Formación en calidad de datos

¿Qué es analytics sin calidad de datos? ¿Hasta dónde puede llegarse con el análisis predictivo si la base de los estudios son datos erróneos o incompletos? ¿Qué repercusiones puede tener la ausencia de consistencia o la inexactitud de la información para la toma de decisiones empresarial? ¿Puede la formación en calidad de datos prevenir este tipo de circunstancias adversas? Data quality debe ser una prioridad para cualquier negocio. Las organizaciones deben velar por su activo más importante y garantizar la calidad de los datos, fuente de conocimiento y valor. Pero, no siempre es así. En ocasiones, la calidad de la información es precaria y eso se debe a:

• Desconocimiento de la organización acerca de sus condiciones de calidad de datos.

• Dificultades para prevenir la afección a los atributos de calidad del dato o sus causas de aparición.

• Aplicación de una solución incorrecta a los problemas de data quality.

Cualquiera de estos escenarios puede evitarse si se cuenta con profesionales cualificados pero, no siempre las organizaciones disponen de un Departamento de TI y no en todos ellos existen perfiles instruidos en técnicas de calidad aplicables a los problemas de data quality de nueva generación. La solución pasa por la formación en calidad de datos.

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Formación en calidad de datos: cómo elegir

Cada vez más empresas inician programas de formación en calidad de datos y forman grupos de aprendizaje. El punto de partida para cualquier programa de este tipo debe ser la evaluación de calidad de datos de la organización. Sin embargo, en ausencia de una metodología completa, medir el nivel de data quality puede resultar complicado. Para acertar con la planificación conviene:

• Autoevaluar o someterse a una valoración experta, del nivel de calidad de los datos en la organización.

• Detectar las áreas más críticas donde es prioritario actuar.

• Designar a los roles y perfiles que han de incluirse entre los destinatarios de las acciones de formación en calidad de datos.

• Estimar el plazo de consecución de sus nuevas competencias.

Para no romper el ritmo de trabajo empresarial ni perjudicar a otras divisiones del negocio o departamentos, es preferible que el programa de cualificación se oriente de manera flexible. En cualquier caso, el plan de estudios ha de ofrecer un tratamiento integral al proceso y desafíos prácticos de evaluación de la calidad de datos que puede consistir en:

• Iniciación en base al tratamiento sistemático de diversas normas.

• Análisis de los resultados.

• Profundización en la arquitectura y funcionalidad del almacén de metadatos de calidad de datos.

Sólo así es posible descubrir:

• El qué, por qué, cuándo y cómo de la evaluación de calidad de los datos.

• Cómo identificar y utilizar las reglas de calidad de datos para la evaluación de los niveles existentes en la organización.

• De qué modo garantizar la integridad de la evaluación de calidad de datos, para optimizar sus resultados.

• Cuáles son los medios más adecuados para recoger, gestionar, mantener, almacén y utilizar los datos de metadatos de calidad.

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