{"id":68350,"date":"2022-03-21T13:05:15","date_gmt":"2022-03-21T17:05:15","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/5-procesos-de-calidad-de-datos-que-hay-que-conocer-antes-de-disenar-un-marco-de-dqm\/"},"modified":"2022-09-13T09:00:42","modified_gmt":"2022-09-13T09:00:42","slug":"5-procesos-de-calidad-de-datos-que-hay-que-conocer-antes-de-disenar-un-marco-de-dqm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/5-procesos-de-calidad-de-datos-que-hay-que-conocer-antes-de-disenar-un-marco-de-dqm\/","title":{"rendered":"5 procesos de calidad de datos que hay que conocer antes de dise\u00f1ar un marco de DQM"},"content":{"rendered":"\n

La mayor\u00eda de las empresas que intentan orientarse hacia los datos citan la mala calidad de los datos como uno de los 5 principales retos. Invesp public\u00f3 un informe<\/a> en el que descubri\u00f3 que el 54% de las empresas culpan a los datos incompletos y a la mala calidad de los datos como el mayor reto para el marketing basado en datos.<\/p>\n\n

Los l\u00edderes empresariales comprenden la importancia de utilizar los datos en varios departamentos funcionales. Pero los datos de hoy son mucho m\u00e1s complejos que los de hace 10 a\u00f1os. Es multivariable, lo que hace que se mida en m\u00faltiples dimensiones<\/a>; tambi\u00e9n cambia con frecuencia y ha aumentado exponencialmente su volumen. Las organizaciones se est\u00e1n dando cuenta de que las simples t\u00e9cnicas de gesti\u00f3n de la calidad de los datos no son suficientes. Necesitan implantar un marco de calidad de datos de principio a fin que corrija los errores actuales y evite los futuros.<\/p>\n\n

En este blog, veremos los procesos de calidad de datos m\u00e1s comunes y cruciales. Puede utilizar esta informaci\u00f3n para ver qu\u00e9 puede beneficiar a su caso.<\/p>\n\n

Procesos de calidad de datos frente a marco\/ciclo de vida de la calidad de datos<\/h2>\n\n

Antes de continuar, es importante mencionar que este blog destaca los procesos individuales e independientes que pueden utilizarse para mejorar la calidad de sus datos. El orden en que deben aplicarse no se discute aqu\u00ed. Aqu\u00ed es donde un marco de calidad de datos puede ser \u00fatil.<\/p>\n\n

Un marco de calidad de datos<\/a> le indica el n\u00famero exacto y el orden de los procesos que debe realizar en sus datos para mejorar su calidad. Por ejemplo, puede comenzar el ciclo de vida de la calidad de los datos perfilando los errores y encontrando posibles oportunidades de limpieza. Del mismo modo, puede terminar el ciclo de vida con la elaboraci\u00f3n de perfiles de datos tambi\u00e9n, s\u00f3lo para ver si queda alg\u00fan error. Esto es algo que define un marco de calidad de datos.<\/p>\n\n

A continuaci\u00f3n, examinamos los procesos individuales que se utilizan al aplicar un marco de calidad de datos. El marco en s\u00ed depende de la naturaleza de sus datos, su estado de calidad actual, la tecnolog\u00eda utilizada y lo que desea conseguir.<\/p>\n\n

Procesos de calidad de datos<\/h2>\n\n

1. Perfiles de datos<\/h3>\n\n

La elaboraci\u00f3n de perfiles de datos significa simplemente comprender el estado actual de sus datos descubriendo detalles ocultos sobre su estructura y contenido. Un algoritmo de perfilado de datos analiza las columnas del conjunto de datos y calcula las estad\u00edsticas de varias dimensiones, como:<\/p>\n\n