Garantizar la calidad de los datos es importante para que las empresas tomen las decisiones correctas, comprendan mejor a sus clientes y mantengan la coherencia en toda la organización.
La razón es que los datos impulsan las empresas modernas.
Por lo tanto, debe ser correcto, consistente, completo, relevante y confiable para planificar y ejecutar las estrategias correctas en función de los datos recopilados.
Pero si los datos son terribles, pueden afectar significativamente sus decisiones, la experiencia del cliente y la organización.
Por lo tanto, debe concentrarse en recopilar los datos correctos para ayudarlo a crear las estrategias correctas para administrar su negocio y dar forma al viaje de su cliente.
En este artículo, analizaré la calidad de los datos, sus dimensiones y cómo medirla y mejorarla.
Empecemos.
Tabla de contenido
¿Qué es la calidad de los datos?
La calidad de los datos es el estado de los datos que indica qué tan confiable se debe considerar un conjunto de datos en la toma de decisiones, la planificación y las operaciones. Si un conjunto de datos es de alta calidad, debe ajustarse al uso o propósito previsto. Debe ser completo, preciso, confiable, de fácil acceso, consistente con diferentes fuentes y presentado apropiadamente cuando sea necesario.
Actualmente, no existe un estándar globalmente aceptado de calidad de datos y formas de validarlo, ya que los requisitos difieren de una organización a otra y de un proyecto a otro. Las empresas crean marcos y políticas para recopilar, organizar, administrar y determinar la calidad de los datos en función de sus necesidades específicas.
En la práctica, la calidad de los datos se garantiza mediante la realización de evaluaciones y la interpretación de las métricas de calidad de los datos, como la precisión, la relevancia, la consistencia, la integridad, la credibilidad, el cronograma, etc. Luego, el analista de datos mide la calificación y el puntaje general de la calidad de los datos para mostrar la calidad un conjunto de datos
Las organizaciones pueden usar esta información para comprender el valor y la relevancia de los datos. Por lo tanto, pueden decidir si utilizar o no estos datos para la planificación e implementación comercial, asegurándose de que debe agregar valor a los consumidores finales.
Dimensiones de la calidad de los datos
La calidad de los datos tiene varias características o dimensiones, que son las métricas que utilizan los analistas para medir la calidad y la utilidad de los datos para los usuarios. Aunque muchas métricas difieren de un proyecto a otro y de una empresa a otra, algunas de las más comunes son:
Precisión
No importa la cantidad de datos que recopile, si son inexactos, no tiene sentido usarlos en sus estrategias comerciales. Porque si lo hace, el resultado podría ser el contrario de lo que podría haber deseado. Puede reducir la confianza del cliente en su organización, empleados y ofertas.
Por lo tanto, es esencial evaluar la precisión de un conjunto de datos mediante el empleo de una estrategia eficaz y sostenible para verificar su origen y gestionar los datos.
Relevancia
Incluso si sus datos son precisos, no serán útiles si no son relevantes para lo que necesita para su negocio. Tener datos innecesarios también puede saturar su base de datos, desperdiciando su tiempo y esfuerzo en administrarla.
Por ejemplo, buscas manzanas de calidad pero tienes naranjas de calidad. Aunque es una fruta de excelente calidad, buscas manzanas, no naranjas.
Por lo tanto, los datos deben ser relevantes. Por lo tanto, cuando evalúe la calidad de los datos, observe si los datos son relevantes para cumplir su propósito de recopilarlos en primer lugar. Si es así, es de buena calidad.
Lo completo
Si continúa recopilando más y más datos sin pensar si están completos, es posible que no se puedan utilizar durante la implementación.
Por lo tanto, cuando recopile datos, asegúrese de que estén completos, como el nombre completo de un cliente potencial, no solo el nombre o apellido, la dirección completa, etc. Esto no significa almacenar información que no es necesaria, sino la información completa y útil para impulsar su estrategia.
Consistencia
Los datos de alta calidad no deben contradecir los datos que ya ha guardado en otras bases de datos. Porque si lo hace, uno de ellos podría estar equivocado. Los datos inconsistentes conducen a la confusión y la evaluación, lo que lleva tiempo para encontrar y eliminar los datos incorrectos.
Por lo tanto, es pertinente asegurarse de que sus datos sean coherentes en toda su base de datos y su organización. Puede hacer que todos usen el mismo sistema de software o integren y sincronicen herramientas de datos con CRM. De esta manera, todos estarán en la misma página para facilitar la colaboración.
Accesibilidad
Incluso si tiene datos precisos, completos, relevantes y consistentes, es posible que no sirva para su propósito si las personas o el equipo correcto no pueden acceder a ellos. Pueden ser sus empleados, socios o clientes.
Para hacer esto, puede identificar a las personas que necesitan acceso a un conjunto de datos específico y empoderarlos con herramientas que contengan esos datos. Solo asegúrese de que puedan acceder fácilmente a él donde y cuando lo necesiten.
Oportunidad
Los datos cambian constantemente. No es necesario que un cliente que antes tenía un número de teléfono o correo electrónico específico todavía lo tenga; podrían haberlo cambiado. Y si utiliza los mismos datos desactualizados para enviar sus mensajes promocionales, sus esfuerzos serán en vano.
Es posible que los datos obsoletos no representen el escenario actual. Por lo tanto, es crucial realizar un seguimiento de los datos históricos y los cambios. Esto lo ayudará a actualizar los registros con el tiempo y mantenerse relevante.
Unicidad
Para muchos proyectos, como marketing, producción de copias, etc., la unicidad es una característica imprescindible de la calidad de los datos. Unicidad significa que no hay duplicación de datos ni superposición con otros registros. Los datos duplicados pueden comprometer su credibilidad y la confianza de los usuarios.
Por lo tanto, asegúrese de que los datos sean únicos y se ajusten a su propósito. Los analistas de datos realizan una limpieza de datos para abordar las bajas puntuaciones de exclusividad para garantizar la exclusividad.
Además de lo anterior, otras dimensiones de la calidad de los datos pueden incluir la disponibilidad, la comparabilidad, la flexibilidad, la razonabilidad y la plausibilidad de los datos.
¿Por qué es importante la calidad de los datos?
Las organizaciones se esfuerzan por mantener datos de alta calidad para tomar decisiones correctas e informadas y observar los resultados. Esto ofrece muchos beneficios para las empresas, que incluyen:
- Tome mejores y más rápidas decisiones comerciales: las organizaciones modernas deben evaluar los datos para determinar las necesidades de los clientes. Esto lo ayudará a crear estrategias adecuadas y a tener más confianza para tomar decisiones comerciales de manera más rápida y efectiva.
- Mejor colaboración: cuando mantiene datos consistentes en todos sus departamentos y su organización, todos tendrán acceso a los mismos datos para utilizarlos en sus esfuerzos. Esto lo ayudará a mantenerse alineado con sus prioridades y producir resultados cohesivos.
- Comprenda mejor a los clientes: si son precisos y confiables, los datos de los clientes le permiten comprender mejor a sus clientes. Obtendrá información más detallada sobre sus puntos débiles, necesidades, intereses y necesidades. Le permite desarrollar mejores ofertas para abordar las preocupaciones de los clientes y construir relaciones significativas.
Cómo medir la calidad de los datos
Los datos de mala calidad pueden dañar la reputación de una empresa, la confianza del cliente y otras consecuencias perjudiciales. Por lo tanto, debe evaluar los datos recopilados para asegurarse de que sean de excelente calidad y adecuados para las necesidades de su negocio. Esto requiere que establezca procesos y métricas específicas para medir la calidad de los datos.
Por lo tanto, evalúe sus datos con las métricas establecidas, analice los resultados y mejore los datos para que se ajusten a su propósito. Comprendamos cómo medir la calidad de los datos.
#1 Evaluación Subjetiva
Esta evaluación involucra a analistas de datos, partes interesadas, etc., para evaluar la calidad de un conjunto de datos específico. En base a su percepción, pueden tomar una decisión. Por ejemplo, si encuentran un conjunto de datos inexacto, pueden eliminarlo o asignar a otros para obtener los datos precisos y poner el proyecto en espera hasta que se resuelva. Esto significa que la evaluación es subjetiva para quien toma las decisiones.
#2 Evaluación objetiva
La evaluación objetiva verifica las métricas objetivas registradas en un conjunto de datos determinado. Puede evaluar esto en función de la tarea, o puede depender completamente de las métricas.
Para establecer estas métricas y evaluar datos objetivos, puede crear indicadores clave de rendimiento (KPI) que coincidan con sus requisitos. Y cuando realiza evaluaciones objetivas, puede medir la calidad de los datos de tres maneras:
- La razón simple es el número total de resultados esperados a resultados posibles. Por lo general, la relación simple es 0 o 1, donde 1 es el resultado más deseable/esperado. Esta relación mide la consistencia y la integridad.
- Max o min: este método puede ayudarlo a administrar varias variables de calidad de datos. Aquí, el máximo es más un número flexible y puede representar variables como la accesibilidad y los plazos. Por otro lado, el min es conservador y puede representar variables como la precisión.
- Promedio ponderado: este es otro método que puede usar en lugar de min para comprender cómo cada variable entrega su valor en la ecuación.
Así es como puede medir la calidad de los datos para dar forma a sus estrategias comerciales. Pero este no es el final. Después de evaluar las métricas de calidad de datos subjetivas y objetivas, su siguiente paso debe ser analizar los resultados y esforzarse por mejorar sus datos para aportar el máximo valor a su negocio.
Cómo mejorar la calidad de los datos
El análisis de las métricas de calidad de los datos evaluados lo ayudará a detectar datos que no cumplen con los criterios o KPI. De esta manera, será más fácil limpiar o eliminar dichos datos y mantener su base de datos abastecida con datos de calidad y valor agregado para cumplir con sus objetivos presentes y futuros.
Mire estos métodos para mejorar la calidad de los datos y mitigar los problemas.
- Perfilado de datos: este proceso puede ayudarlo a comprender todos sus activos de datos para una gestión eficaz de la calidad de los datos. Es vital ya que los empleados, las partes interesadas y los colaboradores habrían recopilado y almacenado datos a lo largo de los años. Puede tener diferentes estándares, formatos, almacenamiento, etc. Por lo tanto, para mejorar la calidad de los datos, obtenga una imagen completa de lo que está tratando (datos aquí) para comenzar a optimizarlo.
- Coincidencia de datos: la coincidencia de datos implica la correlación de datos para encontrar redundancia. Se hace para garantizar que no haya casos en los que varios datos representen el mismo significado. Por ejemplo, si tiene un registro a nombre de una persona, diciendo Johnny Depp. Ahora, si encuentra otro registro con el nombre de John Depp pero que representa a la misma persona, es redundante. Por lo tanto, debe eliminar dichos datos para evitar el desorden.
- Gobernanza de datos: la gobernanza de datos significa estándares y políticas de datos para centrarse en los KPI y los elementos de datos. Los estándares de gobierno de datos también pueden delinear las reglas comerciales que las organizaciones deben seguir para mantener la calidad de los datos.
- Informes: los informes de datos implican mantener un registro de calidad y documentar problemas conocidos en sus datos. Esto lo ayudará a determinar si necesita realizar más limpieza y optimización de datos. Puede utilizar los datos recopilados a partir de la comparación y creación de perfiles de datos para medir los KPI y generar informes.
- Gestión de activos digitales (DAM): los datos pueden estar en forma de activos digitales como texto, imágenes, videos y otros archivos. Esto le ayuda a garantizar la calidad y relevancia de los datos digitales.
- Gestión de datos maestros (MDM): los marcos de MDM son excelentes recursos para ayudar a prevenir problemas de calidad. Esto implica datos maestros de producto, ubicación y fiesta.
Gestión de información de productos (PIM): si es un fabricante o vendedor de bienes, debe alinear sus KPI de calidad de datos. Esto permitirá a los clientes ver el artículo exacto que ordenaron en todas las etapas, desde buscar el producto hasta la entrega y el servicio posventa. Por lo tanto, con PIM, puede crear una presentación de datos de productos estandarizada con toda la información consistente y confiable.
Integración de datos del cliente (CDI): CDI requiere que organice los datos maestros del cliente recopilados a través de su sistema CRM, páginas de registro de autoservicio, redes sociales, etc., en una única fuente de verdad. De esta manera, puede mantener la cohesión y potenciar la colaboración.
Mejores prácticas de calidad de datos
Muchas organizaciones pueden pensar que tienen los datos de mejor calidad mantenidos en su base de datos, pero la historia podría ser diferente. Entonces, estas son algunas de las mejores prácticas para garantizar la calidad de los datos y marcar todas las casillas.
- Elija métricas importantes: debe ser específico al elegir las métricas que desea evaluar. Seleccione y rastree solo aquellas métricas que son valiosas en el proceso de toma de decisiones. No puedes seguir evaluando todo lo que puede no agregar valor; consumirá innecesariamente tiempo, recursos y esfuerzo.
- Garantice una única fuente de información: es esencial garantizar una única fuente de información para todos los datos de su organización. Puede almacenar datos en varios sistemas, como herramientas de ventas, CRM, etc. Y para mantener una única fuente de verdad, debe ser coherente en todas partes. Puede asegurarse de esto realizando auditorías.
- Realice auditorías periódicas: más vale prevenir que curar. Las auditorías periódicas de la calidad de los datos pueden permitirle detectar problemas rápidamente antes de que se conviertan en un problema mayor. Puede realizar auditorías de calidad de datos mensualmente, semanalmente o mensualmente según su volumen de datos.
- Analice las razones de los fracasos: analizar por qué la calidad de sus datos falló o se convirtió en un éxito es necesario para optimizar sus estrategias. Aplique sus esfuerzos exitosos a las áreas que necesitan mejoras mientras soluciona los obstáculos. Aumentará su eficacia en la recopilación y gestión de la calidad de los datos.
- Invierta en los recursos necesarios: Invertir en los recursos adecuados para informes, análisis, capacitación y otros procesos es beneficioso para administrar la calidad de los datos sin esfuerzo. Puede elegir una sola herramienta que ofrezca todas estas funciones o usarlas por separado según sus prioridades y necesidades.
- Utilice software de gestión de la calidad de los datos: para gestionar la calidad de los datos con una velocidad y eficiencia increíbles, puede aprovechar el poder de la automatización. Una buena herramienta de gestión de calidad de datos también lo ayudará a hacer que los datos sean fácilmente accesibles. Por lo tanto, elija el software de análisis y generación de informes de datos adecuado, como Centro de operacionesTalend Open Studio, OpenRefine, Dedupely, etc.
Ejemplos de gestión de calidad de datos en todas las industrias
- Finanzas: las empresas que ofrecen servicios financieros realizan la gestión de la calidad de los datos para identificar y proteger los datos confidenciales, monitorear y mantener el cumplimiento y automatizar los informes.
- Fabricación: los fabricantes lo hacen para mantener registros precisos de sus proveedores y clientes y actualizarlos periódicamente. También necesitan esto para estar al tanto de los problemas de calidad a tiempo y remediar y optimizar sus estrategias.
- Instituciones de atención médica: necesitan gestión de calidad de datos para mantener registros de pacientes precisos y completos. Les ayuda a proporcionar planes de tratamiento y atención al paciente adecuados y permite una facturación y una gestión de riesgos más rápidas y correctas.
- Sector público: las organizaciones del sector público necesitan una gestión de la calidad de los datos para mantener datos completos, precisos y consistentes sobre sus proyectos actuales, empleados, contratistas y otros integrantes para garantizar que cumplan con sus objetivos.
Conclusión
La calidad de los datos es vital para las empresas. Por lo tanto, sus datos recopilados deben ser de alta calidad en términos de precisión, integridad, relevancia, credibilidad y consistencia, entre otras características. Le ayudará a tomar las decisiones comerciales correctas, atender bien a los clientes y administrar la organización de manera efectiva.