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La calidad de los datos en la transformación digital

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Estamos en una era, donde los datos son elementos importantes y estratégicos en una empresa. Sin embargo, cuando las organizaciones emprenden proyectos basados en datos (modelos predictivos, manejo de grandes volúmenes de datos o analítica de datos), la no existencia de procesos de gestión de la calidad afecta a las características de comprensibilidad de los datos, generando resultados basados en ambigüedades y malentendidos de la información de origen. 

Una vez que los usuarios acceden a la información generada se produce un efecto de desconfianza y se incrementa el riesgo de fracaso en grandes proyectos o la posibilidad que se abandonen al poco tiempo de su lanzamiento.

¿Qué significa entonces, calidad de los datos?, para algunos expertos los datos deben cumplir el propósito definido por el usuario, “adecuarse al uso”.  Los datos son de calidad cuando cumplen los requisitos para los que fueron diseñados o si se obtiene el valor esperado que se deriva de ellos.

Para entender la calidad de los datos de una organización, se aplicará la analogía de considerarlos como un producto, en donde es necesario: tener en cuenta las necesidades de los usuarios; definir un proceso de generación de datos claro; identificar el ciclo de vida de los datos; nombrar a una persona que gestione los datos y, finalmente, evaluar la calidad del producto de datos. Solo así la organización podrá entender que los datos son importantes y tienen que cumplir procesos objetivos para asegurar su calidad.

La gestión de la calidad de datos involucra personas, procesos y tecnología. En este contexto la gestión de datos maestro (MDM), tiene como objetivo gestionar los datos de una organización para proporcionar un punto de vista único (conocido como archivo maestro), permitiendo la eliminación de registros duplicados, normalizando datos, incorporando normas y reglas que impidan el ingreso al sistema de datos incorrectos.

Dentro de los estándares, la norma ISO 8000 considera la calidad como un proceso multidimensional. Este proceso es afectado por el origen disperso de los datos, para lo cual se propone el concepto de MDM como estrategia de creación y apropiación de los datos críticos del negocio, incluyendo procesos de evaluación considerando sus diferentes orígenes. La implementación de un Gobierno de Datos permite a la organización considerar los datos como elementos estratégicos. 

Las empresas que emprendan proyectos relacionados la explotación de los datos deberán considerar aspectos relacionado con la gestión de la calidad, esto permitirá tener mejores posibilidades de innovar en sus procesos productivos, logrando mantenerse a la vanguardia en el mercado y progresar en un entorno cada día más competitivo.

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