Calidad de datos en Big Data | 5 criterios de calidad
La calidad de datos es toda la información recogida en un sistema de información, base de datos o un almacén de datos (warehouse) cuyas características deben ser que sea fiable, accesible, actual, integral, exacta, completa, relevante y coherente precisamente para que dicha información almacenada pueda cumplir con su propósito.
Calidad de datos ¿por qué es importante en Big Data?
Como ya sabrás, Big Data es una nueva forma de almacenar y procesar información de manera masiva implicada directamente con la toma de decisiones. Eso quiere decir que actúa de hecho como el sustrato de las mismas, por lo que la calidad de la base de información que aporte es de crucial importancia. Es decir, la calidad de datos está directamente relacionada con la calidad de las decisiones que tomamos.
Big Data mejora dichas decisiones y, al mismo tiempo, el rendimiento de todo un sistema que depende de dicha información. En efecto, la importancia de la calidad de datos está en que es la base con la que componer un mejor y más potente desarrollo para una compañía y, al mismo tiempo, un crecimiento más sólido y de mayor rentabilidad para la misma. Es de hecho posible introducirse en una forma de negocio inteligente (Business Intelligente) gracias a que podemos recabar información de todos los procesos involucrados en una compañía, desde los proveedores hasta la entrega del producto al cliente.
Es la pobreza en calidad de datos uno de los principales problemas que deben afrontar hoy en día las empresas: como consecuencia de la gran cantidad de variables en juego en la producción y manufactura actual. Dichas carencias pueden hacer significativamente menos competitiva a una compañía.
Por el contrario, una buena calidad de datos en Big Data es el camino para mejorar la administración de una empresa y mejorar su rendimiento en cuanto a rentabilidad, control y calidad de todos sus procesos. Naturalmente, esto se refleja en una mejora íntegra de su actividad y con ello de la satisfacción de sus clientes.
Criterios más importantes a tener en cuenta
Como hemos dicho previamente, existen una serie de criterios con los que la calidad de datos debe cumplir. Hay que entender primero de todo que gran parte de estas características están en consonancia con el carácter íntegro y relacional que debe tener la información para/consigo misma. Es así que un buen Big Data es el que consigue conectar cada una de las variables para ofrecer información sintetizada que pueda manejarse como una herramienta dedicada a su propósito: mejorar la actividad empresarial.
1.- Confiabilidad
La fiabilidad es una de las características de la calidad de datos big data más importantes. Es así que podríamos definirla como la conjunción de las siguientes subcaracterísticas:
- Consistencia: cuando los datos son procesados, los dominios, conceptos y formatos deben coincidir exactamente igual que antes de que fueran procesados. Es decir, deben poseer una estructura interna que sea fiable a lo largo de todo el proceso y que tenga un orden determinado a lo largo de todo el proceso.
- Exactitud: los datos que se proporcionen sobre el Big Data deben ser precisos. Eso quiere decir que deben reflejar con nitidez el estado actual de una información así como su origen y evolución a lo largo del tiempo. No puede haber fallos en este sentido ya que supondrían trabajar con situaciones que no existen.
- Integridad: la información debe tener nitidez no solo en sí misma sino respecto al resto del sistema. Debe ser fiel y exacta respecto al resto del contenido y estructura con la cual debe permanecer integrado.
- Completitud: la información también debe ser fiable en el sentido de que no puede faltar ningún tramo de ella ni ninguna parte de alguna información concreta.
2.- Usabilidad
Este criterio está integrado por tres aspectos importantes. El primero de ellos en calidad de datos es que estos provengan de una determinada industria, país o campo de trabajo. Al mismo tiempo, deben ser revisados y comprobados por especialistas para corroborar su exactitud. Por último, deben ser almacenados y pertenecer a un rango de valores que sean aceptable o conocido.
3.- Disponibilidad
En la calidad de datos, con disponibilidad entendemos dos factores importantes:
- Oportunidad: es el factor que hace que los datos puedan llegar a tiempo dentro de un periodo limitado para que puedan actualizarse correcta y continuamente. Con ello, el tiempo entre que se recopilan y se procesan cumple con un estándar de calidad que les permite ser eficaces.
- Accesibilidad: puede generarse una interfaz para el acceso a los datos, pueden hacerse públicos o facilitar su acceso. De cualquier manera, deben ser accesibles para las personas que los van a requerir.
4.- Pertinencia
La calidad de datos también se traduce en que los datos coincidan con el tema del que se trata y que cuenten con una relación dentro del mismo para que puedan resultar útiles y estén de hecho bien organizados. Así pues, aunque los datos no coincidan de forma completa con un tema deben exponer al menos un aspecto del mismo. Por otro lado, los conjuntos de datos recuperados deben estar dentro del tema de recuperación para los usuarios. Por último, el tema de la información suministra coincidencias con el tema de recuperación que emplean los usuarios.
5.- Calidad de la presentación
Otro de los aspectos más importantes con los que debe cumplir la calidad de datos es la propia calidad de su presentación que de hecho es la otra cara de volverlos accesibles. La información debe ser legible, por lo que su formato y contenido debe ser comprensible y claro. Al mismo tiempo, debe poder comprobarse que efectivamente satisfacen al usuario. Igualmente, deben cumplir con la descripción que poseen así como con el código de orden asignado a ellos.
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