Principales indicadores para Calidad de Datos

Los indicadores para calidad de datos son herramientas importantes que debemos tomar en cuenta en nuestros procesos de análisis ya que nos permite medir y controlar la eficiencia de nuestros procesos que derivarán en análisis y toma de decisiones dentro de una estructura organizacional.

A continuación conocerás la importancia de contar con indicadores adecuados para estudiar la calidad de tus datos y descubrirás las principales dimensiones que deben cubrir dichos indicadores para que tu proceso de calidad de datos sea excelente. .

¿Por qué necesitamos Indicadores para calidad de datos?

En todo proceso nuestras acciones deben estar orientadas a cumplir objetivos y metas. Adicionalmente todos los esfuerzos deben ser acompañados con recursos que deben ser administrados y ejecutados de forma adecuada. Los indicadores de forma general permiten evaluar la eficacia y la eficiencia de cualquier proceso y en la calidad de datos no es la excepción. Determinando los indicadores adecuados podemos tener acceso a elementos relevantes asociados a diferentes áreas de la calidad de datos.

Para definir correctamente los indicadores a incorporar debemos identificar los conjuntos de datos que necesitamos estudiar que estén asociados a las políticas empresariales. También hay que establecer la forma en la que estos datos se relacionan con aspectos cuantificables del negocio y definir las dimensiones o reglas especificas para estudiar patrones o monitorizar actividades dentro de los conjuntos de datos.

Otro aspecto importante es cuantificar la contribución de cada aspecto a los diferentes procesos de la empresa y crear un marco de gestión en el que se combinen los elementos anteriormente descritos.

Medidas cuantitativas de calidad de datos

Una vez hemos descubierto un poco más sobre la importancia de los indicadores para calidad de datos, descubramos un poco más sobre cuales son las medidas fundamentales que debemos tomar en cuenta. No existen indicadores únicos, pues las necesidades especificas de cada proyecto demandan análisis especiales sobre cuales son los focos de desarrollo que  requieren más atención, pero hay factores fundamentales que no pueden faltar en nuestras estructuras.

Si no contemplamos elementos claves de la gestión de calidad de datos pueden complicarse elementos centrales de nuestras estructuras organizacionales ocasionando un desvió de la atención o de los recursos hacia actividades menos críticas

Veamos cuales son las medidas integrales con las que debemos contar en nuestros procesos de calidad de datos.

Completitud

El nivel de completitud de datos refleja el grado en el que todos los atributos de un dato están presentes. Esto permite tener una visión clara sobre la integridad de los elementos a estudiar.

Validez

Los valores asociados a validez representan el ajuste de un valor de cada uno de los datos al conjunto al que pertenece.

Unicidad

Las medidas de unicidad nos permiten entender que los valores distintos de un elementos de datos aparecerán una sola vez reflejados en el conjunto de datos.

Integridad

Las medidas de integridad tienen que ver con el grado de conformidad de los datos y su ajuste a  reglas de relación de datos definidas.

Precisión

Al establecer medidas de precisión logramos determinar en qué medida los datos representan en que medida los datos están correctamente ajustados a la realidad sobre un parámetro, objeto o condición del mundo real o si se ajustan a lo establecido por una fuente autorizada.

Coherencia

La coherencia representa el grado en que una pieza única de datos contiene el mismo valor a través de múltiples conjuntos de datos.

Oportunidad

Los atributos de oportunidad dentro de la calidad de datos nos permiten conocer si la información necesaria está disponible en el momento exacto en el que los usuarios la requieren para ser analizada.

Representación

La representación de los datos esta ligada a los patrones, formatos, legibilidad y utilidad final de los datos. Es un aspecto fundamental ligado a la visualización de los mismos.

Además de estas medidas cuantitativas de calidad de datos, para adquirir una perspectiva real de la situación de la organización, también deben considerarse las medidas cualitativas, donde se deben evaluar elementos como la satisfacción de los clientes y usuarios de negocio, los índices de cumplimiento de metas, la aparición de redundancias en los procesos o la identificación de oportunidades de negocio.

Esperamos que esta información sea de utilidad para comprender la importancia del establecimiento de indicadores para calidad de datos en nuestras organizaciones.

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