Calidad y gobernanza de datos para decisiones confiables

La calidad de los datos es el cimiento de una cultura orientada al dato: sin ella, las decisiones se vuelven lentas, costosas o erradas. Es como correr un maratón con los zapatos mal puestos: por más motivación, no llegas lejos. Aquí se explica por qué la calidad supera a “tener números bonitos en Excel” y cómo la gobernanza de datos establece orden, roles y herramientas para trabajar con confianza.

¿Por qué la calidad de datos define decisiones confiables?

La calidad asegura que la información esté lista para usarse con confianza en decisiones reales. Cuando una dimensión falla, aparecen retrasos, retrabajo y errores.

¿Cuáles son las dimensiones de calidad que importan?

• Completitud: no falta información cuando debería estar. Todos los campos relevantes se llenan.
• Exactitud: los datos son correctos. Un domicilio mal registrado no sirve.
• Actualidad: los datos están al día. La información antigua pierde valor si el mercado ya cambió.
• Consistencia: el mismo dato no contradice a otro sistema. Evita duplicados y registros divergentes.

¿Qué impacto tiene una mala calidad?

• Decisiones más lentas por validaciones manuales.
• Costos adicionales por correcciones y retrabajo.
• Resultados equivocados que erosionan la confianza.

¿Cómo se organiza la gobernanza de datos con roles claros?

La gobernanza de datos es orden y reglas: quién cuida qué datos, con qué políticas y cómo garantizar que todo fluya sin caos. No es exclusivo de áreas técnicas; personas de negocio suelen ser claves porque entienden el uso real.

¿Qué hace un data steward y un data owner?

• Data steward: cuida conjuntos específicos de datos. Define, promueve el uso correcto y mantiene limpios los datos.
• Data owner: responsable del valor, el riesgo y el cumplimiento normativo de los datos.
• Participación de negocio: quienes usan los datos en el día a día aportan contexto y prioridades reales.

¿Qué herramientas dan visibilidad y confianza?

La visibilidad permite auditar, depurar y entender cómo llega un dato a su destino. Con visibilidad se toma control y crece la confianza.

¿Cómo ayudan un data catalog y el data lineage?

• Data catalog: inventario de activos de datos. Indica dónde están, para qué sirven y quién los utiliza.
• Data lineage: recorrido del dato desde el origen hasta su uso final. Clave para auditorías, depuraciones y comprensión de impactos.

¿Qué reto práctico y límites éticos se proponen?

• Reto: identifica un informe o proceso crítico y detecta problemas de calidad. Por ejemplo, información incompleta o registros que no cuadran.
• Impacto: describe cómo afecta al negocio. ¿Retrasa decisiones, genera desconfianza, obliga a retrabajo?
• Siguiente paso: reflexiona sobre ética y privacidad de datos. No todo lo que se quiere hacer se puede hacer. Vendrán temas de consentimiento y buenas prácticas para evitar daños reputacionales o multas.

¿Has visto estos retos en tu equipo? Comparte un caso y qué dimensión de calidad te está frenando.