La calidad de datos es un componente esencial para los buenos resultados de la analítica. Los diferentes tipos de análisis avanzados se apoyan en las herramientas de limpieza, matching, validación o transformación, entre otras, para asegurar ciertos niveles de data quality, sin los que la toma de decisiones podría verse afectada por una pérdida de integridad, completitud o consistencia. No es nuevo. La mayoría de empresas ya conocen este requisito de predictive analytics. Lo que muchos ignoraban es que la relación es bidireccional. La calidad de los datos también se beneficia de los nuevos procesos analíticos.
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La influencia de analytics en la calidad de los datos
Al implementar una solución de business analytics se deben procurar determinados estándares, los relacionados con la calidad de datos son de los más importantes y, en esa línea, se llevan a cabo algunas acciones que contribuyen a detectar algunos problemas frecuentes de calidad de los datos como:
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Existencia de conflicto entre sistemas fuentes: circunstancia que suele ponerse de manifiesto al tratar de combinar datos de diversas procedencias dentro de una misma solución de analítica predictiva o prescriptiva.
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Entrada de datos duplicada: que causa redundancias y confusión y puede detectarse al percibir inconsistencias.
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Reglas de negocio inconsistentes: o carentes de lógica por no haberse diseñado conforme a una adecuada planificación y ser fruto de la improvisación, más que de un plan organizado.
Identificados los errores más importantes en la calidad de los datos, el proceso de implementación de una solución de analytics continúa estableciendo algunas directrices que, no sólo mitigan los efectos de los fallos detectados, sino que procuran una efectiva protección frente a su aparición en el futuro. Algunas de estas acciones son las siguientes:
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Designación de propietarios de los datos: las personas que administran los datos, quienes gestionan un activo clave de tal valor debe ser alguien próximo a ellos, alguien que se asegure de que los datos importantes están siendo atendidos correctamente y que, además cuentan con el apoyo necesario para ser eficaces.
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Estandarización de los procesos de datos corporativos: definiendo de forma adecuada los procesos que rigen la creación, gestión y consumo de los activos de datos. Una forma de centrar la atención en la calidad de datos en vez de tratar este valor informativo como un subproducto de las operaciones de negocio con valor residual.
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Creación de un consejo de datos: que involucre a toda la organización, reconociendo a los usuarios como miembros del equipo. La calidad de los datos repercute en la empresa a todos los niveles y en cada una de sus áreas, por lo que el tratamiento de los datos debe buscar el equilibrio y la eficiencia. La formación de un consejo de datos también servirá como apoyo a los administradores de datos, proporcionándoles un lugar donde hallar respuestas a la hora de enfrentarse a problemas de datos complejos.
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Puesta en marcha de un sistema de data management efectivo: para controlar los activos de datos corporativos con el apoyo de la tecnología adecuada, considerando la implementación de soluciones de datos maestros, herramientas de calidad de datos, un glosario de negocio o la automatización de los sistemas de alimentación entre las diferentes unidades de negocio.
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