Quality assurance: el lado más crítico de analytics

Las decisiones informadas por técnicas de análisis avanzado sólo son tan buenas como los datos en que se basan: la calidad de datos para analitycs tiene en el quality assurance a su talón de Aquiles. En las organizaciones basadas en datos, las conversaciones acerca de la calidad y de las mejores prácticas han evolucionado pasando de ser meras opiniones a ideas basadas en resultados convincentes derivados de los datos empíricos. Sin embargo, el crecimiento exponencial en el volumen de datos disponibles y su dinamismo plantea nuevos desafíos y requiere de nuevos métodos, entre los que se encuentran:

•  El control de calidad de datos de alta dimensión.

•  Las consideraciones para el control predictivo de la calidad.

•  Los requisitos del sistema para permitir garantizar un sistema sostenible basado en quality assurance.

La calidad implica la satisfacción del cliente, la economía de costes y el mantenimiento de posición de mercado. Es sinónimo de futuro en términos de negocio y, a la vez, fomenta la calidad. Cuando se trabaja en un entorno de quality assurance no sólo se parte de datos fiables y se toman buenas decisiones, sino que se produce calidad, se promueve la mejora continua y se avanza hacia la excelencia.

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Quality assurance y la predicción: la criticidad de la relación entre calidad de datos y analytics

El análisis predictivo permite minimizar el riesgo y optimizar procesos, disminuyendo también las tasas de error, para conseguirlo se basa en hacer posible que:

•  Se puedan predecir las desviaciones potenciales.

•  La información llegue con tiempo suficiente para practicar los ajustes y correcciones necesarios.

•  Las acciones tomadas y la experiencia aprendida quede registrada y pueda ser compartida para aumentar la inteligencia empresarial.

Quality assurance juega un papel decisivo en todo este proceso y parte del:

•  Conocimiento del negocio y los procesos: partiendo de una autoevaluación que garantice la toma de contacto con el punto de partida y la realidad de la empresa en cuanto a su calidad, sus procesos y sus sistemas.

•  Identificación de los puntos críticos: detección de las áreas más susceptibles de presentar problemas de calidad por diversos motivos como puede ser la fiabilidad de las fuentes de origen, la interacción manual o la antigüedad de las tablas.

•  Establecimiento de métodos y mecanismos de evaluación de la calidad: para hacer posible la detección de problemas relacionados con cualquiera de los atributos de la calidad del dato que puedan tener su posterior reflejo en la inconsistencia de la toma de decisiones, afectando a niveles operativos y tácticos de la empresa.

•  Aplicación de las técnicas de control de calidad a todos los datos históricos y de reciente adquisición, incluidos los recogidos en tiempo real: el quality assurance es una cuestión que afecta a toda la organización y por eso las soluciones se han de hacer extensibles a todos los niveles en consenso con los propietarios de los datos y usuarios de negocio, que también han de quedar involucrados activamente en el proceso de velar por el aseguramiento de la calidad.

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