¿Cómo mejorar la calidad de los datos?

Mejorar la calidad de los datos puede traernos muchos beneficios. Por ejemplo, mejorar la calidad de los datos permite generar informes y análisis confiables, optimizar los procesos operativos, una experiencia del cliente superior y un mayor retorno de la inversión (ROI). Por lo tanto, necesitamos datos de alta calidad y mejorar su calidad. Pero ¿cómo mejorarla eficazmente? Si busca la respuesta a esta pregunta, ha llegado al lugar indicado. En este artículo, le presentaremos 10 consejos para mejorar la calidad de los datos.

¿Cómo mejorar la calidad de los datos?

Antes de profundizar en nuestro artículo, veamos qué es la calidad de los datos.

¿Qué es la calidad de los datos?

Según Wikipedia, la calidad de los datos se refiere a la información cualitativa o cuantitativa. Existen muchas definiciones de calidad de datos, pero generalmente se considera que son de alta calidad si son adecuados para el uso previsto en operaciones, toma de decisiones y planificación. Además, se considera que los datos son de alta calidad si representan correctamente la estructura del mundo real a la que se refieren. Además de estas definiciones, a medida que aumenta el número de fuentes de datos, la consistencia interna de los datos cobra importancia, independientemente de su idoneidad para cualquier propósito externo.

Las opiniones sobre la calidad de los datos suelen estar divididas, incluso cuando se trata del mismo conjunto de datos utilizados para el mismo propósito. En este contexto, gobernanza de datos Se utiliza para establecer definiciones y estándares consensuados de calidad de datos. En tales casos, puede ser necesaria la depuración de datos, incluida la estandarización, para garantizar su calidad.

¿Cómo mejorar la calidad de los datos?

Seguir estos 10 consejos puede ayudarle a comenzar su viaje a largo plazo hacia una mejor calidad de datos.

1. Definir los requisitos del negocio y evaluar el impacto en el negocio: En general, nuestros requisitos empresariales son el motor de nuestras iniciativas de mejora de la calidad de los datos. Por lo tanto, puede priorizar los problemas de calidad de los datos en función de sus requisitos empresariales y su impacto a largo plazo en su negocio. Medir la influencia empresarial ayuda a establecer objetivos y a monitorizar el progreso en la mejora de la calidad de los datos. La referencia continua a los requisitos empresariales sienta las bases para un enfoque mejorado de la calidad de los datos.
2. Comprenda sus datos: Para comprender completamente sus datos, necesita responder las siguientes preguntas: ¿De dónde provienen?, ¿qué describen? y ¿cómo puede extraer el máximo valor de ellos? La inteligencia de datos es la capacidad de comprender y utilizar adecuadamente los datos. El mejor método estratégico para mejorar la calidad de los datos es describirlos y conectarlos correctamente durante todo el proceso.
3. Resolver problemas de calidad de datos en la fuente: Por lo general, el propósito de solucionar temporalmente los problemas de calidad de los datos es simplemente seguir trabajando. Imagine qué sucede si... científico de datos Encuentra registros vacíos en un conjunto de datos seleccionado. Lo más probable es que corrija los errores en la copia y continúe con el análisis. Sin embargo, si las correcciones no llegan a la fuente, el conjunto de datos original aún presenta problemas de calidad que afectan su uso posterior. Por lo tanto, es mejor prevenir que curar. En este caso, podemos mejorar la calidad de los datos evitando la propagación de datos erróneos.
4. Utilice conjuntos de opciones y normalice sus datos: Los usuarios pueden cometer diversos errores, especialmente errores ortográficos, al introducir datos en diferentes formatos. Por ejemplo, podrían escribir "road" como "roda" y olvidarlo. Sin embargo, al seleccionar estos valores para el análisis, estos errores pueden afectar gravemente la calidad del conjunto de datos. ¿Cómo solucionar este problema? Podemos utilizar una lista definida de valores o conjuntos de opciones para estos campos siempre que sea posible, para que el usuario no cometa errores. En otros casos, el uso de herramientas y técnicas de normalización puede resolver inconsistencias en los datos, mejorando así su calidad.
5. Promover una cultura basada en datos: Una cultura organizacional basada en datos se rige por un conjunto específico de valores, comportamientos y normas que garantizan el uso eficaz y eficiente de los datos. Por supuesto, también requiere que todos reconozcan plenamente su importante papel en la calidad de los datos. Desarrolle una definición compartida de calidad de datos para toda la organización, identifique sus métricas de calidad específicas, garantice la medición continua de las métricas definidas y planifique la resolución de errores. Además, su organización puede utilizar la gobernanza de datos para estandarizar la gestión de los activos de datos y mejorar su calidad. Una recomendación clave de Gartner es permitir que los usuarios empresariales detecten y resuelvan problemas de calidad. Con la calidad de datos de autoservicio, se puede empoderar aún más. analistas de datos, científicos de datos y usuarios empresariales para identificar y resolver problemas de calidad por sí mismos. En conclusión, una sólida cultura basada en datos anima a todos a contribuir a la calidad de los datos.
6. Especificar un administrador de datos: También podemos gestionar la calidad de los datos mediante el nombramiento de administradores de datosLos administradores de datos pueden ser responsables de analizar el estado actual de la calidad de los datos, optimizar el proceso de revisión e implementar las herramientas necesarias. Al mismo tiempo, es su responsabilidad supervisar la gobernanza de datos y la gestión de metadatos. En resumen, contar con un administrador de datos en la organización garantiza una clara rendición de cuentas y una supervisión completa para mejorar la calidad de los datos.
7. Empodere a su equipo con DataOps: La metodología DataOps se centra en la automatización orientada a procesos y las mejores prácticas para mejorar la calidad y la agilidad del análisis de datos. DataOps permite la activación de datos para generar valor comercial en todos los niveles tecnológicos, desde la infraestructura hasta la experiencia. Podemos innovar en DataOps para automatizar las acciones humanas de definir, probar y corregir la calidad de los datos. Implantar una cultura DataOps en todos los equipos es un enfoque estratégico para mejorar la calidad de los datos.
8. Centrarse en el entrenamiento y el recordatorio:Una cultura basada en datos garantiza la participación de toda la organización en la calidad de los datos. Sin embargo, también es importante mantener su interés y sus contribuciones mediante ideas innovadoras. Asimismo, la capacitación periódica en conceptos, métricas y uso de herramientas ayudará a reforzar las necesidades y los beneficios de la calidad de los datos. Compartir los problemas de calidad y las historias de éxito en toda la organización puede servir como recordatorio. Asimismo, brindar capacitación profesional a los empleados es una forma eficaz de mejorar la calidad de los datos.
9. Prevenir futuros errores de datos: La calidad de los datos no se trata solo de corregir errores actuales, sino también de prevenir errores futuros. La clave está en evaluar y abordar la causa raíz de los problemas de calidad de datos en su organización. ¿Son estos procesos manuales o automatizados? ¿Están las mediciones correctamente definidas? ¿Son los errores directamente corregibles por las partes interesadas? ¿Existe una cultura de calidad de datos firmemente establecida? La solución de calidad de datos que elija debe centrarse en promover la calidad de los datos en toda su organización.
10. Comunicar acciones y resultados: Es fundamental involucrar a todos en los proyectos de calidad de datos, ya que hoy en día la calidad de datos no se limita a unos pocos equipos. Informar a todas las partes interesadas sobre estas actividades puede generar interés y fomentar la participación. Si se comunica con frecuencia sobre errores de calidad de datos, posibles causas, planes, pruebas y resultados, más personas participarán activamente en los proyectos de mejora. Documentar el progreso, las acciones y los resultados aumenta aún más la base de conocimientos organizacional para impulsar la planificación futura.

Conclusión

Gracias por leer nuestro artículo y esperamos que pueda ayudarle a tener una mejor comprensión de Cómo mejorar la calidad de los datosSi desea obtener más información sobre la calidad de los datos, la gobernanza de datos, los administradores de datos, los analistas de datos, los científicos de datos y linaje de datosNos gustaría aconsejarle que visite Sitio web oficial de Gudu SQLFlow Para más información.

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