Una decisión basada en datos solo puede ser tan fiable como la información que la sustenta. Registros duplicados, datos desactualizados o inconsistencias entre sistemas pueden distorsionar indicadores, afectar a los procesos de negocio y reducir la confianza en la información.
Este reto adquiere todavía más importancia con el avance de la analítica avanzada y la inteligencia artificial. Cuanto mayor es la dependencia de los datos para automatizar procesos, generar predicciones o apoyar decisiones, mayor es también la necesidad de garantizar su calidad.
Data Quality permite abordar este reto mediante una gestión continua de la calidad del dato, evitando que su control se limite a corregir errores cuando ya han afectado a otros sistemas, procesos o equipos.
A lo largo de este artículo veremos cómo evaluar y mejorar la calidad de los datos, prevenir problemas desde su origen e integrar Data Quality dentro del gobierno y de las arquitecturas modernas de datos.
¿Qué es Data Quality o calidad de datos?
Data Quality o calidad de datos hace referencia al grado en que la información es adecuada para el propósito para el que va a utilizarse. Esto significa que la calidad no puede valorarse únicamente por la ausencia de errores, sino también por la capacidad de los datos para responder correctamente a una necesidad concreta.
Un mismo dato puede resultar válido para un determinado proceso y no ofrecer la calidad suficiente para otro que requiera un mayor nivel de precisión o actualización. Por ello, la calidad del dato debe evaluarse teniendo en cuenta el contexto en el que se utiliza.
Data Quality engloba las prácticas y controles destinados a evaluar y mantener esa calidad a lo largo del ciclo de vida de la información, desde su generación hasta su transformación y utilización por diferentes sistemas, procesos y equipos.
¿Por qué es importante la calidad de los datos para una empresa?
Los datos sustentan procesos operativos, comerciales y estratégicos dentro de una organización. Cuando su calidad no es adecuada, los errores pueden trasladarse a las actividades que dependen de ellos y generar consecuencias que van más allá de la propia gestión de la información.
Trabajar con datos poco fiables puede aumentar los costes asociados a revisiones y correcciones, generar ineficiencias entre departamentos, afectar a la relación con clientes o proveedores y dificultar que diferentes áreas trabajen sobre una visión común del negocio.
La calidad del dato también condiciona la capacidad de aprovechar la información a escala. A medida que aumenta el número de sistemas, procesos automatizados y equipos que consumen datos, resulta más difícil detectar manualmente los problemas antes de que produzcan consecuencias.
Mantener unos niveles adecuados de calidad permite reducir estas fricciones y aumentar la confianza con la que la información puede utilizarse en los diferentes procesos de la organización.
Principales dimensiones de la calidad de los datos
La calidad de los datos puede evaluarse a través de diferentes dimensiones que permiten determinar si la información cumple los requisitos necesarios para un determinado uso. Aunque pueden variar según el contexto y las necesidades de cada organización, algunas de las más habituales son las siguientes.
Exactitud
Mide hasta qué punto los datos representan correctamente la realidad. Por ejemplo, una dirección de facturación incorrecta reduce la exactitud de la información de un cliente aunque el resto de sus datos estén completos.
Completitud
Evalúa si están disponibles todos los datos necesarios para un determinado proceso. Un registro puede contener información correcta, pero resultar insuficiente si faltan campos relevantes para el uso que se quiere hacer de él.
Consistencia
Determina si un mismo dato mantiene valores coherentes cuando aparece en diferentes sistemas o fuentes. Si un cliente figura con información diferente en el CRM y en el ERP, existe un problema de consistencia que puede afectar a la visión conjunta de ese cliente.
Validez
Comprueba que los datos cumplen las reglas, formatos y condiciones establecidos por la organización. Una fecha con un formato no admitido o un valor fuera del rango permitido serían ejemplos de problemas de validez.
Unicidad
Permite comprobar que una misma entidad no aparece registrada varias veces cuando debería existir un único registro. La presencia de clientes, proveedores o productos duplicados puede distorsionar los análisis y dificultar la gestión de la información.
Actualización
Evalúa si los datos están suficientemente actualizados para el uso que se pretende hacer de ellos. La información puede haber sido correcta cuando se registró, pero perder utilidad si no refleja los cambios producidos con el paso del tiempo.
Cómo mejorar la calidad de los datos
Mejorar la calidad de los datos requiere actuar tanto sobre los errores existentes como sobre las causas que los generan. El objetivo no debe limitarse a limpiar información de forma puntual, sino establecer un proceso que permita detectar problemas, corregirlos y evitar que vuelvan a producirse.
Analizar el estado de los datos
El primer paso consiste en conocer la situación de partida. Mediante técnicas de data profiling es posible analizar grandes conjuntos de datos e identificar valores ausentes, duplicidades, formatos incorrectos, patrones inesperados o desviaciones que puedan afectar a su utilización.
Este análisis también permite determinar qué problemas tienen mayor impacto y priorizar las actuaciones sobre los datos más relevantes para los procesos de negocio.
Definir reglas y métricas de calidad
Una organización necesita establecer qué condiciones deben cumplir sus datos para considerarlos adecuados. Estas reglas pueden definir formatos, valores permitidos, relaciones entre campos o niveles mínimos de calidad según el tipo de información.
A partir de ellas pueden establecerse métricas que permitan medir la calidad del dato y comprobar su evolución en el tiempo.
Corregir los problemas desde su origen
Cuando se detecta un error, además de corregir el dato afectado, es necesario identificar qué lo ha provocado. El problema puede encontrarse en la captura de información, una integración entre sistemas, una transformación o una regla de negocio mal definida.
Actuar sobre la causa ayuda a evitar que el mismo error continúe propagándose hacia otros sistemas y procesos.
Automatizar los controles de calidad
Las reglas definidas pueden incorporarse a los procesos de captura, integración y transformación para validar los datos de forma automática.
De esta manera, es posible detectar determinadas incidencias antes de que la información avance hacia otras capas de la arquitectura o sea utilizada por aplicaciones y equipos de negocio.
Monitorizar la calidad de forma continua
La calidad del dato puede cambiar a medida que aparecen nuevas fuentes, se modifican procesos o evolucionan los sistemas. Por ello, las métricas y controles deben supervisarse de forma continua para detectar desviaciones y actuar cuando los datos dejan de cumplir los niveles establecidos.
Data Quality dentro de una estrategia de gobierno del dato
La calidad del dato no debería gestionarse como una iniciativa aislada. Para mantenerla de forma consistente en toda la organización, Data Quality debe integrarse dentro de una estrategia de gobierno que defina cómo se gestionan los datos y qué responsabilidades asumen los diferentes equipos.
Este modelo permite establecer una visión común sobre qué nivel de calidad necesita cada tipo de información y quién debe garantizarlo. No todos los datos tienen la misma relevancia ni requieren los mismos controles, por lo que resulta necesario priorizar aquellos que tienen un mayor impacto sobre procesos críticos, decisiones o requisitos regulatorios.
Definir responsabilidades sobre la calidad del dato
El gobierno debe establecer quién es responsable de los diferentes conjuntos de datos y qué funciones corresponden a perfiles como propietarios del dato, responsables de negocio o equipos tecnológicos.
Asignar estas responsabilidades evita que los problemas de calidad queden sin propietario y facilita que exista una referencia clara cuando sea necesario tomar decisiones sobre los datos.
Establecer políticas y estándares comunes
La organización también necesita un marco compartido que determine cómo deben gestionarse los datos con independencia del sistema o área en el que se encuentren.
Estas políticas permiten mantener criterios coherentes entre diferentes equipos y evitar que cada departamento aplique sus propias prácticas de calidad de forma independiente.
Integrar Data Quality dentro del gobierno del dato permite así convertir la calidad en una responsabilidad compartida y sostenida en el tiempo, vinculada a las necesidades y prioridades de la organización.
Data Quality en arquitecturas modernas de datos
Las arquitecturas de datos actuales integran información procedente de múltiples fuentes y la distribuyen entre plataformas cloud, Data Lakes, Data Lakehouses, aplicaciones y diferentes herramientas de analítica. En este escenario, la calidad debe mantenerse durante todo el recorrido del dato y no únicamente en el sistema donde se genera.
Esto requiere que las capacidades de Data Quality acompañen al dato a medida que circula entre los diferentes componentes de la arquitectura. Los criterios establecidos deben mantenerse aunque la información cambie de plataforma, se combine con nuevas fuentes o sea consumida por diferentes aplicaciones y equipos.
Mantener esta continuidad también facilita conocer el origen de los datos, las transformaciones realizadas y las condiciones en las que pueden utilizarse. La trazabilidad adquiere especial importancia en ecosistemas donde una misma información puede pasar por múltiples procesos antes de llegar a sus consumidores.
Integrar Data Quality en la arquitectura permite, además, trasladar los requisitos definidos por el gobierno del dato a los diferentes entornos en los que se gestiona la información. Esto contribuye a mantener el control y responder a las necesidades de cumplimiento normativo a medida que aumenta la complejidad del ecosistema de datos.
De este modo, la calidad pasa a formar parte de la propia arquitectura y puede mantenerse a medida que la información se desplaza, transforma y reutiliza en diferentes procesos de la organización.
Cómo influye la calidad del dato en la analítica y la inteligencia artificial
La analítica y la inteligencia artificial dependen de los datos utilizados para generar resultados. Si la información de partida contiene errores, inconsistencias o está incompleta, los análisis obtenidos pueden ofrecer una visión poco fiable y dificultar la toma de decisiones.
Garantizar la calidad permite trabajar con información más consistente y adecuada para cada caso de uso. Esto cobra especial importancia cuando es necesario combinar datos procedentes de diferentes sistemas o utilizar grandes volúmenes de información para desarrollar iniciativas de analítica avanzada e inteligencia artificial.
Data Quality contribuye así a reducir la incertidumbre sobre los datos utilizados y proporciona una base más fiable para generar análisis, desarrollar nuevos casos de uso y apoyar la toma de decisiones dentro de la organización.
Cómo Babel ayuda a mejorar la calidad y el gobierno del dato
Cada organización parte de una realidad diferente en cuanto a fuentes de información, sistemas, procesos y madurez en la gestión del dato. Por ello, abordar Data Quality requiere identificar dónde se encuentran los principales riesgos y qué información tiene un mayor impacto sobre el negocio.
Desde Babel ayudamos a convertir este diagnóstico en un modelo de calidad y gobierno adaptado a las necesidades de la organización, capaz de evolucionar junto con su ecosistema de datos.
Esta visión permite construir una base de información más confiable y preparada para acompañar nuevos proyectos de transformación digital, analítica avanzada e inteligencia artificial.
Preguntas frecuentes
¿Cómo se mide la calidad de los datos?
La calidad de los datos se mide mediante indicadores asociados a dimensiones como exactitud, completitud, consistencia, validez, unicidad o actualización. Las métricas y umbrales concretos deben definirse según el tipo de dato, su finalidad y el nivel de calidad que necesita cada proceso de negocio.
¿Qué herramientas se utilizan para gestionar Data Quality?
Las organizaciones pueden utilizar herramientas de data profiling, validación, monitorización, observabilidad y gestión de metadatos para identificar problemas y supervisar la calidad de la información. La elección dependerá de la arquitectura de datos, las fuentes utilizadas y las necesidades de gobierno de cada organización.
¿Quién es responsable de la calidad de los datos en una empresa?
La responsabilidad sobre la calidad del dato suele distribuirse entre diferentes perfiles. Los equipos de negocio aportan conocimiento sobre el significado y los requisitos de la información, mientras que los equipos tecnológicos proporcionan las capacidades necesarias para gestionarla. Un modelo de gobierno permite establecer responsabilidades claras y coordinar ambos ámbitos.
¿Cuál es la diferencia entre Data Quality y Data Governance?
Data Quality se centra en garantizar que los datos cumplen las condiciones necesarias para ser utilizados con confianza. Data Governance establece el marco de responsabilidades, políticas, estándares y procesos mediante el que una organización gestiona sus datos. Por tanto, la calidad del dato puede considerarse una de las capacidades que deben integrarse dentro de una estrategia más amplia de gobierno.
¿Con qué frecuencia debe revisarse la calidad de los datos?
La frecuencia depende de la relevancia y velocidad de cambio de cada conjunto de datos. La información utilizada en procesos críticos o que cambia constantemente puede necesitar una supervisión continua, mientras que otros datos pueden revisarse de forma periódica. El modelo de Data Quality debe adaptar los controles al riesgo y al uso de cada información.
¿Qué diferencia existe entre limpiar datos y gestionar su calidad?
La limpieza de datos se centra principalmente en corregir problemas existentes, como duplicidades, valores incorrectos o formatos inconsistentes. La gestión de Data Quality tiene un alcance mayor, ya que también busca establecer criterios, prevenir nuevos errores y mantener la calidad de la información a lo largo del tiempo.