La importancia del Data Quality en Big Data

Cuando hablamos de Data Quality nos referimos a la de calidad de datos, la calidad de aquellos datos que utilizaremos posteriormente para realizar análisis y obtener unos resultados o tendencias que serán clave para la toma de decisiones en cualquier organización. No dejes pasar la oportunidad y obtén tu formación en big data.

¿Qué es la calidad de datos?

Definimos ahora en más detalle que es la calidad de datos en lo que se refiere a los datos considerados como un activo para las empresas y organizaciones. La calidad de datos es una característica básica que determina la fiabilidad de los datos para tomar decisiones.

Como bien hemos mencionado en anteriores posts sobre Big Data, sabemos que los datos son un activo valioso para cualquier organización y que debe ser gestionado a medida que se mueven a través de esta. A medida que las fuentes de información crecen y se diversifican, y las iniciativas de cumplimiento de normativas son más específicas, se crea una mayor necesidad de integrar y acceder a la información de estas fuentes diversas en formas consistentes (que tengan sentido entre sí), fiables y reutilizables.

Cuando hablamos de la calidad de los datos no significa necesariamente que los datos carezcan errores. Los datos incorrectos son solo una parte de todo lo que engloba el término de la de la calidad de los datos, o solo uno de sus pilares. Desde el punto de vista de los expertos en Data Quality, este concepto tiene una perspectiva más amplia que la carencia de errores en los datos.

La calidad de los datos en todo su conjunto tiene que ver con cumplir de forma consistente con las expectativas del cliente. Ver qué campos son los que hay que asegurar que tengan calidad para generar el mayor valor posible a la organización. Calidad de dos datos es la conveniencia o idoneidad de los datos para satisfacer los requerimientos del negocio.

La importancia del Data Quality

Para entender bien la importancia de la calidad de datos en el big data debemos tener en cuenta que se trata de una condición previa para el análisis y el uso de big data y para garantizar el valor de esos datos.

Mediante la adquisición y el análisis de big data de diversas fuentes y con distintos usos, nos hemos dado cuenta que esta cantidad masiva de información puede ofrecer muchas ventajas para entender las necesidades de los clientes, mejorar la calidad del servicio, y predecir y prevenir los riesgos. Sin embargo, el uso y análisis de big data debe basarse en datos exactos. Esto nos hace ver cuál es la importancia de la calidad de datos, ya que se trata de una condición necesaria para la generación de valor a partir de big data.

La importancia del data quality en los análisis de datos es primordial por distintas razones que hacen referencia a aspectos capitales para toda organización, entre otros obtener el mayor potencial de la información o respetar la normativa de protección de datos. En este sentido, trabajar la calidad de los datos es un aspecto básico, si bien obtener el máximo potencial y beneficio de ellos profundizando en sus distintas dimensiones.

En el actual entorno de Big Data y con las nuevas tecnologías que generan una gran cantidad de datos y de gran variedad, se añade aún una mayor complejidad para garantizar la calidad de los datos, lo que implica la necesidad de realizar un mayor esfuerzo.

Que los datos tengan calidad significa, básicamente, conseguir que reúnan los requisitos necesarios para dar su máximo potencial. En concreto, las métricas de la calidad apuntadas se refieren a aspectos como la completititud, la conformidad, la consistencia, la precisión, la integridad o evitar la duplicidad.

Estas métricas deben basarse en las seis dimensiones de la calidad de los datos:

• Completitud: ¿Qué datos faltan o no pueden utilizarse?
• Conformidad: ¿Qué datos se almacenan en formatos no estándar?
• Consistencia: ¿Qué valores de datos ofrecen información conflictiva?
• Duplicidad: ¿Qué registros o atributos de datos son redundantes?
• Integridad: ¿Qué datos no están referenciados o comprometidos de alguna otra manera?
• Precisión: ¿Qué datos son incorrectos o anticuados?

El cumplimiento de estos factores significa que el dato, finalmente, puede considerarse de calidad, y para lograrlo es necesario aplicar las tecnologías apropiadas para esta tarea, con la ventaja de poder contar con soluciones de uso intuitivo, que permiten una implementación escalable y automatizada.

La finalidad de garantizar una calidad en los datos es la realizar análisis que realmente aporten valor para así garantizar el buen funcionamiento de la empresa, tanto en cuanto a mantenimiento de procesos productivos como de apoyar la toma de mejores decisiones estratégicas.

Para garantizar datos de alta calidad, las empresas deberán estar altamente comprometidas con los principios de gestión de la calidad de los datos y desarrollar procesos y programas que reduzcan los defectos de datos con el tiempo

Beneficios de la calidad de datos

Algunos de los beneficios que representa para las empresas tener unos programas para garantizar una calidad de datos son los siguientes:

• Minimizar riesgos en los proyectos, especialmente en los relacionados con Tecnologías de la Información.

• Ahorro de tiempo y recursos, haciendo un mejor uso de la infraestructura tecnológica y sistemas para explotar su información.

• Toma de decisiones de negocio oportunas, basándonos en información confiable, validada y limpia.

• Adaptación a estándares o regulaciones internacionales sobre la gestión de la información, permitiendo facilidad al momento de ejecutarlas.

• Mejorar la confianza, buenas relaciones e imagen de la empresa antes sus clientes frente a la competencia.

Una vez vistas las ventajas y la importancia de un Data Quality en Big Data en cualquier organización ¿Disponéis en vuestra organización de un programa y procesos para garantizar una calidad de datos previos a los análisis de datos con Big Data? Si no es así ¿crees que los resultados obtenidos a través del análisis de datos son fiables para la toma de decisiones?