Las organizaciones de todo el mundo necesitan cada vez más en el uso de los datos, y necesitan confiar en ellos. Sin embargo, existe una diferencia entre estar rodeado de datos a diario y usarlos para tomar decisiones comerciales diarias. La única forma de alcanzar los objetivos financieros es innovar en procesos con datos fiables, de alta calidad y en buen estado. Pero vivimos en la era del manejo de megadatos, y cuantos más datos gestiona una organización, más difícil puede ser mantenerlos sanos y operativos.

La mayoría de las personas saben intuitivamente que los datos saludables deben estar limpios, completos y cumplir con los requisitos legales. Desafortunadamente, este simple conocimiento no garantizan que los datos estén listos para usarse en la toma de decisiones  y en os modelos operativos. La mayoría de las organizaciones no pueden medir qué tan saludables son sus datos, y es una tontería confiar en datos cuya salud no se puede medir. El problema fundamental es refinar y concretar en la definición de datos saludables.

Definición de Data Health

La salud de los datos es la condición de los datos de una empresa y nos indica el grado de eficacia en las  decisiones y objetivos de negocio. Para saber que los datos de su organización están en buen estado, debe poder demostrar que son válidos, completos y de calidad suficiente para producir el análisis exacto que los que los responsables de la toma de decisiones necesitan, y por consiguiente se sientan cómodos y confiandos en la toma de decisiones de negocio.

La visión de la salud de los datos combina tecnologías y comportamientos para medir y administrar datos para una mejor capacidad de descubrimiento, comprensión y valor. Los datos saludables significan que todos en la organización pueden acceder a la información que necesitan, cuando la necesitan, y usarla sin preguntarse acerca de su validez.

Como cualquier sistema de salud médica, la salud de los datos implica la monitorización y la intervención a lo largo de todo el ciclo de vida. Pensamos en la salud de los datos en un marco de prevención, tratamiento y apoyo comunitario:

Atención preventiva

Identificación preventiva de los problemas y  desafíos relacionados con los datos

Tratamientos efectivos

Curar, eliminar, sistemáticamente los problemas y riesgos de fiabilidad de los datos

Cultura de apoyo

Establecer una disciplina colaborativa  de cuidado de datos.

Con métricas de datos se puede demostrar el valor comercial de los mismos.

6 maneras de mejorar tus operaciones

  • Mejore los análisis de ventas y marketing.
  • Abordar la gobernanza y el cumplimiento de las normas y leyes a cerca de los datos
  • Mejorar los procesos comerciales, posibilidad de creación de nuevos procesos disruptivos.
  • Transformación de la experiencia del cliente.
  • Impulse la relación y compromiso con el cliente en con una visión de 360grados
  • Habilite el aprendizaje automático y la IA

Sin datos saludables, todos esos procesos salen mal. No puede dirigirse a los clientes adecuados, acortar los ciclos de ventas o mejorar los procesos si los datos disponibles en los que basa su trabajo son inexactos, no están controlados o están desactualizados. Los datos incorrectos les cuestan a las empresas tiempo y calidad en la toma de decisiones, lo que agrega incremento de costes y puede afectar negativamente los ingresos. A medida que se escala para utilizar Big data, la salud de los datos se vuelve cada vez más importante. Es fundamental para las empresas que trabajan con big data instituir métricas de calidad y salud de datos.

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¿Cómo saber si mis datos están en buen estado?

La calidad de los datos es una consideración importante para la salud de los datos. La Asociación de Gestión de Datos del Reino Unido define seis dimensiones para medir la calidad de los datos:

Precisión

El grado en el que los datos describen correctamente el objeto o evento del mundo real se describe Ejemplo: ¿Los cálculos de los salarios de los empleados se basan en sus horas de trabajo reales?

Integridad

La proporción de datos almacenados en un conjunto de datos frente al potencial del 100% Ejemplo: ¿Los registros de direcciones contienen datos en todos los campos de dirección necesarios para que un envío postal llegue a su destino? ¿Código postal completo? ¿Nombre del país?

Consistencia

La ausencia de diferencia, al comparar dos o más representaciones de una cosa con una definición. Ejemplo: ¿Una tabla contiene datos caracterizados como pertenecientes a una división en particular, aunque esa división haya sido eliminada después de una reorganización?

Puntualidad

El grado en el que los datos representan la realidad desde el momento requerido. Ejemplo: si las decisiones presupuestarias se toman en función de las estadísticas de ventas, ¿con qué rapidez se ponen los datos de ventas a disposición de los responsables de la toma de decisiones?

Singularidad

Ningún elemento, o instancia de entidad, se registra más de una vez en función de cómo se identifica esa cosa. Ejemplo: cuando un sistema actualiza un registro, ¿puede estar seguro de que no está creando un duplicado del registro original con información más actual?

Validez o conformidad

El grado en que los datos se ajustan a la sintaxis (formato, tipo o rango) de su definición. Ejemplo: una dirección de Calle de Ingeniero Pepe S/N,  28044 Madrid (Madrid)  es válida (aunque no necesariamente precisa), mientras que una dirección de Calle Ingeniero Padrt  nº 1024,  9999 Madte, no lo es.

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