{"id":68395,"date":"2022-03-14T10:59:49","date_gmt":"2022-03-14T10:59:49","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/guia-definitiva-del-comprador-de-herramientas-de-calidad-de-datos\/"},"modified":"2022-09-13T09:00:59","modified_gmt":"2022-09-13T09:00:59","slug":"guia-definitiva-del-comprador-de-herramientas-de-calidad-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/guia-definitiva-del-comprador-de-herramientas-de-calidad-de-datos\/","title":{"rendered":"Gu\u00eda definitiva del comprador de herramientas de calidad de datos"},"content":{"rendered":"\n

Una encuesta reciente<\/a> inform\u00f3 de que el principal KPI para los equipos de datos en 2021 era la calidad y la fiabilidad de los datos. Sin embargo, la mayor\u00eda de los encuestados afirma que no utiliza ning\u00fan software o herramienta de calidad de datos, y conf\u00eda en las comprobaciones manuales de la calidad de los datos. As\u00ed, 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.<\/p>\n\n

Muchos l\u00edderes empresariales y responsables de la toma de decisiones contemplan la idea de adoptar la tecnolog\u00eda 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 mayor\u00eda de las organizaciones. Es cierto que la introducci\u00f3n de una nueva tecnolog\u00eda para digitalizar cualquier aspecto de su negocio puede alterar potencialmente los procesos existentes y descubrir m\u00faltiples desaf\u00edos. Sin embargo, resolver estos problemas puede resultar muy beneficioso a largo plazo, sobre todo para la productividad y el rendimiento de su equipo, as\u00ed como para la obtenci\u00f3n de resultados empresariales constantes.<\/p>\n\n

Este blog le ayudar\u00e1 a comprender las distintas caracter\u00edsticas y funcionalidades que incluyen las herramientas de calidad de datos y los factores que debe tener en cuenta a la hora de elegir una soluci\u00f3n de calidad de datos para su caso de uso empresarial espec\u00edfico.<\/p>\n\n

Caracter\u00edsticas que hay que buscar en una herramienta de calidad de datos<\/h2>\n\n

Al comprar cualquier herramienta de software, hay que tener en cuenta tres aspectos importantes de las caracter\u00edsticas. Entre ellas se encuentran:<\/p>\n\n

  1. Los procesos del mundo real que la soluci\u00f3n puede facilitar,<\/li>
  2. Las caracter\u00edsticas y capacidades adicionales que mejoran la ejecuci\u00f3n de estos procesos,<\/li>
  3. Las caracter\u00edsticas intr\u00ednsecas de la plataforma que mejoran la eficiencia del trabajo.<\/li><\/ol>\n\n

    A continuaci\u00f3n, cubrimos todos estos aspectos con m\u00e1s detalle para las herramientas de calidad de datos:<\/p>\n\n

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

    Es probable que sus datos est\u00e9n contaminados por una serie de errores de calidad de datos. Y para solucionar estos problemas, debe someterse a un ciclo de vida completo de gesti\u00f3n de la calidad de los datos de principio a fin.<\/p>\n\n

    La gesti\u00f3n de la calidad de los datos<\/a> suele incluir una lista de procesos sistem\u00e1ticos. El n\u00famero exacto y la naturaleza de estos procesos dependen de sus necesidades y del estado de sus datos. Veamos los procesos de calidad de datos<\/a> m\u00e1s comunes y cruciales que debe facilitar una herramienta de calidad de datos, y lo que significa cada uno de ellos.<\/p>\n\n

    a. Ingesta de datos<\/a><\/h3>\n\n

    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, as\u00ed como aplicaciones de terceros.<\/p>\n\n

    b. Perfilado de datos<\/a><\/h3>\n\n

    La capacidad de obtener una visi\u00f3n instant\u00e1nea de 360\u00ba de la calidad de sus datos mediante la identificaci\u00f3n de valores en blanco, tipos de datos de campo, patrones recurrentes y otras estad\u00edsticas descriptivas que ponen de manifiesto el estado de sus datos y las posibles oportunidades de limpieza de los mismos.<\/p>\n\n

    c. An\u00e1lisis de datos<\/a><\/h3>\n\n

    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.<\/p>\n\n

    d. Limpieza y estandarizaci\u00f3n de datos<\/a><\/h3>\n\n

    La capacidad de eliminar valores incoherentes e inv\u00e1lidos, crear y validar patrones, transformar formatos y lograr una visi\u00f3n estandarizada en todas las fuentes de datos.<\/p>\n\n

    e. Configuraci\u00f3n y ejecuci\u00f3n de la correspondencia de datos<\/a><\/h3>\n\n

    La capacidad de seleccionar, configurar y ejecutar algoritmos de cotejo de datos propios o l\u00edderes en el sector, y ajustarlos en funci\u00f3n de la naturaleza de los conjuntos de datos para identificar posibles coincidencias de registros.<\/p>\n\n

    f. An\u00e1lisis de los resultados de las coincidencias de datos<\/h3>\n\n

    La capacidad de evaluar los resultados de las coincidencias y sus niveles de confianza para marcar las falsas coincidencias, as\u00ed como para determinar el registro maestro.<\/p>\n\n

    g. Deduplicaci\u00f3n de datos<\/a><\/h3>\n\n

    La capacidad de marcar y eliminar los registros duplicados, es decir, los registros que se refieren a la misma entidad.<\/p>\n\n

    h. Fusi\u00f3n de datos y supervivencia<\/a><\/h3>\n\n

    La capacidad de fusionar registros mediante el dise\u00f1o de una lista priorizada de reglas personalizadas para la selecci\u00f3n autom\u00e1tica de registros maestros y la sobrescritura condicional de datos.<\/p>\n\n

    i. Exportaci\u00f3n o carga de datos<\/h3>\n\n

    La posibilidad de cargar o exportar los resultados al archivo de origen o a cualquier otra fuente de destino.<\/p>\n\n

    2. Funciones adicionales para mejorar la ejecuci\u00f3n del proceso<\/h2>\n\n

    Muchos vendedores y proveedores de servicios afirman facilitar la digitalizaci\u00f3n de ciertos procesos. Pero las caracter\u00edsticas que se ofrecen para mejorar la ejecuci\u00f3n de estos procesos es un aspecto importante a tener en cuenta para evaluar lo que una herramienta de software puede hacer por usted. A continuaci\u00f3n se destacan algunos ejemplos de estas caracter\u00edsticas en una herramienta de calidad de datos:<\/p>\n\n

    a. Normalizaci\u00f3n de la masa para eliminar el ruido<\/h3>\n\n

    A menudo, un conjunto de datos contiene ciertas palabras que no a\u00f1aden mucho valor a sus columnas de datos y s\u00f3lo aumentan el ruido. Estas palabras pueden causar problemas durante los procesos de normalizaci\u00f3n<\/a> y cotejo de datos<\/a>.<\/p>\n\n

    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. Aqu\u00ed es donde una herramienta<\/a> especializada de wordsmith<\/a> puede ser muy \u00fatil. Como su nombre indica, una herramienta de wordsmith perfila una columna de datos en busca de las palabras m\u00e1s repetitivas presentes en esa columna y su recuento, y le permite realizar operaciones masivas con esas palabras.<\/p>\n\n

    Por ejemplo, en el conjunto de datos de una empresa, puede tener tres valores diferentes:<\/p>\n\n

    1. XYZ LLC<\/li>
    2. XYZ Inc.<\/li>
    3. XYZ Incorporated<\/li><\/ol>\n\n

      Puede ver que los tres nombres de empresas son en realidad el mismo, y las palabras \u00abLLC\u00bb, \u00abInc.\u00bb o \u00abIncorporated\u00bb no hacen m\u00e1s que a\u00f1adir 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.<\/p>\n\n

      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.<\/p>\n\n

      b. Plantillas de patrones incorporadas y personalizadas<\/h3>\n\n

      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 estandarizaci\u00f3n y validaci\u00f3n de datos.<\/p>\n\n

      Estas plantillas preconstruidas pueden ayudar a validar el patr\u00f3n de los campos m\u00e1s comunes, como las direcciones de correo electr\u00f3nico, los n\u00fameros de tel\u00e9fono de EE.UU., las marcas de fecha y hora, y mucho m\u00e1s.<\/p>\n\n

      Adem\u00e1s, si el software de calidad de datos admite el dise\u00f1o de expresiones regulares personalizadas y la validaci\u00f3n de patrones propios, esto puede resultar muy \u00fatil para sus requisitos especiales.<\/p>\n\n

      c. Programar trabajos de calidad de datos para el procesamiento por lotes<\/h3>\n\n

      Aunque las herramientas de datos pueden digitalizar y automatizar muchos procesos, siguen requiriendo la interacci\u00f3n humana para:<\/p>\n\n