Una encuesta reciente informó de que el principal KPI para los equipos de datos en 2021 era la calidad y la fiabilidad de los datos. Sin embargo, la mayoría de los encuestados afirma que no utiliza ningún software o herramienta de calidad de datos, y confía en las comprobaciones manuales de la calidad de los datos. Así, el mayor reto al que se enfrentan los equipos de datos es la baja productividad debida al trabajo manual y a la falta de procesos automatizados.
Muchos líderes empresariales y responsables de la toma de decisiones contemplan la idea de adoptar la tecnología y automatizar los procesos, pero son muy pocos los que realmente hacen algo al respecto. Lo mismo ocurre con los equipos de datos de la mayoría de las organizaciones. Es cierto que la introducción de una nueva tecnología para digitalizar cualquier aspecto de su negocio puede alterar potencialmente los procesos existentes y descubrir múltiples desafíos. Sin embargo, resolver estos problemas puede resultar muy beneficioso a largo plazo, sobre todo para la productividad y el rendimiento de su equipo, así como para la obtención de resultados empresariales constantes.
Este blog le ayudará a comprender las distintas características y funcionalidades que incluyen las herramientas de calidad de datos y los factores que debe tener en cuenta a la hora de elegir una solución de calidad de datos para su caso de uso empresarial específico.
Características que hay que buscar en una herramienta de calidad de datos
Al comprar cualquier herramienta de software, hay que tener en cuenta tres aspectos importantes de las características. Entre ellas se encuentran:
- Los procesos del mundo real que la solución puede facilitar,
- Las características y capacidades adicionales que mejoran la ejecución de estos procesos,
- Las características intrínsecas de la plataforma que mejoran la eficiencia del trabajo.
A continuación, cubrimos todos estos aspectos con más detalle para las herramientas de calidad de datos:
1. Procesos de calidad de datos
Es probable que sus datos estén contaminados por una serie de errores de calidad de datos. Y para solucionar estos problemas, debe someterse a un ciclo de vida completo de gestión de la calidad de los datos de principio a fin.
La gestión de la calidad de los datos suele incluir una lista de procesos sistemáticos. El número exacto y la naturaleza de estos procesos dependen de sus necesidades y del estado de sus datos. Veamos los procesos de calidad de datos más comunes y cruciales que debe facilitar una herramienta de calidad de datos, y lo que significa cada uno de ellos.
a. Ingesta de datos
La capacidad de conectar, ingerir e integrar datos de una variedad de fuentes de datos, incluida la compatibilidad con varios formatos de archivo, bases de datos, almacenamiento local y en la nube, así como aplicaciones de terceros.
b. Perfilado de datos
La capacidad de obtener una visión instantánea de 360º de la calidad de sus datos mediante la identificación de valores en blanco, tipos de datos de campo, patrones recurrentes y otras estadísticas descriptivas que ponen de manifiesto el estado de sus datos y las posibles oportunidades de limpieza de los mismos.
c. Análisis de datos
La capacidad de analizar cadenas largas e identificar componentes importantes, para poder validarlas con una biblioteca de valores precisos. Por ejemplo, analizar los nombres completos para identificar el nombre, el segundo nombre y los apellidos, y convertir los apodos y otras abreviaturas en nombres propios.
d. Limpieza y estandarización de datos
La capacidad de eliminar valores incoherentes e inválidos, crear y validar patrones, transformar formatos y lograr una visión estandarizada en todas las fuentes de datos.
e. Configuración y ejecución de la correspondencia de datos
La capacidad de seleccionar, configurar y ejecutar algoritmos de cotejo de datos propios o líderes en el sector, y ajustarlos en función de la naturaleza de los conjuntos de datos para identificar posibles coincidencias de registros.
f. Análisis de los resultados de las coincidencias de datos
La capacidad de evaluar los resultados de las coincidencias y sus niveles de confianza para marcar las falsas coincidencias, así como para determinar el registro maestro.
g. Deduplicación de datos
La capacidad de marcar y eliminar los registros duplicados, es decir, los registros que se refieren a la misma entidad.
h. Fusión de datos y supervivencia
La capacidad de fusionar registros mediante el diseño de una lista priorizada de reglas personalizadas para la selección automática de registros maestros y la sobrescritura condicional de datos.
i. Exportación o carga de datos
La posibilidad de cargar o exportar los resultados al archivo de origen o a cualquier otra fuente de destino.
2. Funciones adicionales para mejorar la ejecución del proceso
Muchos vendedores y proveedores de servicios afirman facilitar la digitalización de ciertos procesos. Pero las características que se ofrecen para mejorar la ejecución de estos procesos es un aspecto importante a tener en cuenta para evaluar lo que una herramienta de software puede hacer por usted. A continuación se destacan algunos ejemplos de estas características en una herramienta de calidad de datos:
a. Normalización de la masa para eliminar el ruido
A menudo, un conjunto de datos contiene ciertas palabras que no añaden mucho valor a sus columnas de datos y sólo aumentan el ruido. Estas palabras pueden causar problemas durante los procesos de normalización y cotejo de datos.
Para eliminar el ruido, el equipo de calidad de datos verifica, sustituye, marca o elimina manualmente cada palabra con ruido presente en un conjunto de datos. Aquí es donde una herramienta especializada de wordsmith puede ser muy útil. Como su nombre indica, una herramienta de wordsmith perfila una columna de datos en busca de las palabras más repetitivas presentes en esa columna y su recuento, y le permite realizar operaciones masivas con esas palabras.
Por ejemplo, en el conjunto de datos de una empresa, puede tener tres valores diferentes:
- XYZ LLC
- XYZ Inc.
- XYZ Incorporated
Puede ver que los tres nombres de empresas son en realidad el mismo, y las palabras «LLC», «Inc.» o «Incorporated» no hacen más que añadir ruido y producir duplicados de la misma entidad. Una herramienta de wordsmith puede ayudarle a eliminar esas palabras de toda la columna, dejando los nombres reales de las empresas.
Una herramienta de calidad de datos que perfile y estandarice sus conjuntos de datos hasta el nivel de palabras en bloque puede mejorar exponencialmente la productividad de su equipo, ya que puede ahorrarles mucho tiempo y esfuerzo.
b. Plantillas de patrones incorporadas y personalizadas
Al limpiar y normalizar los conjuntos de datos, a menudo hay que validar los patrones y formatos de los valores de los datos. Las herramientas de calidad de datos que vienen con plantillas incorporadas para el reconocimiento de patrones mejoran la eficiencia de sus procesos de estandarización y validación de datos.
Estas plantillas preconstruidas pueden ayudar a validar el patrón de los campos más comunes, como las direcciones de correo electrónico, los números de teléfono de EE.UU., las marcas de fecha y hora, y mucho más.
Además, si el software de calidad de datos admite el diseño de expresiones regulares personalizadas y la validación de patrones propios, esto puede resultar muy útil para sus requisitos especiales.
c. Programar trabajos de calidad de datos para el procesamiento por lotes
Aunque las herramientas de datos pueden digitalizar y automatizar muchos procesos, siguen requiriendo la interacción humana para:
- Iniciar el proceso y proporcionar información,
- Supervisión de la ejecución del proceso,
- Verificación de los resultados y traslado de la salida a la fuente de destino.
La programación de trabajos de calidad de datos para el procesamiento por lotes es una función crucial que puede ayudarle a gestionar grandes cantidades de datos de forma eficiente. Puede programar las tareas de calidad de datos más frecuentes o repetitivas y se activarán en una fecha y hora específicas cada día/semana/mes, según lo programado.
Esto es algo que puede reducir el tiempo de mantenimiento, minimizar el error humano y proporcionar resultados consistentes de forma regular.
d. Integración en tiempo real de las funciones de calidad de datos
A diferencia del procesamiento por lotes, algunas empresas requieren que los datos se procesen en flujo. Esto significa que se comprueba la calidad de los datos entrantes en tiempo de ejecución y se transforman según sea necesario antes de cargarlos en la fuente de destino.
Probablemente esto puede añadir cierta complejidad a su proceso de gestión de la calidad de los datos al principio. Pero una vez que se ha resuelto el flujo de calidad de los datos en tiempo real, puede ser muy beneficioso. Algunos proveedores ofrecen esta capacidad empaquetada como API o SDK para que pueda adoptar funciones de calidad de datos de nivel industrial e implementarlas en sus flujos de calidad de datos personalizados.
e. Verificación de dirección certificada por CASS
Muchos objetos de datos maestros de cualquier organización contienen campos de dirección. Por ejemplo, la dirección de un cliente, la dirección de una tienda, la dirección de un empleado, etc. Cuando se trata de verificar o normalizar direcciones, las herramientas de calidad de datos simples o generalizadas no ofrecen mucho valor. Y verificar que una dirección es un lugar físico, que se puede enviar por correo en el condado, y que sigue un formato globalmente aceptable puede convertirse en un gran reto.
En estos casos, es necesario que las herramientas de calidad de datos tengan la capacidad de verificar las direcciones con una base de datos oficial y autorizada (como el USPS en Estados Unidos). Y al buscar estas características, asegúrese de que están certificados para ofrecer estos servicios.
Por ejemplo, CASS (Coding Accuracy Support System) es un programa de certificación del USPS para garantizar que los proveedores de software utilizan con precisión la información del USPS para validar y normalizar los datos de las direcciones para sus usuarios. Para obtener la certificación CASS, los proveedores de software deben ofrecer en sus servicios la validación del punto de entrega (DPV) y un sistema de conversión de direcciones localizables.
3. Capacidades intrínsecas de la plataforma
En cualquier organización, la principal razón para digitalizar los procesos y adoptar la tecnología es mejorar la eficiencia del trabajo. Por ello, no basta con que una herramienta informática facilite únicamente escenarios del mundo real. Debe ofrecer algunas funciones básicas que faciliten y agilicen el trabajo y mejoren la precisión de los resultados.
En el caso de una herramienta de calidad de datos, estas características pueden incluir:
a. Velocidad
Los procesos de calidad de datos mencionados anteriormente suelen ser complejos desde el punto de vista informático y requieren muchos recursos. Y una herramienta de software no optimizada y mal diseñada puede tardar horas en procesar trabajos sencillos. Antes de elegir una herramienta, es importante probarla y evaluar su velocidad de producción de resultados en diferentes muestras de datos. Además de esto, también debe comprobar si la herramienta es capaz de procesar los registros de forma consistente a una velocidad similar.
[DataMatch Enterprise tarda unos 2 minutos en limpiar y normalizar 2 millones de registros].
b. Precisión
Una mayor velocidad no ayuda cuando los resultados son inexactos o incoherentes. Las herramientas de calidad de datos que aplican algoritmos propios y de calidad industrial para el perfilado, la limpieza, la estandarización, el cotejo y la fusión de datos pueden generar resultados más precisos que los que utilizan simples algoritmos estadísticos o condicionales.
Por supuesto, ni siquiera la mejor de las herramientas puede resultar 100% precisa en todo momento. El objetivo debe ser buscar una herramienta que ofrezca la máxima precisión de forma consistente en una variedad de muestras de datos.
c. Escalabilidad
Evaluar si la herramienta de calidad de datos es escalable y puede soportar una cantidad creciente de datos, así como de usuarios. Puede que ahora mismo no tenga grandes conjuntos de datos en su empresa, pero el tamaño de los datos puede aumentar exponencialmente con el tiempo. Además, es posible que empiece con un solo miembro del equipo que utilizará la herramienta, pero es posible que quiera ampliar y añadir más usuarios a su plan más adelante. Asegúrese de que el proveedor ofrece estas características y planes de escalabilidad.
d. Usabilidad
Una herramienta de calidad de datos que tenga una interfaz de usuario más sencilla y se centre en la adaptabilidad del usuario es algo importante a tener en cuenta. La herramienta debe ser autoexplicativa y debe guiar al usuario paso a paso a través de varios procesos de calidad de datos. Una interfaz intuitiva con una redacción sencilla de UX puede ayudar a los usuarios empresariales a realizar tareas técnicas cómodamente dentro del software, como la conexión a bases de datos, la evaluación de informes de perfiles de datos, el ajuste de algoritmos de coincidencia, etc.
e. Soporte
Limpiar y cotejar enormes cantidades de datos puede parecer abrumador, incluso en presencia de una herramienta de calidad de datos adecuada. Si un proveedor ofrece apoyo, formación u otros servicios profesionales para ayudarle a empezar o a navegar por el proceso cuando se quede atascado, puede ser muy útil para su equipo.
¿Cómo se empaquetan estas características en las herramientas de software?
Después de evaluar las características y capacidades de una herramienta de calidad de datos, es importante entender cómo los proveedores suelen empaquetar estas capacidades en sus ofertas de productos y servicios.
1. Herramientas de calidad de datos autónomas y de autoservicio
Estas herramientas tienen más o menos las mismas características mencionadas anteriormente. No se conectan a otras fuentes de datos en tiempo real, por lo que estas herramientas se utilizan sobre todo para el procesamiento por lotes (que incluye el perfilado, la limpieza, la normalización, el cotejo y la fusión de datos) y, a continuación, la carga de los registros consolidados en la fuente de destino.
Algunas ventajas adicionales son:
- La forma más rápida y segura de consolidar los registros de datos.
- Es más fácil ajustar los algoritmos de concordancia y las reglas de fusión en función de la naturaleza actual de los datos.
- Algunas de estas herramientas vienen con diccionarios de palabras especializados que permiten encontrar palabras exactas (por ejemplo, el nombre, el segundo nombre y los apellidos) y sustituir los campos mal escritos o que faltan.
- Algunas herramientas también permiten programar las tareas de gestión de la calidad de los datos y generar registros consolidados en momentos determinados.
- Especialmente útil para consolidar listas de marketing por correo electrónico, contactos y registros de clientes.
2. API o SDK de calidad de datos
Algunos proveedores exponen las funciones de calidad de datos necesarias a través de APIs o SDKs. Esto le ayuda a integrar todas las funciones de gestión de la calidad de los datos en sus aplicaciones existentes en tiempo real o en tiempo de ejecución.
Esto puede requerir algunos esfuerzos adicionales, pero algunos beneficios incluyen:
- Útil al implementar flujos personalizados (especialmente para el gobierno de los datos) que son importantes para los requisitos de su negocio.
- Puede actuar potencialmente como un cortafuegos de calidad de datos para su almacén de datos, donde se comprueba la calidad de los datos entrantes antes de entrar.
3. Calidad de los datos integrada en las herramientas de gestión de datos
Es importante entender aquí que algunos proveedores incorporan las funciones de calidad de datos dentro de las plataformas de gestión de datos centralizadas, de modo que todo se resuelve en el mismo conducto de datos. Aunque este enfoque pueda parecer muy bueno, hay que tener en cuenta ciertos retos a la hora de elegir una herramienta de gestión y calidad de datos. Por ejemplo, para diseñar un sistema de gestión de datos integral con funciones de calidad de datos integradas, habría que realizar una planificación y un análisis detallados, así como implicar a las principales partes interesadas en cada paso del proceso.
Estos sistemas suelen presentarse como soluciones de gestión de datos maestros. El término «gestión de datos maestros» se refiere a un conjunto de buenas prácticas para la gestión de datos, que incluye la integración de datos, la calidad de los datos y la gobernanza de los mismos.
Dependiendo de la finalidad y el uso de un MDM, se pueden empaquetar como operativos (utilizados en las operaciones rutinarias de datos) o analíticos (utilizados con fines de análisis o inteligencia empresarial).
4. Soluciones internas a medida
A pesar de las diversas soluciones de calidad de datos y gestión de datos maestros presentes en el mercado, muchas empresas invierten en desarrollar una solución interna para sus necesidades de datos personalizados. Aunque esto pueda parecer muy prometedor, las empresas suelen acabar desperdiciando un gran número de recursos – tiempo y dinero – en este proceso. El desarrollo de una solución de este tipo puede ser más fácil de aplicar, pero es casi imposible mantenerla en el tiempo.
Para saber más sobre este tema, puede leer nuestro libro blanco: Por qué fracasan los proyectos internos de calidad de datos.
Factores a tener en cuenta al elegir una herramienta de calidad de datos
Ahora que hemos visto las principales capacidades y características de una solución de calidad de datos, así como el modo en que los distintos proveedores las empaquetan como herramientas, hay algunos factores más que debería considerar antes de tomar la decisión final. Entre ellas se encuentran:
1. Requisitos de la empresa
No todas las soluciones cumplirán todos sus requisitos. El objetivo debe ser encontrar la herramienta que más se ajuste a sus necesidades. Otro paso útil es identificar los indicadores clave de rendimiento (KPI) de la calidad de los datos. La calidad de los datos puede significar algo diferente para diferentes organizaciones. Una vez que conozca e identifique su propia definición de «calidad de datos», será más fácil saber qué solución la facilitará mejor y le ayudará a introducir, mantener y sostener la calidad de datos en sus activos de datos principales.
2. Tiempo y presupuesto
La adopción de cualquier solución tecnológica requiere una inversión de tiempo y presupuesto. Algunas herramientas -especialmente las que cubren la gestión de datos de principio a fin- necesitan más tiempo, consideración, planificación previa y participación de las partes interesadas.
Además, puedes comparar los precios y planes que ofrecen varios proveedores para saber qué herramienta se adapta mejor a tu presupuesto.
3. Preferencias del equipo de calidad de datos
Este es el punto final y definitivamente clave en la toma de decisiones. Muchas personas pueden generar datos en su organización, pero la responsabilidad de gestionar su calidad puede asignarse a su equipo de calidad de datos, que incluye analistas de datos, administradores de datos o gestores de datos. Por ello, lo mejor es permitirles elegir la herramienta que necesitan y que utilizarán en su día a día.
Conclusión:
Por muy capacitado que esté su equipo de calidad de datos, seguirá teniendo dificultades para mantener unos niveles aceptables de calidad de datos hasta que se les proporcione las herramientas adecuadas. Aquí es donde una herramienta de gestión de la calidad de los datos puede resultar útil. Una herramienta de autoservicio «todo en uno» que perfile los datos, realice varias actividades de limpieza de datos, coteje los duplicados y genere una única fuente de verdad puede convertirse en un gran diferenciador en el desempeño de los administradores de datos, así como de los analistas de datos.
DataMatch Enterprise es una de esas herramientas que facilita a los equipos de datos la rectificación de errores de calidad de datos con rapidez y precisión, y les permite centrarse en tareas más importantes. Los equipos de calidad de datos pueden perfilar, limpiar, cotejar, fusionar y purgar millones de registros en cuestión de minutos, y ahorrar mucho tiempo y esfuerzo que normalmente se desperdicia en estas tareas.
Para saber más sobre cómo puede ayudar DataMatch Enterprise, puede descargar una prueba gratuita hoy mismo o reservar una demostración con un experto.
