{"id":68380,"date":"2022-09-19T00:00:00","date_gmt":"2022-09-19T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/8-mejores-practicas-para-garantizar-la-calidad-de-los-datos-en-la-empresa\/"},"modified":"2022-09-13T09:00:52","modified_gmt":"2022-09-13T09:00:52","slug":"8-mejores-practicas-para-garantizar-la-calidad-de-los-datos-en-la-empresa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/8-mejores-practicas-para-garantizar-la-calidad-de-los-datos-en-la-empresa\/","title":{"rendered":"8 mejores pr\u00e1cticas para garantizar la calidad de los datos en la empresa"},"content":{"rendered":"\n

En febrero de 2020, Facebook entreg\u00f3 un conjunto de datos an\u00f3nimos a Social Science One<\/a>, con el fin de obtener informaci\u00f3n sobre las comunicaciones y el comportamiento en las redes sociales. El conjunto de datos conten\u00eda informaci\u00f3n sobre 38 millones de URLs que fueron compartidas m\u00e1s de 100 veces p\u00fablicamente.<\/p>\n\n

El 2021 de septiembre, Facebook reconoci\u00f3 a tres docenas de investigadores<\/a> que el conjunto de datos ten\u00eda graves errores y se disculp\u00f3 por el impacto negativo que tuvo en sus investigaciones. Resulta que Facebook no incluy\u00f3 los datos de la mitad de sus usuarios de EE.UU., ya que estaban menos polarizados pol\u00edticamente en comparaci\u00f3n con los usuarios en general. La portavoz de Facebook explic\u00f3 que este incidente se debi\u00f3 a un error t\u00e9cnico que hab\u00eda surgido en su conjunto de datos de URLs compartidas.<\/p>\n\n

Hoy en d\u00eda, los datos son sin duda uno de los mayores activos de una organizaci\u00f3n. Se utiliza en todas partes, desde las operaciones cotidianas de una empresa hasta el impulso de sus iniciativas de inteligencia empresarial, o en el caso de Facebook, facilitando m\u00e1s de 100 investigaciones. Pero la ausencia de t\u00e9cnicas de calidad de datos y de mejores pr\u00e1cticas (que rastreen y solucionen a tiempo los problemas de calidad de datos) puede hacer que una empresa pierda mucho dinero y se arriesgue a quedarse atr\u00e1s.<\/p>\n\n

En este blog, examinaremos una serie de mejores pr\u00e1cticas y procesos de calidad de datos que pueden ayudar a conseguir una alta calidad de datos a nivel empresarial. Adem\u00e1s de destacar lo que se necesita, tambi\u00e9n mencionar\u00e9 los elementos procesables que pueden ayudarle a alcanzar ese estado.<\/p>\n\n

Adem\u00e1s, las pr\u00e1cticas que se mencionan a continuaci\u00f3n dar\u00e1n los mejores resultados si se llevan a cabo de forma sistem\u00e1tica a intervalos regulares en una empresa. Los datos (en su definici\u00f3n y uso) son propensos a cambiar. Por lo tanto, si su empresa revisa constantemente estas pr\u00e1cticas, sin duda podr\u00e1 conseguir resultados mejores y m\u00e1s duraderos.<\/p>\n\n

Empecemos.<\/p>\n\n

1. Averiguar la relaci\u00f3n entre los datos y el rendimiento empresarial<\/h2>\n\n

Empezamos con esta pr\u00e1ctica porque es la parte m\u00e1s importante y fundamental para permitir la gesti\u00f3n, adopci\u00f3n y uso adecuados de los datos en cualquier organizaci\u00f3n. En primer lugar, debe comprender c\u00f3mo los datos contribuyen a sus metas y objetivos empresariales.<\/p>\n\n

\u00bfQu\u00e9 aspecto tiene?<\/h3>\n\n

Esto puede implicar el an\u00e1lisis de la funci\u00f3n de los datos a alto nivel (por ejemplo, destacando las \u00e1reas en las que se utilizan los datos), as\u00ed como profundizar en detalles espec\u00edficos (como el papel de los datos en las operaciones diarias, los procesos empresariales, el intercambio de informaci\u00f3n entre departamentos, etc.).<\/p>\n\n

Una vez identificado esto, es el momento de plantear esta pregunta: si estos procesos o \u00e1reas no fueron facilitados por datos de calidad, \u00bfqu\u00e9 impacto puede tener en los KPIs resultantes?<\/p>\n\n

Un ejemplo de esta situaci\u00f3n es cuando los ejecutivos de nivel C establecen el objetivo de ingresos para el siguiente trimestre bas\u00e1ndose en los datos de ventas del \u00faltimo trimestre, pero s\u00f3lo para descubrir que el conjunto de datos utilizado para predecir el objetivo futuro ten\u00eda graves problemas de calidad de datos, lo que hace que su departamento de ventas persiga un valor arbitrario que no tiene ning\u00fan significado concreto. La situaci\u00f3n resultante tiene un enorme impacto negativo en las operaciones y la reputaci\u00f3n de la empresa, como el establecimiento de expectativas poco realistas de los representantes de ventas, la promesa de cifras de ingresos inexactas, etc.<\/p>\n\n

\u00bfC\u00f3mo ayuda?<\/h3>\n\n

Comprender el papel de los datos en todos los procesos que se llevan a cabo en una empresa permite tener siempre a mano un caso para priorizar los datos y su calidad. De hecho, esto tambi\u00e9n le ayudar\u00e1 a conseguir la aceptaci\u00f3n y la atenci\u00f3n necesarias de las partes interesadas, algo que es crucial para realizar y proponer cambios en los procesos existentes.<\/p>\n\n

2. Medir y mantener la definici\u00f3n de la calidad de los datos<\/h2>\n\n

Una vez que conozca el impacto de los datos en su negocio, el siguiente paso es lograr la calidad de los datos en todos los conjuntos de datos de su organizaci\u00f3n. Pero antes de hacerlo, es importante entender la definici\u00f3n de calidad de datos, ya que significa algo diferente para cada empresa.<\/p>\n\n

La calidad de los datos se define como el grado en que los datos cumplen con su prop\u00f3sito. Por lo tanto, para entender el significado de la calidad de los datos en su caso, es necesario saber cu\u00e1l es el objetivo que se persigue.<\/p>\n\n

\u00bfQu\u00e9 aspecto tiene?<\/h3>\n\n

Para definir la calidad de los datos de su empresa, debe empezar por identificar los:<\/p>\n\n