Hoy en día se ha vuelto innegable la importancia de tener procesos que le den valor a los datos que manejan las empresas, podemos automatizar reportes de inteligencia de negocios que nos ayuden a tomar mejores decisiones, podemos medir en tiempo real indicadores clave del negocio, así como también predecir o descubrir tendencias en los comportamientos de nuestros clientes utilizando Machine Learning, son muchas las ventajas competitivas que podemos obtener a través de los datos no por nada son cosiderados el nuevo petroleo. 

“Los datos son el nuevo petróleo”
Clive Humby

Sin embargo, antes de verdaderamente poder usar los datos a nuestro favor tenemos que implementar procesos que nos ayuden a “refinarlos”, como bien dijo Michael Palmer un importante científico de datos..

“Los datos son valiosos, pero si no están refinados, en realidad no se pueden usar. El Petróleo debe transformarse en gas, plástico, productos químicos, etc. para crear una entidad valiosa que impulse una actividad rentable; por lo tanto, los datos deben desglosarse y analizarse para que tengan valor”.
Michael Palmer

Justamente en eso deben enfocar sus esfuerzos todas esas pequeñas y medianas empresas que buscan explotar las ventajas que aportan los datos refinados al negocio.

Porque antes de todo se tiene que hacer una “limpieza” al dato, un proceso que normalmente incluye verificar cuatro categorías:

  • Precisión: ¿Los datos son correctos?
  • Integridad: ¿Faltan datos?
  • Consistencia: ¿Hay coherencia en cómo se introducen los datos?
  • Actuales: ¿Los datos son actuales?, ¿Coinciden con la fecha requerida?

Los datos que cumplen con estas categorías son denominados de alta calidad y permiten una integración exitosa con procesos importantes, como: el análisis avanzado, los modelos estadísticos y el aprendizaje automático. Pero lo más importante de todo: Generan una mayor confianza en la toma de decisiones.

Así que antes de pensar en cualquier beneficio que te puedan brindar tus datos, asegúrate que sean de alta calidad, porque solo así es como puedes estar seguro de que puedes implementar procesos complejos y usarlos a tu favor.

Automatizar el proceso de validación/verificación de los datos

Determinar cómo resolver y prevenir datos corruptos puede ser un proceso complejo e iterativo, sin embargo algunos pasos que pueden ayudar a mitigar este problema son: 

  1. Implementar reglas para detectar datos corruptos.
  2. Aplicar esas reglas para capturar y poner en cuarentena esos datos.
  3. Reportar los datos corruptos y hallazgos.
  4. Investigar la raíz del problema y diagnosticar el porqué de los datos corruptos.
  5. Generar una estrategia para corregir los datos corruptos.
  6. Automatizar todo el proceso.

Herramientas para medir la calidad de los datos

Hay muchísimas herramientas que pueden ayudar a tu organización no solo a medir sino también a corregir la calidad de tus datos, todo va a depender del conjunto de tecnologías que manejes en tu ambiente de trabajo, si estás dispuesto a asignarle un presupuesto a una herramienta de pago o si quieres aprender a utilizar una herramienta open-source.

Algunos servicios de la nube ofrecen herramientas para ayudarte con este problema, tales como:

  • IBM Cloud: IBM Data Refinery
  • SAP: Data Quality Management
  • SAS: Data Quality
  • Microsoft: Data Quality Services

También existen herramientas open-source que te pueden ayudar con esta tarea, como lo son:

  • Talend Open Studio for Data Quality
  • Open Refine
  • Great Expectations (Muy buena si estas acostumbrado a trabajar con Notebooks de Python)

En general son muchas las soluciones que puedes implementar, incluso puedes generar tu propio proceso de validación/verificación, lo importante aquí es no pasarlo por alto, puede ser que no sea un proceso que te impida avanzar a operaciones con datos más complejas, sin embargo, la confianza y precisión que te brinda es mucho mayor y es por eso qué lo considero como el proceso más importante cuando se busca obtener valor de los datos.