Tomar decisiones basadas en datos solo funciona cuando esos datos son confiables. La calidad de la pregunta importa, pero también la calidad de la información que alimenta el análisis. Comprender qué significa tener datos de calidad y cómo medirla es fundamental para cualquier profesional que trabaje con talento, sistemas o procesos organizacionales.
¿Qué atributos definen la calidad de los datos?
No existe una talla única cuando hablamos de data quality. Sin embargo, hay atributos esenciales que toda organización debe buscar en sus datos [0:12]:
- Deben ser exactos e íntegros.
- Deben actualizarse conforme los ciclos de negocio lo indiquen.
- Tienen que ser coherentes y relevantes para la organización.
- Debemos poder confiar en ellos.
- Deben ser accesibles y estar presentados de forma fácil de leer.
La calidad no aparece sola: se construye estableciendo procesos de verificación de fiabilidad que se ejecuten de forma periódica. Estas verificaciones incluyen acciones como actualización, normalización y desduplicación, que consiste en eliminar registros repetidos para evitar inconsistencias [0:40].
¿Cómo se combinan elementos reactivos y proactivos?
Mantener la calidad requiere dos enfoques simultáneos. El enfoque reactivo responde ante problemas detectados en bases de datos existentes. El enfoque proactivo se materializa a través del gobierno de datos, que implica definir con claridad las funciones, responsabilidades y expectativas de calidad para cada miembro involucrado en el manejo de información [0:52].
¿Qué métricas permiten evaluar la calidad de los datos?
Medir la calidad exige establecer indicadores concretos sobre características específicas de los datos [1:12]:
- Completud: grado en el que todos los atributos del dato están presentes. Si se define que cada empleado se identifica por un número, todos deben tenerlo asignado.
- Validez: el dato debe estar dentro de los parámetros definidos. Por ejemplo, una fecha de nacimiento debe almacenar día, mes y año en el formato establecido [1:30].
- Unicidad: cada valor distinto aparece solamente una vez. Ningún empleado debería tener duplicado su número de identificación [1:48].
- Integridad: el dato aparece de la misma manera en todas las bases de datos, hojas de cálculo y sistemas. Se refiere al grado de conformidad con las reglas de relación definidas [1:58].
- Precisión: el dato representa correctamente la realidad o se ajusta a lo establecido por una fuente autorizada, como el salario percibido [2:12].
- Coherencia: garantiza que el mismo valor se mantenga a través de múltiples conjuntos de datos [2:24].
- Oportunidad: los datos están disponibles cuando se requieren [2:30].
- Representación: el formato, patrón, legibilidad y utilidad son los adecuados para el proceso previsto [2:36].
¿Por qué importan también las medidas cualitativas?
Además de las métricas cuantitativas, es necesario considerar indicadores cualitativos como la satisfacción de los clientes y usuarios de la información de negocio, los índices de cumplimiento, la aparición de redundancias en los procesos y la identificación de oportunidades de negocio [2:46].
Estos indicadores cualitativos complementan la visión numérica y ayudan a entender el impacto real que tiene la calidad de datos en las operaciones.
¿Qué acciones tomar para mejorar la calidad de tus datos?
La recomendación práctica es acercarse a alguien que domine el uso de bases de datos, hojas de cálculo o los sistemas donde se almacena información de talento. El objetivo es verificar que los datos cumplan con las características mencionadas y, si no lo hacen, proceder con acciones correctivas como limpieza, estandarización y actualización [3:02].
Obtener buenas respuestas de los datos es un trabajo previo que convierte datos crudos en información valiosa para la organización. Para profundizar, el curso de Ética y manejo de datos en Data Science e Inteligencia Artificial de Platzi, impartido por Silvia Ariza, es un recurso recomendado [3:20].
¿Alguna vez has enfrentado problemas de calidad con tus datos? Comparte en los comentarios cuáles fueron y cómo los resolviste.
