juego varios factores para determinar si una información es de calidad o no. ¿Cuáles son las dimensiones de calidad de los datos? Básicamente podrían resumirse en seis:

  1. Datos completos: los datos recabados deben estar completos. La ausencia de valor en ciertos procesos de negocio puede marcar la diferencia entre el éxito o el fracaso de un proyecto.
  2. Datos accesibles: la legibilidad de los datos de la base de datos (BBDD) debe seguir un modelo estándar y accesible.
  3. Datos veraces: para hacer predicciones, se efectúan cruces de datos. Es imprescindible eliminar la información contradictoria que pueda dar lugar a error.
  4. Datos exactos: en los proyectos de medición y extracción de valor de los datos, la información debe ser precisa. Para ello, hay que tener un modelo de referencia que permita visualizar con gran porcentaje de acierto, dónde está el error. Para esto, son realmente interesantes los dashboards, ya que permiten al usuario, de forma muy visual, analizar la información propuesta.
  5. Datos únicos: la información duplicada dentro de una misma base de datos puede dar lugar a conclusiones sesgadas. Otra labor a la hora de extraer el valor de los datos es eliminar todos los datos duplicados.
  6. Datos íntegros: corresponde a la correctitud y completitud de la información en una base de datos (BBDD).

Prestar atención a estas seis dimensiones proporciona la capacidad de identificar la información no relevante para con los objetivos del negocio y, por ende, aplicar técnicas que ayuden a mejorar y manipular la información que tenemos sobre la mesa.

Medición de calidad de los datos

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Para comprobar la calidad de los datos, medición. Los indicadores junto con una métricas que muestren indicios de unicidad, completitud, validez y oportunidad, precisión, coherencia y representación, ayudarán a los analistas a localizar más fácilmente los errores.

Lo que no se mide, no se puede mejorar. Lo que no se mejora, se degrada siempre.William Thomson Kelvin. (Físico y matemático - 1824 -1907).

Informes de calidad

En el proceso que asciende hacia el Data Quality, es preciso realizar informes de calidad frecuentes. Con un reporting bien elaborado es posible identificar patrones de calidad de datos, registrar todas las facetas que afectan a la calidad de los mismos y, además, si el proyecto en sí mismo funciona correctamente.

Reparación de datos y eliminación de riesgos

En el ascenso a un Data Quality 100% eficaz es necesario elaborar exámenes periódicos que permitan monitorizar el foco de los problemas. Con un almacén de datos examinados, los expertos, en base a procesos automatizados, podrán dar respuesta al por qué, dónde y cómo se ha originado dicho problema y, sobre todo, cómo resolverlo.

¿Qué beneficios aporta? La reparación o eliminación de datos sin utilidad y el establecimiento de estrategias que minimicen los riesgos de las empresas ante una situación financiera predicha.

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