Calidad de Datos

Debemos tener en cuenta que la calidad de los datos no dependerá solamente de las características mencionadas anteriormente sino también del entorno empresarial en el que se utilizan los datos, incluyendo procesos y usuarios. Es posible considerar datos de buena calidad aquellos que cumplan con los requisitos establecidos y que se ajusten a los usos correspondientes.

Para establecer estándares de calidad dentro de cualquier concentrador de datos se deben elegir las características de calidad de datos comunes y utilizadas como estándares de calidad de datos, debe reajustar su definición considerando las necesidades reales y actuales del negocio. A continuación detallaremos algunos atributos en conjunto con los elementos que necesitan para generar datos de calidad y de este modo establecer un estándar de calidad para los datos con los que se cuenta o los que se comenzarán a recolectar:

Disponibilidad: Hace referencia al tiempo que se toma para conjuntar la información y presentarla para la toma de decisiones o cualquier uso que se le desea dar.

Accesibilidad: se debe contar con una interfaz de acceso a datos y si esta permite que los datos puedan compartirse (solamente gente interna) fácilmente o fáciles de adquirir (por gente perteneciente al negocio).

Integridad: si los datos llegan a tiempo en un periodo de tiempo limitado, se mantienen actualizados regularmente, el intervalo de tiempo entre la recopilación y el procesamiento de los datos hasta la liberación cumple los requisitos.

Confiabilidad: cuando los datos que son registrados por los usuarios de los sistemas de información cumple con el estándar establecido por la organización y se verifica su exactitud versus la documentación registrada. Se debe de establecer un rango mínimo para hacer los datos aceptables.

Exactitud: los datos registrados son precisos, la representación de datos refleja el estado real de la información de origen y su representación no genera ambigüedades.

Coherencia: una vez procesados los datos sus conceptos, dominios y formatos coinciden como antes de ser procesados. Son consistentes y verificables durante un tiempo, tienen integridad estructural y en contenido.

Completitud: en caso que una deficiencia de un componente afectará la precisión e integridad de datos y su uso.

Actualización: Los datos recogidos coinciden completamente con el tema, presenta relación dentro del tema que los usuarios requieren, los datos son claros y comprensibles, satisfacen las necesidades del usuario y su descripción, clasificación y contenido son fáciles de entender y se mantienen en renovación.

Déjanos un comentario si te gusto este boletín, si tienes alguna pregunta o para responder alguna de las siguientes preguntas:

¿Cómo definirías un proceso para garantizar la calidad de datos en tu compañía?

¿Cuentas con un sistema de información que te ayude a validar la calidad de datos?

¿Qué prefieres tener, gran cantidad de información o si información de calidad?

¿Es posible tomar decisiones con información de poca/sin calidad?

¿Cómo generar información de calidad desde un inicio?

¿Cómo agregar calidad a la información con la que cuentas?

Si estás interesado en un diagnóstico de la calidad de tu información, en que validemos tu proceso de calidad de información o te interesa saber de un sistema de información que te proporcione esto contactanos en contacto@grt.mx ¡estaremos felices por ayudarte!