La calidad de datos es un proceso de gran importancia en cualquier proyecto tecnológico. El manejo de datos de forma obligatoria debe estar orientado al cumplimiento de estándares de calidad, sin importar el rubro o área especifica de trabajo. En el Big Data no puede ser la excepción.

El Big Data como sabemos es un proceso muy importante hoy en día para todas las empresas que deben analizar datos para mejorar su funcionamiento y la experiencia del usuario. En estos análisis debemos trabajar con cantidades realmente gigantes de datos para orientar los procesos de toma de decisión.

A continuación,  conoceremos técnicamente que se entiende por calidad de datos, su rol fundamental dentro del Big Data y los principales criterios que deben cumplir los datos de calidad.

Calidad de datos

La Calidad de datos es la cualidad de un conjunto de información que se encuentra concentrada de forma adecuada en una base de datos, sistema de información o almacén de datos y que cumple con ciertas características como exactitud, integridad, posibilidades de actualización, coherencia, relevancia, accesibilidad y confiabilidad para que su implementación sea fácil y útil en procesos analíticos y de cualquier otra índole que los usuarios finales requieran.

Para realizar un análisis de datos certero que permita llegar a conclusiones apegadas a la realidad, debemos contar un alto nivel de excelencia en nuestras estructuras de información. Si nuestros datos son de niveles deficientes podemos estar llevando nuestras decisiones a planos estratégicos totalmente errados, en los que la empresa o institución que ejecute las decisiones puede verse perjudicada en el corto y largo plazo.

El Big data representa una solución para el análisis de datos, ya que con las herramientas adecuadas podemos estudiar, comprender y decidir sobre volúmenes altos de datos que pueden ayudar a nuestro negocio, pero debemos contar de datos de alto nivel.

Posibles consecuencias de no contar con calidad de datos en nuestros procesos de Big Data

En cualquier área, las empresas deben tener procesos de validación que permitan garantizar la calidad de los datos producto de procesos transaccionales y operativos. Adicionalmente las empresas actualmente deben asegurar la accesibilidad procesos de inteligencia de negocios y reportes dedicados a estudiar las condiciones estructurales del entorno. La calidad de los datos que utilizamos a través de los procesos de inteligencia de negocios son altamente vulnerables a los métodos y herramientas que implementamos para su incorporación, la estandarización es fundamental.

La falta de calidad de los datos puede ser un verdadero dolor de cabeza para los responsables de los sistemas de información. Esto representa claramente un problema importante debido a que se estaría actuando no solo bajo incertidumbre, sino bajo criterios totalmente errados, incrementando la probabilidad de fallos en nuestros procesos, reduciendo los margenes de error e incrementando las debilidades de la empresa frente a un entorno hostil.

Estándares de calidad de datos en Big Data

Una vez ya entendida la importancia de contar con calidad de datos en nuestros procesos, demos un pequeño recorrido por cuales son los estándares de calidad necesarios en Big Data. Para lograr fijar altos niveles de calidad en estos procesos debemos elegir las características de que consideramos de calidad de datos comunes y los comparamos con los estándares internacionales de datos para lograr hacer un ajuste. Esto permite considerar de forma equilibrada las necesidades reales de la empresa.

Se debe atender desde todo punto de vista algunos planos o dimensiones importantes para validar los indicadores de calidad de datos. Descubramos las principales dimensiones de trabajo para esta área.

Disponibilidad

La disponibilidad se refiere a dos áreas fundamentales de los datos. Específicamente se trata de accesibilidad a él manejo de los datos. Esto depende de que los datos posean una interfaz de acceso a datos y si los mismos pueden ser fáciles de obtener y por otro lado se refiere a la oportunidad, es decir, si los datos pueden estar disponibles siempre o solo por periodos específicos de tiempo.

Usabilidad

La variable principal de la usabilidad es la credibilidad de los datos. Debemos utilizar datos que provengan de fuentes validadas o especializadas. En especial si son datos de terceros, estos deben estar auditados de forma apegada a normas generales verificables.

Confiabilidad

Los aspectos de confiabilidad que debemos tomar en cuenta en la calidad de datos son principalmente la exactitud, es decir, que los datos sean un reflejo total del origen de la información. Adicionalmente deben ser consistentes con los conceptos a los que hacen alusión. Deben estar completos e íntegros en cuanto a estructura y contenido.