Problemas de Calidad de datos. 

 Los datos son un activo con características únicas, son estratégicos y aportan valor a la organización.  El dato tiene dos visiones:

1.- ¿Cuánto vale un datos y cuánto beneficio puedo obtener mediante su uso?…  y más cuando se habla de transformación digital.

2.- Enfocar el dato como activo para la tecnología de la información y se enfoca más en el uso del dato y las técnicas que se le aplicaran.

Para ambas visiones hay un punto en común, si se quiere obtener beneficios para business intelligence, machine learning o inteligencia artificial, a través de dashboards la calidad de datos es muy importante para tener resultados validos.

Calidad de datos
  IMPORTANTE

  

Algunas causas más comunes de la mala calidad de los datos, se

deben a la entrada de los datos, el sistema de información y la

intervención manual.

^

causas

A continuación nombro algunas causas más comunes de los problemas de calidad de datos:

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entrada de datos

Problemas de Interfaz.

Entrada de datos a través de listas desplegables.

Problemas de capacitación de usuario que maneja el sistema.

Sobrecarga del campo.

Reglas comerciales obsoletas.

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Diseño del sistema de información

Datos duplicados.

Filas huérfanas.

Incapacidad para actualizar los datos, por la integridad referencial.

Datos inexactos por falta de valores.

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procesos automAtizados

ltiples fuente para el mismo registros, con diferente información.

Falta de la fecha de la última actualización del dato.

Análisis del formateo de los datos.

 Desajuste en los datos temporales.

Extracción, transformación y carga, con falta de integridad.

Estos errores comunes se pueden dar en cualquier ciclo de vida del dato.  La idea es ir a la causa del problema  y solucionarlo desde la raíz, no cometer el error de atacar el efecto corriendo procesos automáticos, que solucionen temporalmente el problema.

Acorde con las diferentes necesidades de la organización, hay que crear un plan estratégico de calidad de datos,  que soporte los diferentes tipos de usos, como: reportes operativos, dashboards de business intelligence,  inteligencia artificial , forescast, automatizaciones, robótica, ejecución de campañas de marketing y hasta la monetización de datos y en función de eso se definen las acciones para implementar el proceso de calidad de datos dentro de una empresa.

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