La calidad de datos es un término que se usa con frecuencia en conversaciones sobre analítica, inteligencia empresarial, actualizaciones de sistemas y transformación digital. Pero ¿qué significa realmente tener datos "buenos" y cuáles son los requisitos mínimos para garantizar que la calidad de los datos sea lo suficientemente sólida como para respaldar las operaciones de su negocio?

Vamos a desglosarlo.

Por qué la calidad de los datos no es solo cuestión de limpieza

Con demasiada frecuencia, la calidad de los datos se equipara simplemente a datos "limpios". Pero la calidad de los datos abarca mucho más. No se trata solo de formatear o completar valores faltantes, sino de si los datos son utilizables, están conectados, son consistentes y confiables en todos los sistemas.

Irónicamente, esforzarse por obtener datos "perfectos" suele llevar a una corrupción del alcance. Cuanto más se intenta perfeccionar cada registro, más recursos consume. Por eso es fundamental definir los requisitos de calidad de los datos con anticipación. Céntrese en lo que es suficientemente bueno para alcanzar sus objetivos, no en la perfección teórica.

El papel de la integración de sistemas en la calidad de los datos

La calidad de los datos se logra considerablemente mejor cuando los sistemas integrados trabajan juntos. Los sistemas empresariales se construyen con diferentes propósitos y casos de uso, lo que significa que sus estructuras de datos suelen diferir.

Eso no es necesariamente malo, es simplemente la realidad. La clave está en permitir que estos sistemas se comuniquen mediante una integración inteligente, utilizando API y canales ETL que mueven y transforman los datos eficientemente.

Gestión de datos maestros y comparación de datos

La gestión de datos maestros (MDM) es el núcleo de la estrategia moderna de calidad de datos . Esta gestión crea una fuente unificada de información veraz para entidades clave (clientes, proveedores, productos, ubicaciones) mediante la comparación, la fusión y la resolución de registros en todos los sistemas.

Cuando los datos están fragmentados, duplicados o almacenados en silos, es difícil confiar en ellos. Pero cuando los sistemas están conectados mediante la resolución de entidades y la comparación de datos , se pueden identificar los registros relacionados, conciliarlos y enviar actualizaciones automáticamente cuando sea necesario.

Esto es calidad de datos real en acción: no solo limpiar datos, sino vincularlos y alinearlos en todo el ecosistema de datos.

Requisitos mínimos para una calidad de datos sólida

A continuación se presentan algunas capacidades fundamentales que toda empresa necesita para mejorar y mantener la calidad de los datos :

1. Interoperabilidad del sistema

Permita la transferencia de datos entre sistemas, ya sea mediante ETL, API o exportaciones manuales. Esto es fundamental para mantener las actualizaciones en tiempo real y la consistencia.

2. Coincidencia de datos y resolución de entidades

Implemente lógica de coincidencia exacta y difusa para encontrar registros relacionados en todos los sistemas. Esto ayuda a reducir la duplicación y a mejorar la visibilidad de clientes y productos.

3. Disciplina de gestión de datos maestros

Establecer reglas que determinen qué sistemas son competentes en determinados campos y cómo deben sincronizarse los datos. Una buena calidad de los datos se basa en una gobernanza sólida.

4. Reglas de calidad de datos definidas

Describa qué se considera un dato utilizable y fiable. Incluya los formatos aceptables, los campos obligatorios y los umbrales de precisión e integridad.

5. Capacidades de sincronización en tiempo real y por lotes

Asegúrese de que sus sistemas puedan actualizar los registros de forma continua o programada. Los retrasos en la sincronización generan deficiencias en la calidad de los datos .

Por qué los datos perfectos son poco realistas (e innecesarios)

No siempre se puede esperar que los datos coincidan a la perfección con la realidad. Las personas se mudan, las empresas cambian de nombre, los productos se descontinúan. Además, cada sistema empresarial se configura según el departamento al que sirve, por lo que las inconsistencias son inevitables.

Pero mediante el uso de la correspondencia de datos, la integración y las reglas inteligentes, se puede lograr una aproximación suficiente. Ese nivel de alineación genera enormes mejoras en eficiencia, precisión en los informes, satisfacción del cliente y velocidad operativa.

En otras palabras, no necesitas datos perfectos: necesitas datos utilizables , conectados y de alta calidad .

Reflexiones finales: la comparación de datos es la base de la calidad de los datos

Cuando los sistemas fallan, no suele deberse a limitaciones de software, sino a datos sucios, desconectados y duplicados . Al invertir en bases inteligentes de calidad de datos , como la correspondencia, la integración y la gestión de datos maestros (MDM), puede mejorar drásticamente el rendimiento operativo sin tener que reestructurar toda su infraestructura tecnológica.

La calidad de los datos no es algo que se pueda hacer. Es una estrategia continua que comienza con requisitos claros y se basa en herramientas específicas como Match Data Pro.

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