¿Qué beneficios tiene la calidad de datos?

Ventajas y beneficios que ofrece la calidad de los datos Ahorro de tiempo y recursos gracias a un uso más eficiente de los sistemas de información. Mejor capacidad de toma de decisiones y elaboración de estrategias más oportunas y eficientes basadas en el análisis de datos de calidad, confiables y validados.

En este sentido, algunos de los beneficios de la calidad de datos son: Ahorrar costos directos, evitando tener información duplicada. Supervisar y limpiar de forma proactiva los datos de todas las aplicaciones, y mantener limpios estos datos.

La calidad de los datos mide hasta qué punto cumplen los conjuntos de datos con los criterios de exactitud, completitud, validez, coherencia, unicidad, oportunidad y adecuación a un propósito, y es fundamental para todas las iniciativas de gobierno de datos de una organización.

Calidad de datos es la cualidad de un conjunto de información recogida en una base de datos, un sistema de información o un data warehouse que reúne entre sus atributos la exactitud, completitud, integridad, actualización, coherencia, relevancia, accesibilidad y confiabilidad necesarias para resultar útiles al ...

Reducción de la variación de proceso clave, con el cual se proporciona el producto al cliente. Reducción del desperdicio generado en la cadena de procesos de la empresa. Prevención de la generación de defectos.

Los datos con calidad suponen un insumo del sistema de información sin errores, veraces y actualizados. Además, implica que los datos se capturen, se almacenen, se procesen, y se socialicen como fiel reflejo de la realidad.

Tanto en nuestro mundo tecnológico como en el resto de situaciones en las que te puedas encontrar, para tener una buena calidad de la información, los datos deben cumplir con ciertos criterios reconocidos por todos tales como precisión, oportunidad, relevancia y comprensibilidad.

5 mejores prácticas para mejorar la calidad de los datos

Claves para asegurar la calidad de los datos en un negocio

Las herramientas de calidad de datos son medios importantes que mediante la aplicación de métodos tecnológicos o estadísticos manuales permiten estudiar de forma concreta los posibles problemas que pueden presentarse en la gestión de datos.

El Big Data, es, por tanto, el combustible de la Inteligencia Artificial. Esta segunda se nutre de los datos procesados y aprende de ellos, creando y reconociendo patrones y desarrollando soluciones sofisticadas de analítica para todo tipo de sectores.

Probar periódicamente las medidas implementadas

Las empresas deben medir y conocer los resultados de sus medidas de confidencialidad de datos para asegurarse de que están funcionando correctamente. Esto puede incluir la realización de pruebas de penetración y el análisis de vulnerabilidades.

La calidad total ayuda a las empresas a alcanzar diferentes objetivos: mejores servicios y productos, mejores procesos, mejor atención, menores costos, mayor aprovechamiento de recursos, mejores tiempos, etc.

La gestión de la calidad en la empresa

La calidad es importante porque permite a las empresas diferenciarse de la competencia, ofrecer un producto o servicio de mayor valor y mejorar la satisfacción y lealtad de los clientes. Todo esto se traduce en un mayor beneficio para la empresa.

La implementación de un control de calidad sólido permite identificar y resolver problemas en las etapas iniciales del proceso. Al hacerlo, se evita que productos defectuosos o servicios de baja calidad lleguen a los clientes, lo que a su vez reduce la posibilidad de rechazos.

Así pues, las bases de datos permiten almacenar grandes cantidades de datos contrastados y verificados, para así garantizar mejores tomas de decisiones por parte de los grandes directivos, y por tanto, resultados óptimos empresariales.

La recopilación de datos permite a un individuo o empresa responder a preguntas relevantes, evaluar los resultados y anticipar mejor las probabilidades y tendencias futuras.

Los datos identificativos de una compañía son cualquier información relativa a ese negocio que nos lo identifique unívocamente, o que al menos nos ayude a hacerlo.

El volumen, la velocidad, la variedad, la veracidad y el valor de los datos son las cinco claves para convertir el 'big data' en uno de los impulsores de las empresas.

Expertos Data Scientists de IBM dividen el Big Data en 4 dimensiones del Big Data: Variedad, Volumen, Veracidad y Velocidad.

Las características más importantes del Big Data perfectamente se pueden clasificar en cuatro magnitudes, más conocidas como las cuatro V del Big Data, relativas a volumen, variedad, velocidad y veracidad. A estas cuatro V, podemos añadir tres más, como pueden ser la de Viabilidad y Visualización.

El Mapeo de procesos AS IS / TO BE es una herramienta de gestión que ayuda en la descripción y la mejora de los procesos internos de la organización. Se dedica a la exploración del negocio de la empresa a través de metodologías y prácticas utilizadas en las actividades del día a día.

Es importante mencionar que, sea cual sea la estrategia utilizada para cuidar de la información, esta debe garantizar tres elementos básicos: la confidencialidad, la disponibilidad y la integridad de la información.

La función de una base de datos no es únicamente la de almacenar datos, sino que también debe hacerlo en un formato que permita una búsqueda eficiente y una recuperación rápida de la información, además de garantizar su seguridad.

La integridad de los datos o de la información garantiza la exactitud de los datos transportados o almacenados, asegurando que no se ha producido su alteración, pérdida o destrucción, ya sea de forma accidental o intencionada.

Hoja de verificación (o de recuento)

Las hojas de verificación se pueden utilizar para recopilar datos cuantitativos o cualitativos. Cuando se utilizan para recopilar datos cuantitativos, se pueden denominar hojas de recuento.

¿Qué son las 7 herramientas básicas para la calidad?

• Hoja de recogida de datos.
• Histograma.
• Diagrama de Pareto.
• Diagrama de espina de pescado, de causa-efecto o de Ishikawa.
• Gráfico de control.
• Diagrama de dispersión.
• Estratificación.