Conoce los estándares de los datos de alta calidad
Data Quality o los datos de alta calidad, son un parámetro que indica qué tan confiable es un conjunto de datos dado, y se recopila y analiza utilizando un estricto conjunto de pautas que garantizan coherencia y precisión. Mientras tanto, los datos de baja calidad a menudo no rastrean todas las variables que afectan y tienen un alto grado de error. Así que te compartiremos cinco características con las que podrás saber si tus datos son de alta calidad o no.
¿Por qué es importante? Porque la calidad de los datos afectará la capacidad del usuario para tomar decisiones precisas sobre el tema de su estudio. Por ejemplo, si los datos se recopilan de fuentes incongruentes en distintos momentos, en realidad no funcionará como un buen indicador para la planificación y la toma de decisiones.
Data Quality también evalúa si la información puede cumplir su propósito en un contexto particular. Entonces, ¿cómo se determina la calidad de un conjunto de información dado? Estos son los de calidad de datos que debes tener en cuenta.
Hay cinco rasgos que encontrará dentro de la calidad de los datos: precisión, integridad, confiabilidad, relevancia y oportunidad: siga leyendo para obtener más información.
Exactitud
¿La información es correcta en cada detalle?
Para determinar si los datos son precisos o no, pregúntate si la información refleja una situación del mundo real. Por ejemplo, en el ámbito de los servicios financieros, ¿un cliente realmente tiene $1 millón en su cuenta bancaria?
La precisión es una característica crucial de la calidad de los datos porque la información inexacta puede causar problemas significativos con graves consecuencias. Utilizaremos el ejemplo anterior: si hay un error en la cuenta bancaria de un cliente, podría deberse a que alguien accedió a él sin su conocimiento.
Lo completo
¿Cuán completa es la información?
Cuando observes la integridad de los datos, piensa si todos los datos que necesitas están disponibles; es posible que necesites el nombre y apellido de un cliente, pero la inicial del segundo nombre puede ser opcional.
Si la información está incompleta, podría ser inutilizable. Supongamos que estás enviando un correo. Necesitas el apellido de un cliente para asegurarte de que el correo va a la dirección correcta; sin él, los datos están incompletos.
Fiabilidad
¿La información contradice otros recursos confiables?
En el ámbito de las características de calidad de datos, la fiabilidad significa que una información no contradice otra información en una fuente o sistema diferente. Usaremos un ejemplo del campo de la salud; si la fecha de nacimiento de un paciente es el 1 de enero de 1970 en un sistema y en realidad es el 13 de junio de 1973 en otro, la información no es confiable.
La confiabilidad es una característica vital de la calidad de los datos. Cuando las piezas de información se contradicen, no puedes confiar en los datos. Podrías cometer un error que le cueste a su empresa dinero y daños en su reputación.
Relevancia
¿Realmente necesitas esta información?
Cuando observas las características de calidad de los datos, la relevancia entra en juego porque tiene que haber una buena razón para estar recopilando esta información en primer lugar. Si estás recopilando información irrelevante, está desperdiciando tiempo y dinero. Tus análisis no serán tan valiosos.
Oportunidad
¿Qué tan actualizada está la información? ¿Se pueden usar para informes en tiempo real?
Este punto se refiere a cuán actualizada es la información. Si se recopiló en la última hora, entonces es oportuno, a menos que haya llegado nueva información que haga inútil la información anterior.
La puntualidad de la información es una característica importante, porque la información que no es oportuna puede llevar a las personas a tomar decisiones equivocadas.
En el entorno empresarial actual, las características de calidad de datos aseguran que aproveche al máximo su información. Cuando tu información no cumple con estos estándares, no es valiosa. Así que pon mucha atención a la hora de reunirlos, limpiarlos y analizarlos.
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