Principios del data quality en la estrategia de negocio

Contenido del Bootcamp Dirigido por: | Última modificación: 18 de abril de 2024 | Tiempo de Lectura: 2 minutos

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En Big Data, el data quality o la calidad de los datos es primordial. Junto al data governance, se convierte en la pareja indispensable en la estrategia de negocio y, por eso, te contamos cuáles son los principios del data quality en la estrategia de negocio.

Se debe comprobar que los datos que ingresan los usuarios cumplan con unos principios básicos, ya que hay usuarios que llenan los campos con datos erróneos intencionalmente, lo cual entorpece la gestión de calidad de los datos. En ocasiones, sucede que insertan en la casilla de correo electrónico correos inexistentes o en la casilla de teléfono números como 666-66-66. El trabajo del analista de datos es limpiar todos esos campos de datos que no aporten en nada a nuestra tarea.

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Principios del data quality

El data quality se encarga de definir, controlar y mejorar la calidad de los datos. Es necesario que los datos sean de calidad, esto es, que sean fiables, precisos, consistentes y que proporcionen una visión única.

La idea es sacar el máximo provecho posible al volumen de datos que poseamos, para esto, se deben cumplir algunos principios del data quality que harán que la estrategia de negocio se vea potenciada.

Los principios del data quality se dividen en dos tipos:

Características subjetivas

  1. Legalidad: cumplen normativas y leyes.
  2. Pertinencia: verificación de que son adecuados para su función.
  3. Exactitud: verificación de que los datos son certeros.
  4. Precisión: verificación de datos incorrectos u obsoletos.
  5. Consistencia: verificación de que no existe información contradictoria.

Características objetivas

  1. Coherencia: verificación de la relación entre campos y umbrales.
  2. Integridad referencial: una fila como entidad única para una tabla. Aquí también entran las FK o foreign keys.
  3. Conformidad: tipo de dato, longitud, fechas, etc.
  4. Existencia: verificación de los campos que deben estar informados.
  5. Duplicados: verificación de que no existan duplicidades de registros.
principios del data quality

Ahora que conoces los principios del data quality, una de las cosas a tener en cuenta para realizar una gestión de datos con más rendimiento es crear estrategias que brinden una estabilidad y calidad a los datos que se poseen.

Para ejemplificar: si ves que en la casilla de correo electrónico están poniendo el email erróneo muchas veces, crea algoritmos que te permitan verificar el número de veces que se ingresa un mismo correo o si el dominio con el que se registró existe.

Lo que necesitas es contar con datos variados y voluminosos, pero jamás inservibles, ya que esto hará que la toma de decisiones vaya encaminada a mejorar la experiencia de usuario y, por tanto, potenciar tu estrategia de negocio.

¿Quieres saber más?

En este apartado has podido ver cuáles son los principios del data quality y por qué es tan importante en la estrategia de negocio. Si quieres seguir aprendiendo acerca de los macrodatos, puedes echarle un vistazo a nuestro Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp. ¡Te estamos esperando para seguir aprendiendo!

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