{"id":3899,"date":"2022-05-20T23:51:09","date_gmt":"2022-05-21T07:51:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=3899"},"modified":"2022-09-17T14:38:16","modified_gmt":"2022-09-17T22:38:16","slug":"how-to-improve-data-quality","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/es\/como-mejorar-la-calidad-de-los-datos\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo mejorar la calidad de los datos? | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"

\u00bfC\u00f3mo mejorar la calidad de los datos?<\/strong><\/h2>\n

Mejorar la calidad de los datos puede traernos muchos beneficios. Por ejemplo, mejorar la calidad de los datos permite generar informes y an\u00e1lisis confiables, optimizar los procesos operativos, una experiencia del cliente superior y un mayor retorno de la inversi\u00f3n (ROI). Por lo tanto, necesitamos datos de alta calidad y mejorar su calidad. Pero \u00bfc\u00f3mo mejorarla eficazmente? Si busca la respuesta a esta pregunta, ha llegado al lugar indicado. En este art\u00edculo, le presentaremos 10 consejos para mejorar la calidad de los datos.<\/p>\n

\"\u00bfC\u00f3mo

\u00bfC\u00f3mo mejorar la calidad de los datos?<\/p><\/div>\n

Antes de profundizar en nuestro art\u00edculo, veamos qu\u00e9 es la calidad de los datos.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la calidad de los datos?<\/h3>\n

Seg\u00fan Wikipedia, la calidad de los datos se refiere a la informaci\u00f3n 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 planificaci\u00f3n. Adem\u00e1s, se considera que los datos son de alta calidad si representan correctamente la estructura del mundo real a la que se refieren. Adem\u00e1s de estas definiciones, a medida que aumenta el n\u00famero de fuentes de datos, la consistencia interna de los datos cobra importancia, independientemente de su idoneidad para cualquier prop\u00f3sito externo.<\/span><\/p>\n

Las opiniones sobre la calidad de los datos suelen estar divididas, incluso cuando se trata del mismo conjunto de datos utilizados para el mismo prop\u00f3sito. En este contexto, gobernanza de datos<\/a><\/strong> Se utiliza para establecer definiciones y est\u00e1ndares consensuados de calidad de datos. En tales casos, puede ser necesaria la depuraci\u00f3n de datos, incluida la estandarizaci\u00f3n, para garantizar su calidad.<\/span><\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo mejorar la calidad de los datos?<\/h3>\n

Seguir estos 10 consejos puede ayudarle a comenzar su viaje a largo plazo hacia una mejor calidad de datos.<\/p>\n

    \n
  1. Definir los requisitos del negocio y evaluar el impacto en el negocio: <\/strong>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 funci\u00f3n 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.<\/li>\n
  2. Comprenda sus datos: <\/strong>Para comprender completamente sus datos, necesita responder las siguientes preguntas: \u00bfDe d\u00f3nde provienen?, \u00bfqu\u00e9 describen? y \u00bfc\u00f3mo puede extraer el m\u00e1ximo valor de ellos? La inteligencia de datos es la capacidad de comprender y utilizar adecuadamente los datos. El mejor m\u00e9todo estrat\u00e9gico para mejorar la calidad de los datos es describirlos y conectarlos correctamente durante todo el proceso.<\/li>\n
  3. Resolver problemas de calidad de datos en la fuente:<\/strong> Por lo general, el prop\u00f3sito de solucionar temporalmente los problemas de calidad de los datos es simplemente seguir trabajando. Imagine qu\u00e9 sucede si... cient\u00edfico de datos<\/strong><\/a> Encuentra registros vac\u00edos en un conjunto de datos seleccionado. Lo m\u00e1s probable es que corrija los errores en la copia y contin\u00fae con el an\u00e1lisis. Sin embargo, si las correcciones no llegan a la fuente, el conjunto de datos original a\u00fan 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 propagaci\u00f3n de datos err\u00f3neos.<\/li>\n
  4. Utilice conjuntos de opciones y normalice sus datos:<\/strong> Los usuarios pueden cometer diversos errores, especialmente errores ortogr\u00e1ficos, al introducir datos en diferentes formatos. Por ejemplo, podr\u00edan escribir "road" como "roda" y olvidarlo. Sin embargo, al seleccionar estos valores para el an\u00e1lisis, estos errores pueden afectar gravemente la calidad del conjunto de datos. \u00bfC\u00f3mo 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 t\u00e9cnicas de normalizaci\u00f3n puede resolver inconsistencias en los datos, mejorando as\u00ed su calidad.<\/li>\n
  5. Promover una cultura basada en datos:<\/strong> Una cultura organizacional basada en datos se rige por un conjunto espec\u00edfico de valores, comportamientos y normas que garantizan el uso eficaz y eficiente de los datos. Por supuesto, tambi\u00e9n requiere que todos reconozcan plenamente su importante papel en la calidad de los datos. Desarrolle una definici\u00f3n compartida de calidad de datos para toda la organizaci\u00f3n, identifique sus m\u00e9tricas de calidad espec\u00edficas, garantice la medici\u00f3n continua de las m\u00e9tricas definidas y planifique la resoluci\u00f3n de errores. Adem\u00e1s, su organizaci\u00f3n puede utilizar la gobernanza de datos para estandarizar la gesti\u00f3n de los activos de datos y mejorar su calidad. Una recomendaci\u00f3n 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 a\u00fan m\u00e1s. analistas de datos<\/a><\/strong>, cient\u00edficos de datos y usuarios empresariales para identificar y resolver problemas de calidad por s\u00ed mismos. En conclusi\u00f3n, una s\u00f3lida cultura basada en datos anima a todos a contribuir a la calidad de los datos.<\/li>\n
  6. Especificar un administrador de datos<\/strong><\/strong>:<\/strong> Tambi\u00e9n podemos gestionar la calidad de los datos mediante el nombramiento de administradores de datos<\/a><\/strong>Los administradores de datos pueden ser responsables de analizar el estado actual de la calidad de los datos, optimizar el proceso de revisi\u00f3n e implementar las herramientas necesarias. Al mismo tiempo, es su responsabilidad supervisar la gobernanza de datos y la gesti\u00f3n de metadatos. En resumen, contar con un administrador de datos en la organizaci\u00f3n garantiza una clara rendici\u00f3n de cuentas y una supervisi\u00f3n completa para mejorar la calidad de los datos.<\/li>\n
  7. Empodere a su equipo con DataOps:<\/strong> La metodolog\u00eda DataOps se centra en la automatizaci\u00f3n orientada a procesos y las mejores pr\u00e1cticas para mejorar la calidad y la agilidad del an\u00e1lisis de datos. DataOps permite la activaci\u00f3n de datos para generar valor comercial en todos los niveles tecnol\u00f3gicos, 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 estrat\u00e9gico para mejorar la calidad de los datos.<\/li>\n
  8. Centrarse en el entrenamiento y el recordatorio:<\/strong>Una cultura basada en datos garantiza la participaci\u00f3n de toda la organizaci\u00f3n en la calidad de los datos. Sin embargo, tambi\u00e9n es importante mantener su inter\u00e9s y sus contribuciones mediante ideas innovadoras. Asimismo, la capacitaci\u00f3n peri\u00f3dica en conceptos, m\u00e9tricas y uso de herramientas ayudar\u00e1 a reforzar las necesidades y los beneficios de la calidad de los datos. Compartir los problemas de calidad y las historias de \u00e9xito en toda la organizaci\u00f3n puede servir como recordatorio. Asimismo, brindar capacitaci\u00f3n profesional a los empleados es una forma eficaz de mejorar la calidad de los datos.<\/li>\n
  9. Prevenir futuros errores de datos:<\/strong> La calidad de los datos no se trata solo de corregir errores actuales, sino tambi\u00e9n de prevenir errores futuros. La clave est\u00e1 en evaluar y abordar la causa ra\u00edz de los problemas de calidad de datos en su organizaci\u00f3n. \u00bfSon estos procesos manuales o automatizados? \u00bfEst\u00e1n las mediciones correctamente definidas? \u00bfSon los errores directamente corregibles por las partes interesadas? \u00bfExiste una cultura de calidad de datos firmemente establecida? La soluci\u00f3n de calidad de datos que elija debe centrarse en promover la calidad de los datos en toda su organizaci\u00f3n.<\/li>\n
  10. Comunicar acciones y resultados:<\/strong> Es fundamental involucrar a todos en los proyectos de calidad de datos, ya que hoy en d\u00eda la calidad de datos no se limita a unos pocos equipos. Informar a todas las partes interesadas sobre estas actividades puede generar inter\u00e9s y fomentar la participaci\u00f3n. Si se comunica con frecuencia sobre errores de calidad de datos, posibles causas, planes, pruebas y resultados, m\u00e1s personas participar\u00e1n activamente en los proyectos de mejora. Documentar el progreso, las acciones y los resultados aumenta a\u00fan m\u00e1s la base de conocimientos organizacional para impulsar la planificaci\u00f3n futura.<\/li>\n<\/ol>\n

    Conclusi\u00f3n<\/h3>\n

    Gracias por leer nuestro art\u00edculo y esperamos que pueda ayudarle a tener una mejor comprensi\u00f3n de C\u00f3mo mejorar la calidad de los datos<\/strong>Si desea obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre la calidad de los datos, la gobernanza de datos, los administradores de datos, los analistas de datos, los cient\u00edficos de datos y linaje de datos<\/a><\/strong>Nos gustar\u00eda aconsejarle que visite Sitio web oficial de Gudu SQLFlow<\/a><\/strong> Para m\u00e1s informaci\u00f3n.<\/p>\n

    Como uno de los Las mejores herramientas de linaje de datos<\/a><\/strong>Gudu SQLFlow no solo puede analizar archivos de script SQL, obtener el linaje de datos y realizar una visualizaci\u00f3n, sino que tambi\u00e9n permite a los usuarios proporcionar el linaje de datos en formato CSV y realizar una visualizaci\u00f3n. (Publicado por Ryan el 20 de mayo de 2022)<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>