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Dimensiones de la calidad de datos donde intervenir

6 dimensiones que representan la calidad de los datos.
Ya hemos comentado anteriormente en nuestra nota sobre ¿Qué es la calidad de datos o data quality? que los datos deben cumplir con los requisitos de calidad indispensables para que funcionen de manera eficiente y cumplan con los propósitos de la organización. 

En la práctica diaria, pueden existir problemas en determinados procesos que dan como resultado brechas en la calidad de los datos, que afectan la confianza en nuestra propia información. 

Cuando observamos los datos disponibles en nuestra empresa, podemos hacerlo a la luz de 6 dimensiones que representan la calidad de los datos. El desafío es encontrar aquellas desviaciones en los datos que afectan la operación y el negocio. 

Aquí detallamos las seis dimensiones principales de la calidad de los datos: 

  1. Precisión: los datos deben ser reales; la medida de precisión se puede confirmar con una fuente verificable. 
  2. Completitud: es la capacidad de los datos para entregar efectivamente todos los valores requeridos que están disponibles. Tus datos deben estar completos. La información incompleta muchas veces es inutilizable o lleva a errores operacionales.
  3. Consistencia:  se refiere a la uniformidad de los datos a medida que se mueven a través de redes y aplicaciones. Los mismos valores de datos almacenados en ubicaciones diferentes no deben entrar en conflicto entre sí.  Si la información disponible no coincide con la almacenada en otras bases de datos, todos los datos se ponen en duda.
  4. Validez: los datos deben recopilarse de acuerdo con reglas y parámetros comerciales definidos, y deben ajustarse al formato correcto y estar dentro del rango correcto.   
  5. Unicidad: esta dimensión garantiza que no haya duplicaciones ni superposiciones de valores en todos los conjuntos de datos. La limpieza y la deduplicación de datos pueden ayudar a remediar una puntuación de unicidad baja.
  6. Oportunidad:  La información cambia constantemente y los datos obsoletos pueden no ser representativos de la situación actual. Los datos oportunos son datos que están disponibles cuando se requieren. Implican la actualización constante, en tiempo real, para garantizar que estén fácilmente disponibles y accesibles. 
Soluciones para intervenir en las dimensiones de la calidad de datos

Si tu organización tiene problemas para garantizar algunas de las dimensiones de la calidad de los datos mencionadas, quizás es momento de recurrir a soluciones profesionales para asegurar la calidad de datos.

Seguramente en tu empresa se esté trabajando con reglas de gestión de datos y los expertos en el tema estén utilizando herramientas internas o de terceros para estas tareas. Conocer en profundidad las soluciones disponibles y su impacto en función del tamaño de tu negocio y tus necesidades operativas no es tarea sencilla. 

Merlin ofrece una solución integral para la gestión de datos de calidad de clientes. Nuestra plataforma cloud opera en tiempo real, ayudando a los administradores de datos a garantizar la coherencia, integridad, precisión y accesibilidad de grandes volúmenes de datos de clientes, para cumplir con el desafío de mantener altos estándares de calidad de datos durante todo su ciclo de vida.

Solicitá una demo o contactá a un experto ahora.

6 dimensiones que representan la calidad de los datos.
Ya hemos comentado anteriormente en nuestra nota sobre ¿Qué es la calidad de datos o data quality? que los datos deben cumplir con los requisitos de calidad indispensables para que funcionen de manera eficiente y cumplan con los propósitos de la organización. 

En la práctica diaria, pueden existir problemas en determinados procesos que dan como resultado brechas en la calidad de los datos, que afectan la confianza en nuestra propia información. 

Cuando observamos los datos disponibles en nuestra empresa, podemos hacerlo a la luz de 6 dimensiones que representan la calidad de los datos. El desafío es encontrar aquellas desviaciones en los datos que afectan la operación y el negocio. 

Aquí detallamos las seis dimensiones principales de la calidad de los datos: 

  1. Precisión: los datos deben ser reales; la medida de precisión se puede confirmar con una fuente verificable. 
  2. Completitud: es la capacidad de los datos para entregar efectivamente todos los valores requeridos que están disponibles. Tus datos deben estar completos. La información incompleta muchas veces es inutilizable o lleva a errores operacionales.
  3. Consistencia:  se refiere a la uniformidad de los datos a medida que se mueven a través de redes y aplicaciones. Los mismos valores de datos almacenados en ubicaciones diferentes no deben entrar en conflicto entre sí.  Si la información disponible no coincide con la almacenada en otras bases de datos, todos los datos se ponen en duda.
  4. Validez: los datos deben recopilarse de acuerdo con reglas y parámetros comerciales definidos, y deben ajustarse al formato correcto y estar dentro del rango correcto.   
  5. Unicidad: esta dimensión garantiza que no haya duplicaciones ni superposiciones de valores en todos los conjuntos de datos. La limpieza y la deduplicación de datos pueden ayudar a remediar una puntuación de unicidad baja.
  6. Oportunidad:  La información cambia constantemente y los datos obsoletos pueden no ser representativos de la situación actual. Los datos oportunos son datos que están disponibles cuando se requieren. Implican la actualización constante, en tiempo real, para garantizar que estén fácilmente disponibles y accesibles. 
Soluciones para intervenir en las dimensiones de la calidad de datos

Si tu organización tiene problemas para garantizar algunas de las dimensiones de la calidad de los datos mencionadas, quizás es momento de recurrir a soluciones profesionales para asegurar la calidad de datos.

Seguramente en tu empresa se esté trabajando con reglas de gestión de datos y los expertos en el tema estén utilizando herramientas internas o de terceros para estas tareas. Conocer en profundidad las soluciones disponibles y su impacto en función del tamaño de tu negocio y tus necesidades operativas no es tarea sencilla. 

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