Quien más quien menos es usuario de Netflix. Sin duda, el gigante del streaming es un claro ejemplo de cómo la calidad de los datos puede transformar un negocio. En sus inicios, la plataforma se enfrentó a problemas como recomendaciones poco relevantes debido a datos erróneos o inconsistentes. Sin embargo, al invertir en mejorar la calidad de la información que recopila, los datos, ha logrado ofrecer una experiencia de usuario personalizada, lo que ha provocado un gran crecimiento en los usuarios y un mayor engagement. 

Pero, ¿qué es exactamente la calidad de datos?

Cuando nos referimos a la calidad de los datos hablamos sobre cómo los datos deben cumplir determinados criterios que garanticen su utilidad y confiabilidad para un posterior análisis y toma de decisiones. Entre estos criterios encontramos:

• Completitud: es decir, ¿disponemos de todos los datos necesarios? ¿faltan datos? ¿están todos los campos solicitados rellenos?  La completitud se centra en asegurar que todos los datos requeridos estén presentes y sean accesibles. La medición de esta dimensión puede involucrar el cálculo del porcentaje de campos de datos llenos en comparación con el total de campos.
• Confiabilidad: los datos cumplen con los estándares establecidos. ¿Se guardan los datos en un formato estándar? La confiabilidad evalúa el grado en que los datos pueden ser considerados como verídicos y fiables. Ello implica verificar la credibilidad de las fuentes de datos y la integridad de los procesos de recopilación de datos.
• Consistencia: los datos son coherentes entre sí. ¿Hay valores que generan conflictos en la información? La consistencia hace referencia a la coherencia de los datos a través de diferentes fuentes y sistemas. Es necesario identificar y resolver las discrepancias para asegurar que los datos son uniformes en todo el ecosistema de datos.
• Exactitud: los datos son correctos y válidos. ¿Hay datos incorrectos o fuera de rango? Para medir la exactitud, es vital comparar los datos con una fuente de referencia fidedigna y calcular el porcentaje de datos correctos.
• Unicidad: ¿existen datos o atributos duplicados? La unicidad está relacionada con la eliminación de duplicados en el conjunto de datos. Es crucial identificar y gestionar los registros duplicados para evitar redundancias e inconsistencias.
• Actualidad: La actualidad implica que los datos deben ser recientes y relevantes. Es fundamental monitorizar la antigüedad de los datos para asegurar que reflejen la situación actual y sean pertinentes para las decisiones del momento.
• Integridad: Los datos están completos y referenciados. ¿Hay datos que no están referenciados? La integridad referencial se asegura de que las relaciones entre diferentes conjuntos de datos sean mantenidas correctamente. Debe haber coherencia en los vínculos entre diferentes bases de datos para asegurar la lógica relacional.

Una vez definida la calidad del dato, es importante saber cómo podemos mejorar la calidad de un dato, con el fin de poder usarlos para la toma de decisiones.

Aun así, es importante ser conscientes de que la mejora de la calidad de los datos no es inmediata. Esta requiere una estrategia bien definida, así como herramientas apropiadas y un cambio cultural dentro de la compañía. Existen siete pasos clave que pueden ayudarte a mejorar la calidad de los datos de tu organización:

1. Define una estrategia de calidad de datos: crea un plan que abarque desde la recopilación hasta el uso de los datos, con políticas claras y metas medibles.
2. Identifica datos críticos: enfoca tus esfuerzos en los datos que son más relevantes para tu negocio o tu departamento. Los datos maestros siempre son una buena medida para empezar (Clientes, Productos, Proveedores, Categorías, Segmentos, etc)
3. Establece reglas de negocio: define estándares y criterios que los datos deben cumplir, como formatos específicos o valores obligatorios.
4. Evalúa la calidad: realiza de forma regular auditorías para detectar y corregir errores, inconsistencias o datos obsoletos.
5. Prioriza mejoras: focaliza en primer lugar aquellas áreas con mayor impacto 
6. Define objetivos claros: fija metas específicas, como mejorar la precisión de los datos o reducir duplicados.
7. Aplica operaciones de calidad: Limpia, valida y actualiza tus datos usando herramientas automáticas o procesos manuales.

Métricas de calidad de datos

Una vez que haya identificado las dimensiones con las que desea medir la calidad de sus datos, es hora de traducirlas en métricas específicas y mensurables. Visualizar estas métricas en paneles le permite realizar un seguimiento de la calidad de los datos a lo largo del tiempo y priorizar áreas de mejora.

Algunas métricas para diferentes dimensiones de calidad de datos:

Métricas de precisión: Medir qué tan precisos son los conjuntos de datos. Los ejemplos pueden incluir:

• Tasa de error: porcentaje de puntos de datos que son incorrectos.
• Tasa de coincidencia: porcentaje de puntos de datos que coinciden con una fuente de verdad conocida.
• Error absoluto medio: diferencia promedio entre los puntos de datos y sus valores verdaderos.

Métricas de integridad: Medir la proporción de datos faltantes dentro de un conjunto de datos. Los ejemplos generalmente incluyen:

• Porcentaje de valores faltantes: Porcentaje de campos con valores faltantes.
• Tasa de finalización: porcentaje de registros con todos los campos obligatorios completados.
• Proporción de recuento de registros: Relación entre registros completos y registros totales.

Métricas de coherencia: Medir si los datos se adhieren a reglas y formatos predefinidos. Algunos ejemplos incluyen:

• Tasa de estandarización: porcentaje de puntos de datos que se ajustan a un formato específico.
• Tasa de valores atípicos: porcentaje de puntos de datos que se desvían significativamente de la norma.
• Tasa de registros duplicados: Porcentaje de registros que son copias idénticas de otros.

Métricas de puntualidad: Para medir la frescura y relevancia de sus datos. Ejemplos incluyen:

• Antigüedad de los datos: tiempo promedio transcurrido desde que se capturaron o actualizaron los datos.
• Latencia: Tiempo que tardan los datos en estar disponibles después de su generación.
• Tasa de moneda: Porcentaje de puntos de datos que reflejan la información más reciente.

Métricas de unicidad: Garantizar que todos los registros sean distintos y evitar duplicados. Ejemplos incluyen:

• Tasa de registros únicos: Porcentaje de registros con identificadores únicos.
• Tasa de deduplicación: Porcentaje de registros duplicados identificados y eliminados.

En resumen, para cualquier empresa, la calidad de los datos es una inversión a largo plazo que permite tomar decisiones más acertadas. Al garantizar la precisión, integridad y consistencia de tus datos, estarás construyendo una base sólida para el crecimiento futuro de tu empresa. Al igual que Netflix, contar con datos de calidad puede ser la clave para transformar información en resultados tangibles y  alcanzar los objetivos de tu negocio.