La calidad de los datos es fundamental para el éxito de cualquier organización. Los datos no depurados, que incluyen errores, duplicados y datos incompletos, pueden afectar negativamente la toma de decisiones y la eficiencia operativa.
Detectar y corregir estos datos es esencial para mantener la integridad de la información.
Según Tableau, la probabilidad de que una empresa tenga datos no depurados o imprecisos es bastante alta. De hecho, se estima que el 91% de las empresas sufren de problemas con la calidad de sus datos principalmente por tres razones:
Error humano Esta es la causa más común de generación de “datos no depurados”, debido a la digitación manual que puede ocasionar errores ortográficos o información incompleta.
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Sistemas diferentes A la hora de integrar diversos datos, las organizaciones suelen almacenarlos en sistemas diversos con diferentes estructuras, requisitos y agregaciones, lo que lleva a generar incongruencias en la información registrada. |
Cambios de requisitos Los sistemas de datos requieren actualización constante de los campos e información registrada, los cuales, en muchos casos, los ingenieros tienen desconocimiento de estos ajustes de los sistemas.
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Aunque estos tres tienen un peso significativo en la generación de errores, en esta ocasión nos enfocaremos en el producido por “sistemas diferentes”. Para nadie es un secreto que la migración de data puede resultar en un dolor de cabeza y más si se llevará a producción un desarrollo que es muy esperado para la organización
Pero, ¿Qué produce que la transferencia de datos entre plataformas de información sea un generador de datos no depurados:
- Incompatibilidad de formatos: diferentes sistemas pueden utilizar formatos de datos distintos, lo que puede llevar a errores durante la conversión o transferencia de datos.
- Errores humanos: la intervención manual en el proceso de transferencia puede introducir errores, como la entrada incorrecta de datos o la omisión de información.
- Falta de estándares: la ausencia de estándares uniformes para la gestión de datos puede resultar en inconsistencias y errores cuando los datos se mueven entre sistemas.
- Problemas de sincronización: si los sistemas no están sincronizados correctamente, los datos pueden quedar desactualizados o incompletos.
- Pérdida de datos: durante la transferencia, es posible que se pierdan datos debido a fallos técnicos o problemas de conectividad.
- Errores de mapeo: Al transferir datos, es necesario mapear los campos de un sistema a otro. Si este mapeo no se realiza correctamente, los datos pueden quedar mal ubicados o interpretados.
Para mitigar estos problemas, las empresas pueden implementar soluciones como la automatización de procesos, el uso de herramientas de integración de datos y la adopción de estándares de calidad de datos. Aquí te explicamos como cada una de ellas reduce la brecha de errores:
Automatización de procesos
La automatización de procesos reduce la intervención manual, lo que disminuye la probabilidad de errores humanos. Al automatizar tareas repetitivas y complejas, se asegura que los datos se transfieran de manera consistente y precisa, además, la automatización puede incluir validaciones y verificaciones automáticas para detectar y corregir errores en tiempo real.
Herramientas de integración de datos
Por otro lado, las herramientas de integración de datos están diseñadas para facilitar la transferencia de datos entre diferentes sistemas. Estas herramientas pueden:
- Convertir formatos de datos automáticamente para asegurar la compatibilidad entre sistemas.
- Mapear campos de datos de un sistema a otro de manera precisa.
- Sincronizar datos en tiempo real para evitar desactualizaciones.
- Monitorear y registrar las transferencias de datos para identificar y solucionar problemas rápidamente.
Adopción de estándares de calidad de datos
A las dos herramientas anteriores, se le suma la implementación de estándares de calidad de datos asegura que todos los sistemas sigan las mismas reglas y prácticas para la gestión de datos. Esto incluye:
- Definiciones claras de los tipos de datos y formatos aceptables.
- Procedimientos de validación para verificar la precisión y consistencia de los datos.
- Políticas de limpieza de datos para identificar y corregir datos no depurados o imprecisos.
- Capacitación y concienciación del personal sobre la importancia de la calidad de los datos.
Al combinar estas estrategias, las empresas pueden minimizar los errores y mejorar la calidad de los datos transferidos entre sistemas, lo que resulta en una información más confiable y útil para la toma de decisiones.
En conclusión, detectar y corregir datos no depurados es crucial para mantener la integridad y utilidad de la información en las organizaciones. Al implementar estrategias y herramientas adecuadas, las empresas pueden mejorar la calidad de sus datos y, en consecuencia, la eficiencia y efectividad de sus operaciones.
Referencias:
Tableau, Los datos “sucios” tienen consecuencias: Cómo solucionar los problemas más comunes de preparación de datos. Tomado de Los datos “sucios” tienen consecuencias: Cuatro soluciones a los problemas más comunes de preparación de datos
