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¿Qué es la calidad de datos o data quality?

¿Qué es la calidad de datos?
La calidad de los datos es la medida del estado de los datos para cumplir con propósitos específicos en una organización, analizándolos para ello en función de factores como la precisión, la integridad, la coherencia, la fiabilidad y la oportunidad

En la mayoría de los casos, el objetivo principal de recopilar datos es tener información útil y confiable para la toma de decisiones. Medir los niveles de calidad de los datos ayuda a las organizaciones a identificar problemas de datos que deben resolverse y evaluar si los datos almacenados se consideran aptos para su propósito previsto.

El acento en la calidad de los datos en los sistemas empresariales ha aumentado a medida que el procesamiento de datos se relaciona de manera más compleja con las operaciones comerciales de las empresas modernas. Los datos son hoy el corazón de cualquier organización. Los cuerpos directivos y gerenciales requieren del análisis de datos para ayudar a impulsar las decisiones de negocio.

 “La calidad de datos mide hasta qué nivel los datos cumplen el propósito esperado en cualquier empresa”. 

De ahí la importancia de intervenir sobre la calidad de datos, ya que son los datos precisos los que pueden ayudar a obtener resultados valiosos

Cualquier inexactitud en los datos debe ser identificada, documentada y corregida para garantizar a que quienes los gestionan trabajen con información confiable. Porque si la información es incorrecta, no se obtendrá el conocimiento adecuado y por ende, los resultados esperados.

Los problemas de calidad de datos van desde los datos duplicados, datos incompletos, datos inconsistentes, datos incorrectos, datos mal definidos, datos mal organizados hasta los problemas de seguridad de datos.

Los procesos de data quality brindan a las organizaciones mayor precisión en su información, minimizando y eliminando inconsistencias que de otro modo afectarían negativamente la veracidad del análisis de datos, la efectividad en la toma de decisiones y el cumplimiento de su propósito.

¿Cómo está la calidad de tus datos?  Te invitamos a conocer todo lo que Merlin puede hacer ellos.

¿Qué es la calidad de datos?
La calidad de los datos es la medida del estado de los datos para cumplir con propósitos específicos en una organización, analizándolos para ello en función de factores como la precisión, la integridad, la coherencia, la fiabilidad y la oportunidad

En la mayoría de los casos, el objetivo principal de recopilar datos es tener información útil y confiable para la toma de decisiones. Medir los niveles de calidad de los datos ayuda a las organizaciones a identificar problemas de datos que deben resolverse y evaluar si los datos almacenados se consideran aptos para su propósito previsto.

El acento en la calidad de los datos en los sistemas empresariales ha aumentado a medida que el procesamiento de datos se relaciona de manera más compleja con las operaciones comerciales de las empresas modernas. Los datos son hoy el corazón de cualquier organización. Los cuerpos directivos y gerenciales requieren del análisis de datos para ayudar a impulsar las decisiones de negocio.

 “La calidad de datos mide hasta qué nivel los datos cumplen el propósito esperado en cualquier empresa”. 

De ahí la importancia de intervenir sobre la calidad de datos, ya que son los datos precisos los que pueden ayudar a obtener resultados valiosos

Cualquier inexactitud en los datos debe ser identificada, documentada y corregida para garantizar a que quienes los gestionan trabajen con información confiable. Porque si la información es incorrecta, no se obtendrá el conocimiento adecuado y por ende, los resultados esperados.

Los problemas de calidad de datos van desde los datos duplicados, datos incompletos, datos inconsistentes, datos incorrectos, datos mal definidos, datos mal organizados hasta los problemas de seguridad de datos.

Los procesos de data quality brindan a las organizaciones mayor precisión en su información, minimizando y eliminando inconsistencias que de otro modo afectarían negativamente la veracidad del análisis de datos, la efectividad en la toma de decisiones y el cumplimiento de su propósito.

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