En el auge de la era de la información, la proliferación masiva de datos hace que la limpieza de datos sea un reto cada vez más difícil de afrontar. Esto se debe principalmente a que las personas y empresas producen cada vez más datos, lo que provoca que el volumen de los datos a tratar crezca exponencialmente.
Los datos por si solos no ofrecen ningún beneficio, así que todo lo que podemos hacer para aprovecharlos empieza con una estrategia de datos que dé a la limpieza de datos el papel protagónico que se merece.
¿Por qué es importante?
La importancia de la limpieza de datos radica en el carácter de materia prima de los datos en los procesos de las empresas actuales. Un dato de mala calidad puede producir muchos errores en la empresa que se traducen en pérdida de tiempo, dinero y otros recursos.
Con la creciente dependencia de las empresas hacia los datos y el aumento exponencial del volumen de la información que se produce, las consecuencias de los errores producidos pueden ser catastróficas. Por eso es importante que los datos de la empresa conserven la calidad necesaria para que actúen como el punto de partida fiable y sólido que las empresas de hoy necesitan.
¿Qué es la limpieza de datos?
La limpieza de datos es el proceso que identifica datos erróneos o inexactos para modificarlos o eliminarlos. El criterio para definir qué es un dato erróneo o inexacto debe estar descrito en la estrategia de manejo de datos de la empresa. De esta manera, se podrá contar con un proceso homogéneo y estandarizado.
La tecnología actual nos ofrece múltiples opciones para gestionar y, en muchos casos, automatizar la limpieza de los datos. Sin embargo, las definiciones iniciales para determinar el estándar de calidad de los datos siguen constituyendo un paso necesario para que la solución tecnológica elegida funcione correctamente.
En otras palabras, contar con un proceso de limpieza de datos bien establecido garantiza su calidad. Cabe resaltar que la limpieza de datos es un proceso continuo ya que cada vez que los datos con creados, transformados o tratados, pueden producirse errores.
Con este proceso continuo bien implementado, los datos tendrán la calidad necesaria en cada una de las áreas de la empresa que los requieran.
¿Cuáles son los errores más comunes?
Existen múltiples errores que se pueden producir a la hora de trabajar con datos. Estos son algunos de los más comunes y sus implicaciones:
Datos obsoletos: Son datos que por su antigüedad o naturaleza ya no aportan ningún beneficio a la empresa. Como consecuencia consumen recursos de almacenamiento de manera innecesaria y aumentan la probabilidad de afectar la integridad y confiabilidad del conjunto de los datos.
Datos duplicados: Son datos que se encuentran más de una vez en los almacenes de datos, sin cumplir una función de backup. Muchas veces responden a una gestión poco ordenada de los datos o a cambios de la arquitectura de la información que se dejan inconclusos.
Datos inexactos: Son datos que desde origen están incompletos, contienen errores o son inconsistentes. No corregir estos datos hace que el conjunto de los datos vea comprometida su integridad y confiabilidad.
¿Cómo llevar a cabo una limpieza de datos efectiva?
A partir de este punto te daremos puntos clave que debes tener cuenta para que los datos cumplan con los estándares necesarios.
- Implementa estrategias en origen.
Muchos datos sin calidad provienen de errores humanos, especialmente si la entrada de datos está a cargo de personas. Por ejemplo, en un formulario web.
Una estrategia efectiva para reducir los errores consiste en activar reglas de validación en los campos. Algunas de ellas son la cantidad de caracteres, si son numéricos o alfanuméricos, etc. Esto reducirá la posibilidad que ingresen datos sin calidad al sistema.
2. Monitoriza los datos en todo el ecosistema digital
Incluso con estrategias implementadas en origen, es posible que algunos datos no tengan la calidad adecuada debido a que cada vez que son tratados o transformados existen la posibilidad de que sufran alteraciones. Por eso es importante que, en las demás etapas del ciclo de los datos, se establezcan estrategias para que la calidad de los datos se mantenga.
3. Depura los datos
Los datos tienen un ciclo, así que será necesario definir por cuanto tiempo los vamos a almacenar y qué recursos vamos a asignar para tal fin. Si, de acuerdo con la estrategia de datos definida, un dato se convierte en obsoleto es importante tener un plan trazado. Algo similar a lo que hacemos con los residuos sólidos para que no se acumulen en nuestras casas y empresas.
Con los datos depurados podrás contar un ecosistema de datos preciso y con un rendimiento adecuado al no estar lleno de información obsoleta.
¿Quién es el responsable de la calidad de los datos?
Todas las personas de la organización tienen una responsabilidad compartida en la misión de contar con datos de calidad. Desde la persona que ingresa los datos al sistema hasta el encargado de gestionar su almacenamiento, distribución, etc.
Sin embargo, existe un rol que puede ayudar a la organización a definir, dirigir y coordinar las estrategias y acciones de calidad datos. Estamos hablando del data manager o gestor de datos. La persona encargada de este rol se encarga principalmente de definir el tipo de datos que se van a recopilar, identificar las herramientas para hacerlo de manera efectiva, crear políticas de gestión y revisarlas de manera periódica.
También debe encargarse de gestionar la formación de los miembros de la organización para que sigan adecuadamente las directrices definidas. De esta manera se pueden reducir los errores humanos, se aprovechan mejor las herramientas elegidas y se aumenta la efectividad organizacional.
Si desempeñas el rol de data manager o alguno relacionado, te recomendamos conocer DataGate Orchestration Platform. Una plataforma para gestionar de manera centralizada y eficiente los datos de la empresa.
Como conclusión podemos decir que la limpieza de los datos es un proceso trasversal y continuo que requiere definiciones claras de la dirección de la empresa y la participación de todos miembros de la empresa para ofrecer resultados que potencien la competitividad de la empresa.