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Potencia la calidad de tus datos: Un camino hacia la precisión en 5 pasos

20-abr-2023 9:00:00

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Fuente: Freepik

En la era de la información, la calidad de los datos se ha convertido en un factor crucial para el éxito de las empresas. Los datos son la base de la toma de decisiones y, por lo tanto, si la información no es precisa, completa o confiable, las decisiones tomadas pueden ser equivocadas y tener consecuencias negativas para la compañía. Por eso, es esencial que las empresas se aseguren de contar con datos de calidad, que les permitan tomar decisiones informadas y estratégicas para su crecimiento y éxito en el mercado.

A continuación te presentamos 5 pasos clave a tener en cuenta:

1. Verificar la calidad de los datos

Antes de utilizar cualquier dato, es fundamental verificar su calidad y precisión. Esto implica revisar su origen, su formato, y asegurarse de que sean completos y sin errores. La verificación de la calidad de los datos es esencial para garantizar que las decisiones tomadas por la empresa estén respaldadas por información precisa y confiable, lo que puede marcar la diferencia en un mercado cada vez más competitivo. Ten presente estos 3 puntos: 

  • Integridad de los datos: Se refiere a la precisión de la información a lo largo de su ciclo de vida, desde su creación hasta su eliminación.
  • Consistencia de los datos: Es la relación entre los datos almacenados en diferentes partes de la base de datos.
  • Precisión de los datos: Es la exactitud de la información almacenada en la base de datos en comparación con la realidad.

2. Establecer normas para la entrada de datos

Es importante establecer reglas y normas claras para la entrada de datos. Esto incluye definir el formato de los datos, el tipo de información que se debe incluir, y el proceso para la corrección de errores.

  • Identifica los campos requeridos: Aquellos campos que deben completarse para garantizar la integridad y la precisión de los datos. Estos campos pueden variar según el tipo de datos y el contexto en el que se utilicen.
  • Define los formatos y restricciones de los datos: Los formatos y las restricciones de los datos son importantes para garantizar que los datos se ingresen de manera coherente y consistente. Por ejemplo, definir un formato de fecha específico, se pueden establecer restricciones en los datos, como valores mínimos y máximos, para evitar errores y asegurar que los datos sean precisos.
  • Establece un proceso de validación de datos: Puedes incorporar técnicas de validación, como la verificación de duplicados, la comprobación de integridad referencial y la verificación de formatos para garantizar que los datos sean precisos y coherentes.
  • Proporciona orientación y capacitación a los usuarios: Es importante brindar orientación y capacitación a los usuarios de la base de datos para garantizar que entiendan los estándares y las normas de entrada de datos, puedes utilizar guías de usuario y manuales de procedimientos para ayudar a los usuarios a comprender los requisitos de entrada de datos y los procesos de validación.
  • Monitorea y actualiza las normas de entrada de datos: Es importante monitorear y actualizar periódicamente las normas de entrada de datos para asegurarse de que sigan siendo relevantes y efectivas. Involucra la revisión y actualización de los formatos de los datos, la adición de nuevos campos requeridos y la implementación de nuevas técnicas de validación.

3. Utilizar herramientas de validación

Para garantizar la calidad de los datos ingresados en una base de datos, se pueden utilizar diferentes técnicas como reglas de validación, listas de valores válidos, validación de integridad referencial, detección de valores duplicados y comprobación de coherencia de datos.

Las reglas de validación aseguran que los datos cumplan con los estándares definidos, mientras que las listas de valores válidos garantizan que los datos ingresados correspondan a valores esperados. La validación de integridad referencial garantiza que los datos ingresados en una tabla correspondan a los valores de otra tabla relacionada.La detección de valores duplicados asegura que los datos ingresados no se dupliquen en otros registros, y la comprobación de coherencia de datos asegura que los datos en una tabla sean coherentes entre sí.

4. Asegurar la privacidad de los datos

Para garantizar la privacidad de los datos almacenados en una base de datos, es necesario tomar medidas de seguridad que limiten el acceso no autorizado, protejan los datos de forma física y digital, y realicen auditorías periódicas de seguridad. Para ello, se pueden establecer permisos de acceso, encriptar los datos, anonimizar la información, asegurar físicamente los dispositivos de almacenamiento, actualizar la seguridad del software y realizar auditorías regulares. Estas medidas garantizarán la integridad, confidencialidad y calidad de los datos almacenados.

5. Realizar pruebas y auditorías periódicas

Realizar pruebas y auditorías periódicas para verificar la calidad de los datos y detectar cualquier problema es crucial. Establecer objetivos y criterios de calidad, identificar fuentes de datos, realizar pruebas de integridad y consistencia, pruebas de seguridad, y auditorías de datos, son importantes para identificar problemas específicos y tomar medidas para mejorar la calidad de los datos en la organización.

¿Cómo Nisum puede ayudar?

En Nisum ofrecemos soluciones avanzadas de análisis de datos y AI/ML para ayudar a nuestros clientes a ser más eficientes y competitivos en el mercado actual. Sabemos que la implementación de tecnologías avanzadas son esenciales para que las organizaciones potencian su inteligencia empresarial y tomen decisiones informadas basadas en datos. 

De acuerdo con una reciente investigación de IDC, la necesidad de que las organizaciones sean más impulsadas por los datos sigue siendo una prioridad para los ejecutivos, lo que demuestra la importancia de adoptar tecnologías de análisis de datos avanzados y AI/ML. Brindamos soluciones personalizadas y de alta calidad que ayuden a nuestros clientes a cumplir con sus objetivos de inteligencia empresarial y tomar decisiones informadas basadas en datos.

Si buscas trabajar con un equipo altamente capacitado y comprometido con la excelencia en el análisis de datos y AI/ML, ¡Contáctanos hoy mismo y descubre cómo podemos ayudarte a impulsar el éxito de tu organización!

Christiam Suarez

Christiam Suarez

Data Engineer en Nisum LatAm, ingeniero de sistemas, con más de 10 años experiencia transformando datos y conviertiéndolos en inteligencia de negocio para organizaciones de múltiples industrias. Resolutivo, comunicativo y enfocado al logro de objetivos. Cuando no está trabajando, disfruta de los videojuegos con amigos y de las charlas profundas con los más cercanos.

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Fuente: Freepik

En la era de la información, la calidad de los datos se ha convertido en un factor crucial para el éxito de las empresas. Los datos son la base de la toma de decisiones y, por lo tanto, si la información no es precisa, completa o confiable, las decisiones tomadas pueden ser equivocadas y tener consecuencias negativas para la compañía. Por eso, es esencial que las empresas se aseguren de contar con datos de calidad, que les permitan tomar decisiones informadas y estratégicas para su crecimiento y éxito en el mercado.

A continuación te presentamos 5 pasos clave a tener en cuenta:

1. Verificar la calidad de los datos

Antes de utilizar cualquier dato, es fundamental verificar su calidad y precisión. Esto implica revisar su origen, su formato, y asegurarse de que sean completos y sin errores. La verificación de la calidad de los datos es esencial para garantizar que las decisiones tomadas por la empresa estén respaldadas por información precisa y confiable, lo que puede marcar la diferencia en un mercado cada vez más competitivo. Ten presente estos 3 puntos: 

  • Integridad de los datos: Se refiere a la precisión de la información a lo largo de su ciclo de vida, desde su creación hasta su eliminación.
  • Consistencia de los datos: Es la relación entre los datos almacenados en diferentes partes de la base de datos.
  • Precisión de los datos: Es la exactitud de la información almacenada en la base de datos en comparación con la realidad.

2. Establecer normas para la entrada de datos

Es importante establecer reglas y normas claras para la entrada de datos. Esto incluye definir el formato de los datos, el tipo de información que se debe incluir, y el proceso para la corrección de errores.

  • Identifica los campos requeridos: Aquellos campos que deben completarse para garantizar la integridad y la precisión de los datos. Estos campos pueden variar según el tipo de datos y el contexto en el que se utilicen.
  • Define los formatos y restricciones de los datos: Los formatos y las restricciones de los datos son importantes para garantizar que los datos se ingresen de manera coherente y consistente. Por ejemplo, definir un formato de fecha específico, se pueden establecer restricciones en los datos, como valores mínimos y máximos, para evitar errores y asegurar que los datos sean precisos.
  • Establece un proceso de validación de datos: Puedes incorporar técnicas de validación, como la verificación de duplicados, la comprobación de integridad referencial y la verificación de formatos para garantizar que los datos sean precisos y coherentes.
  • Proporciona orientación y capacitación a los usuarios: Es importante brindar orientación y capacitación a los usuarios de la base de datos para garantizar que entiendan los estándares y las normas de entrada de datos, puedes utilizar guías de usuario y manuales de procedimientos para ayudar a los usuarios a comprender los requisitos de entrada de datos y los procesos de validación.
  • Monitorea y actualiza las normas de entrada de datos: Es importante monitorear y actualizar periódicamente las normas de entrada de datos para asegurarse de que sigan siendo relevantes y efectivas. Involucra la revisión y actualización de los formatos de los datos, la adición de nuevos campos requeridos y la implementación de nuevas técnicas de validación.

3. Utilizar herramientas de validación

Para garantizar la calidad de los datos ingresados en una base de datos, se pueden utilizar diferentes técnicas como reglas de validación, listas de valores válidos, validación de integridad referencial, detección de valores duplicados y comprobación de coherencia de datos.

Las reglas de validación aseguran que los datos cumplan con los estándares definidos, mientras que las listas de valores válidos garantizan que los datos ingresados correspondan a valores esperados. La validación de integridad referencial garantiza que los datos ingresados en una tabla correspondan a los valores de otra tabla relacionada.La detección de valores duplicados asegura que los datos ingresados no se dupliquen en otros registros, y la comprobación de coherencia de datos asegura que los datos en una tabla sean coherentes entre sí.

4. Asegurar la privacidad de los datos

Para garantizar la privacidad de los datos almacenados en una base de datos, es necesario tomar medidas de seguridad que limiten el acceso no autorizado, protejan los datos de forma física y digital, y realicen auditorías periódicas de seguridad. Para ello, se pueden establecer permisos de acceso, encriptar los datos, anonimizar la información, asegurar físicamente los dispositivos de almacenamiento, actualizar la seguridad del software y realizar auditorías regulares. Estas medidas garantizarán la integridad, confidencialidad y calidad de los datos almacenados.

5. Realizar pruebas y auditorías periódicas

Realizar pruebas y auditorías periódicas para verificar la calidad de los datos y detectar cualquier problema es crucial. Establecer objetivos y criterios de calidad, identificar fuentes de datos, realizar pruebas de integridad y consistencia, pruebas de seguridad, y auditorías de datos, son importantes para identificar problemas específicos y tomar medidas para mejorar la calidad de los datos en la organización.

¿Cómo Nisum puede ayudar?

En Nisum ofrecemos soluciones avanzadas de análisis de datos y AI/ML para ayudar a nuestros clientes a ser más eficientes y competitivos en el mercado actual. Sabemos que la implementación de tecnologías avanzadas son esenciales para que las organizaciones potencian su inteligencia empresarial y tomen decisiones informadas basadas en datos. 

De acuerdo con una reciente investigación de IDC, la necesidad de que las organizaciones sean más impulsadas por los datos sigue siendo una prioridad para los ejecutivos, lo que demuestra la importancia de adoptar tecnologías de análisis de datos avanzados y AI/ML. Brindamos soluciones personalizadas y de alta calidad que ayuden a nuestros clientes a cumplir con sus objetivos de inteligencia empresarial y tomar decisiones informadas basadas en datos.

Si buscas trabajar con un equipo altamente capacitado y comprometido con la excelencia en el análisis de datos y AI/ML, ¡Contáctanos hoy mismo y descubre cómo podemos ayudarte a impulsar el éxito de tu organización!

Christiam Suarez

Christiam Suarez

Data Engineer en Nisum LatAm, ingeniero de sistemas, con más de 10 años experiencia transformando datos y conviertiéndolos en inteligencia de negocio para organizaciones de múltiples industrias. Resolutivo, comunicativo y enfocado al logro de objetivos. Cuando no está trabajando, disfruta de los videojuegos con amigos y de las charlas profundas con los más cercanos.

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