La calidad de datos en Big Data es un proceso de gran importancia que permite garantizar el procesamiento masivo de datos para contribuir a que los resultados que arrojen sean óptimos y contribuyan a la correcta toma de decisiones. Recordemos que la calidad de datos esta ligada a la recolección total de información dentro de un sistema o almacén de datos que debe cumplir con un conjunto importante de características.

A continuación descubrirás porqué este proceso es importante en el Big Data y cuales son los criterios principales que se deben tener en cuenta dentro de la calidad de datos en Big Data.

¿Por qué es importante la calidad de datos en Big Data?

El Big data es un proceso de almacenamiento y procesamiento masivo de datos orientado a la toma de decisiones que en los últimos años ha crecido de forma ininterrumpida y que se va haciendo cada vez más necesario dentro de las empresas. Todos los ámbitos de desarrollo de decisiones en base a información han iniciado la adopción de este tipo de procesos debido a que su efectividad en cuanto a la disminución de la incertidumbre es notable. Al estar conformado como un proceso de toma de decisiones este se alimenta de información que a su vez esta ligado a un origen, este origen sencillamente son conjuntos de datos.

El Big Data como proceso mejora la efectividad de las decisiones, siempre y cuando los datos que sean analizados sean de utilidad. Allí radica la importancia de la calidad de datos dentro de este proceso. Mientras la base que alimente los procesos y sistemas de Big Data sea mejor, más potente y de calidad, las decisiones serán más acertadas logrando minimizar al extremo la incertidumbre o los fallos.

La mala calidad de datos es considerada como uno de los principales problemas con los que las empresas de cualquier sector se deben enfrentar hoy en día. Poseer datos sin calidad puede representar una desventaja no solo en los procesos de información, sino en la competencia directa dentro de un mercado afectando procesos fundamentales como las estimaciones de rentabilidad, control de calidad de procesos y satisfacción del cliente.

Ahora que hemos comprendido un poco más sobre la importancia de la calidad de datos en Big Data, descubramos los principales criterios de calidad que debemos tener en cuenta.

Criterios más importantes a tener en cuenta

Existen una serie de criterios con los que la calidad de datos debe cumplir para ser totalmente eficiente dentro de los procesos de Big Data.Es importante entender que todas estas características están en consonancia con el carácter integro y relacional que deben poseer los datos, para que pueda lograrse que el Big data consiga conectar todas las variables de forma coherente y así ofrecer información sintetizada, manejable y útil para la toma de decisiones.

Confiabilidad

Dentro de cualquier proceso de análisis de datos necesitamos contar con confiabilidad sobre los datos. Esto depende a su vez de un conjunto sub especifico de características que conocerás a continuación:

• Consistencia: al ser procesados los datos datos, los dominions, conceptos y formatos deben coincidir de forma exacta que antes que fueran procesados, es decir, la estructura interna que los contiene y sus características por separado no pueden ser afectadas por el estudio de los mismos, así garantizamos que la información sea fiable durante el proceso de análisis.
• Exactitud: Los datos que integran los procesos de Big Data deben ser precisos, es decir, deben ser un reflejo exacto de la realidad bajo estudio. Esto asegura que estudiemos y analicemos situaciones reales de base cierta y por lo tanto las decisiones estén ajustadas a las necesidades de la empresa.
• Integridad: la información debe tener nitidez no solo en sí misma sino respecto al resto del sistema. Debe ser fiel y exacta respecto al resto del contenido y estructura con la cual debe permanecer integrado.
• Completitud: la información también debe ser fiable en el sentido de que no puede faltar ningún tramo de ella ni ninguna parte de alguna información concreta.

Usabilidad

La usabilidad de los datos es una de las características más importantes de la calidad de datos. Este proceso además de estar íntimamente relacionado con el estado de análisis y posteriores resultados, depende de elementos importantes como su procedencia, posibilidad de ser auditados, condiciones de almacenamiento y rangos de aceptación.

Disponibilidad

En la calidad de datos, con disponibilidad entendemos dos factores importantes:

• Oportunidad: es un factor que hace que los datos puedan llegar a tiempo dentro de un periodo determinado de forma tal que puedan actualizarse de la manera correcta y continua que demande el proceso de Big Data. Con ello, el tiempo entre que se recopilan y se procesan cumple con un estándar de calidad que les permite ser eficaces.
• Accesibilidad: Los usuarios de la información deben poder acceder a interfaces o algunas otras herramientas para poder manejar y conocer los datos a estudiar de forma eficiente.

Pertinencia

La calidad de datos también se traduce en que los datos coincidan con el tema del que se trata y que cuenten con una relación dentro del mismo de forma que puedan ser útiles y estar organizados correctamente. En el caso de que los datos no coincidan totalmente debemos tener métodos para explicar aspectos específicos.

Calidad de la presentación

Por último, la calidad de la presentación de los datos es fundamental. En estos procesos debe cumplirse con una presentación comprensible a usuarios directos e indirectos, es decir, que cualquier usuario relacionado con el proceso de toma de decisiones debe tener la posibilidad de acceder a la información de forma comprensible para poder satisfacer sus necesidades de información.

Esperamos que esta información sea de utilidad para conocer un poco más sobre la importancia de la calidad de datos en Big Data.

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