Una mala calidad de datos, no es el fin del mundo, sino una oportunidad para aprender

Una mala calidad de datos, no es el fin del mundo, sino una oportunidad para aprender

20/06/2013 por Ignacio Sandoval

Cuando hablamos de calidad de datos, escuchamos términos como limpieza o eliminación de errores para describir algunas de las actividades encargadas de mejorar la calidad de los datos.

Las empresas que llegan a conocer la pobre calidad de sus datos, lo ven como algo malo y no paran de preguntarse, ¿Cómo es que nuestros datos llegaron a esto?

La calidad de los datos no debe de ser vista como el fin del mundo, sino como una oportunidad para llegar a obtener ese preciado conocimiento que puede convertirse en una oportunidad para incrementar las ganancias y la eficiencia operacional.

¿Por qué mis datos están sucios?

Esto puede deberse a varias situaciones, desde el simple "error de dedo" en la captura de la información, hasta una mala migración de los datos o una integración de varios orígenes de datos mal efectuada.

Cuando hablamos de un sistema de cómputo para la captura de información, por ejemplo, un punto de venta, podemos tolerar hasta cierto punto los errores de dedo, pero lo que no es justificable, es que sea el sistema quien no guarda los datos con una buena calidad. Un ejemplo muy claro de esto, es cuando se guarda en un solo campo la información del domicilio.

Identificar el origen del problema

De nada sirve realizar una limpieza de datos si se van a seguir guardando datos sucios, quizás el administrador de datos tenga algún programa que "limpie" los problemas más comunes, pero esto se traduce a que debe existir un constante monitoreo de los datos y solamente cuando el error es detectado, se procede a limpiar los datos. Esto dista mucho de la realidad, ya que no todas las empresas tienen a personal dedicado a monitorear la calidad de los datos.

Uno de los principales beneficios de realizar un proyecto de limpieza de datos, es el de identificar el origen del problema, para que pueda ser resuelto de raíz y los datos se guarden limpios.

En la mayoría de los casos, la mala calidad de los datos no se debe al "error de dedo", sino a los propios sistemas, los cuales no realizan las validaciones necesarias al momento de guardar los datos.

El problema de corregir un sistema que actualmente guarda los datos sucios, es que no siempre se tiene la disposición (o el presupuesto) para corregir dicho sistema. Para ello se puede realizar un plan de mejoras a dicho sistema, que gradualmente se vaya adaptando para que guarde los datos con una calidad aceptable, ya que de nada sirve realizar una limpieza de datos, si posteriormente los datos continuarán guardándose sucios.

La importancia de identificar dicho origen, es que no siempre el sistema tiene la culpa, para saberlo, es importante hacerse las siguientes preguntas:

¿El personal está capacitado? ¿Estoy consciente de la gravedad de tener datos sucios? ¿Es la aplicación un problema al momento de guardar la información? ¿Realmente estoy guardando los datos que necesito? ¿Los entiendo?

Nunca se sabe lo que se podrá encontrar, pero es una garantía que al tener tus datos limpios, ayudarán a tener una mejor inteligencia del negocio.

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Palabras clave:
Limpieza de datos, calidad de datos
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