Los costes ocultos de la mala calidad de los datos
La mala calidad de los datos afecta a la eficiencia y a los resultados de una organización más profundamente de lo que la mayoría cree. Los estudios indican que los problemas de calidad de datos pueden costar a las empresas millones de dólares al año. Estos costes no sólo se derivan de la corrección de errores en los datos, sino también de las oportunidades perdidas, las sanciones por incumplimiento y el daño a la reputación. En esencia, la calidad de los datos influye en la confianza que las organizaciones tienen en sus datos y, por consiguiente, en las decisiones que éstos fundamentan.
Sentar las bases de la calidad de datos
Un marco sólido de gobernanza de datos requiere varios fundamentos clave. A continuación se exponen algunos principios básicos que sustentan una estrategia sólida de calidad de datos:
Accesibilidad: Los datos deben ser fácilmente accesibles en todos los departamentos. Los datos críticos no deben residir en silos, y el acceso a fuentes de datos de terceros debe ser fluido. Esto requiere una conectividad fiable, así como mecanismos de supervisión para alertar a los equipos de los problemas de acceso.
Precisión: Los datos deben representar con exactitud eventos o entidades del mundo real. Los problemas de precisión más comunes surgen de errores en la introducción de datos, cálculos incoherentes o desajustes en las unidades, que pueden dar lugar a costosos errores.
Exhaustividad: Los datos incompletos pueden distorsionar la información e impedir la toma de decisiones. Por ejemplo, la falta de direcciones en una base de datos de clientes puede socavar los esfuerzos de marketing. Garantizar la exhaustividad implica identificar los campos esenciales y verificar que se rellenan los puntos de datos críticos.
Coherencia: La coherencia de los datos significa disponer de valores uniformes en todos los sistemas. Una "única versión de la verdad" garantiza que los departamentos estén alineados, reduciendo la confusión que se deriva de registros de datos incoherentes.
Precisión y pertinencia: Los datos deben registrarse con el nivel de detalle necesario, y la información obsoleta debe eliminarse periódicamente. Por ejemplo, los datos de los pacientes en un entorno sanitario deben reflejar los tratamientos actuales, mientras que los registros obsoletos podrían tener graves consecuencias para la asistencia.
Puntualidad: Los datos deben actualizarse con la frecuencia necesaria para satisfacer las necesidades de la empresa. Incluir marcas de tiempo en los informes, por ejemplo, permite a los usuarios identificar la información obsoleta, lo que facilita la toma de decisiones.
Observabilidad: La observabilidad proporciona visibilidad de la salud de los datos en todos los sistemas. Permite a los equipos supervisar la calidad de los datos de forma proactiva, abordando los problemas antes de que afecten a las operaciones.
Repercusiones reales de los fallos en la calidad de los datos
Los fallos en la calidad de los datos pueden tener graves consecuencias en el mundo real. Consideremos, por ejemplo, un incidente en el que puntuaciones de crédito incorrectas afectaron a la aprobación de préstamos para miles de clientes, perjudicando tanto el bienestar financiero de los afectados como la reputación de la empresa responsable. Del mismo modo, los errores en los datos han llevado a la demolición de viviendas por error, un duro recordatorio de cómo las imprecisiones en los datos pueden trastornar vidas. Estos casos ilustran los efectos de largo alcance de los problemas de calidad de los datos y ponen de relieve la importancia de unas prácticas de datos sólidas.
El camino hacia la mejora de la madurez de los datos
Improving data quality requires a clear strategy aligned with the organization's data maturity level. Por lo general, las organizaciones progresan a través de cuatro niveles de madurez de datos:
Datos neutrales: En este nivel básico, las prácticas de calidad de datos son mínimas, reactivas y manuales. A medida que aumenta el volumen de datos, los problemas son más frecuentes y difíciles de gestionar.
Consciente de los datos: En esta fase, las empresas han empezado a aplicar procesos básicos de calidad de datos, con algunas comprobaciones de validación y una automatización mínima. A menudo se utilizan manualmente herramientas como Excel o SQL para resolver los problemas a medida que surgen.
Datos críticos: La calidad de los datos pasa a ser proactiva, con una gobernanza específica y KPI para medir la salud de los datos. Las auditorías periódicas y los procesos estructurados mejoran la coherencia y la precisión.
Impulsado por los datos: Al más alto nivel, los datos son fundamentales para la estrategia, con una gobernanza avanzada y preparación para la IA. La calidad de los datos está totalmente integrada en la organización, lo que permite realizar análisis complejos y modelos predictivos.
Pasos prácticos para reforzar la calidad y la gobernanza de los datos
Para las empresas que buscan mejorar su madurez de datos, la implementación de un marco estratégico de gobernanza de datos puede ayudar. He aquí algunos pasos clave:
Empezar poco a poco: Aborde los puntos débiles inmediatos en lugar de intentar una revisión exhaustiva. Implemente una estructura de gobierno sencilla que permita a las partes interesadas abordar estas áreas de forma eficaz.
Aumentar la implicación: Cada departamento debe responsabilizarse de la calidad de sus datos. Establecer roles como administradores de datos que asuman la responsabilidad de la exactitud e integridad de los datos en sus áreas puede ayudar a crear responsabilidad.
Establecer políticas y manuales: Defina políticas para gestionar los problemas de datos y cree guías de actuación para orientar las respuestas. Esto puede evitar la confusión durante los incidentes de calidad de datos y garantizar un enfoque racionalizado y eficiente para la resolución de problemas.
Cadencia regular: Las reuniones de gobierno de datos deben ser un evento recurrente para garantizar que la calidad de los datos sigue siendo una prioridad. Un compromiso regular mantiene las prácticas de calidad de datos alineadas con las necesidades cambiantes del negocio.
Selección de las herramientas adecuadas para la calidad de datos
Mantener la calidad de los datos requiere una sólida pila tecnológica, especialmente a medida que las organizaciones crecen y aumenta la complejidad de los datos. A continuación se indican algunas herramientas esenciales que deben tenerse en cuenta:
Gestión de datos maestros (MDM): Herramientas como Informatica y TIBCO consolidan los datos para crear un registro único y preciso en todos los sistemas. MDM aborda la accesibilidad, la coherencia y la observabilidad, proporcionando un repositorio centralizado para datos de referencia precisos.
Pruebas y validación de datos: Plataformas como DBT y Validator permiten realizar pruebas automatizadas de la calidad de los datos, garantizando que cumplen las normas de la organización antes de llegar a los usuarios finales. Los procesos de validación son vitales para detectar problemas a tiempo y mantener la fiabilidad de los datos.
Catalogación y observabilidad de datos: Soluciones como Microsoft Purview y Monte Carlo proporcionan una visión de alto nivel de los activos de datos y su linaje, ofreciendo transparencia y ayudando a la resolución de problemas en entornos complejos.
Cultivar una cultura de calidad de datos
La calidad de los datos tiene tanto que ver con la cultura como con la tecnología. Las organizaciones que destacan en la gestión de datos suelen fomentar una cultura de mejora continua, similar al enfoque Kaizen de Toyota en la fabricación. Para inculcar esta cultura, las organizaciones deben involucrar al liderazgo y fomentar la colaboración entre departamentos. Al tratar la calidad de los datos como una responsabilidad compartida y no como una función aislada, las empresas pueden garantizar que las prácticas de calidad de datos impregnen toda la organización.
Reflexiones finales
En el mundo actual, centrado en los datos, la mala calidad de los datos es un riesgo costoso que ya no puede pasarse por alto. Abordar la accesibilidad, la precisión, la integridad y otros aspectos fundamentales de la calidad de los datos genera confianza en ellos, lo que permite tomar mejores decisiones e impulsar mejores resultados empresariales. Al adoptar un enfoque estructurado de la madurez de los datos, invertir en las herramientas adecuadas y crear una cultura que valore la calidad de los datos, las organizaciones pueden convertir los datos en un activo potente y fiable que impulse el crecimiento sostenible y la innovación.
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