7 Dimensiones de la calidad de los datos Usted debe saber

Todos conocemos el dicho "la calidad es mejor que la cantidad", y esto es especialmente cierto cuando se aplica a la calidad de los datos. Las empresas recopilan continuamente grandes cantidades de datos, pero su verdadero valor reside en su calidad. La mala calidad de los datos puede generar errores costosos, oportunidades perdidas e incluso brechas de seguridad. A medida que el panorama de IA y aprendizaje automático continúa evolucionando, comprender las dimensiones de la calidad de los datos se vuelve fundamental. Continúe leyendo para explorar significado de calidad de datos, sus dimensiones, cómo se mide y qué deben hacer las organizaciones para garantizar la calidad de los datos y evitar riesgos de privacidad y seguridad.

¿Qué es la calidad de los datos?

La calidad de los datos se refiere a su precisión, integridad, fiabilidad y relevancia. No se trata solo de tener una gran cantidad de datos, sino de tener los datos correctos, en el momento oportuno, en el formato adecuado y sin errores. Para lograrlo, la calidad de los datos se evalúa generalmente en siete dimensiones fundamentales:

Las 7 dimensiones de la calidad de los datos

Si bien existen diferentes marcos para comprender la calidad de los datos, un marco comúnmente utilizado define las siete dimensiones de la calidad de los datos de la siguiente manera:

1. Exactitud: Esta dimensión evalúa la exactitud de los datos. ¿Están los valores de su conjunto de datos libres de errores, discrepancias e inconsistencias? La inexactitud de los datos puede llevar a decisiones erróneas.
2. Lo completo: Los datos completos garantizan que cuente con toda la información necesaria para un propósito específico. La falta de datos puede generar lagunas en su análisis, lo que puede resultar en estrategias erróneas.
3. Coherencia: La consistencia de los datos verifica que los datos de diversas fuentes o sistemas sean uniformes y coherentes. Las inconsistencias pueden generar malentendidos y errores al integrarlos.
4. Fiabilidad: Los datos fiables son aquellos cuya precisión y consistencia a lo largo del tiempo son confiables. Son un factor clave para generar confianza en las decisiones basadas en datos.
5. Pertinencia: Los datos relevantes son aquellos que realmente importan para los objetivos de su organización. Los datos innecesarios pueden ocultar lo importante y desperdiciar recursos.
6. Oportunidad: Los datos oportunos son aquellos que están disponibles cuando se necesitan. Los retrasos en la disponibilidad de datos pueden dificultar la toma de decisiones y provocar la pérdida de oportunidades.
7. Integridad: La integridad de los datos se refiere a su calidad y fiabilidad. Abarca la precisión, la consistencia y la fiabilidad, garantizando que los datos estén intactos y sean fiables.

Medición de la calidad de los datos

La medición de la calidad de los datos implica el uso de diversas herramientas y técnicas, que a menudo abarcan: elaboración de perfiles de datosLimpieza y validación de datos. Estos procesos identifican errores, datos faltantes e inconsistencias, lo que permite a las organizaciones tomar medidas correctivas.

Estadísticas de apoyo: Según un Informe de GartnerLa mala calidad de los datos le cuesta a las organizaciones un promedio de $15 millones por año.

Garantizar la calidad de los datos y mitigar los riesgos

Gobernanza de datos: Establecer políticas y procedimientos sólidos de gobernanza de datos para garantizar su calidad. Esto incluye la propiedad, la gestión y los estándares de calidad de los datos.

Herramientas de calidad de datos: Invierta en herramientas y software de calidad de datos que puedan automatizar los procesos de limpieza y validación de datos.

Privacidad y seguridad de datos: Implementar medidas sólidas de privacidad de datos para proteger la información confidencial. Cifrado y control de acceso son componentes esenciales.

Auditorías periódicas: Realice auditorías periódicas de sus datos para identificar y corregir problemas de calidad. La monitorización continua puede ayudar a mantener la calidad de los datos a lo largo del tiempo.

El futuro de la calidad de los datos en la era de la IA y el aprendizaje automático

A medida que la IA y el aprendizaje automático se integran cada vez más en las soluciones, la calidad de los datos cobra mayor importancia. Estas tecnologías se basan en datos de alta calidad para la capacitación y la toma de decisiones. Las organizaciones necesitan adoptar estrategias innovadoras, como:

Calidad de datos automatizada: Implemente herramientas de calidad de datos impulsadas por IA que puedan detectar y corregir de forma proactiva problemas de datos en tiempo real.

IA ética: Asegúrese de que los modelos de IA y ML se entrenen de forma imparcial., datos de alta calidad para evitar perpetuar la discriminación y los sesgos.

Gobernanza de datos para IA: Crear marcos de gobernanza de datos específicos para proyectos de IA y aprendizaje automático para garantizar la calidad y el cumplimiento de los datos.

La calidad de los datos es un aspecto fundamental de cualquier organización basada en datos. Comprender las dimensiones de la calidad de los datos y cómo medirla es vital para el éxito. A medida que la IA y el aprendizaje automático se vuelven cada vez más comunes, las organizaciones deben invertir en la calidad de los datos para aprovechar al máximo el potencial de estas tecnologías y evitar riesgos de privacidad y seguridad. Con un enfoque innovador, las organizaciones pueden mantenerse a la vanguardia en el cambiante panorama de la calidad de los datos.

El enfoque de BigID para garantizar y mejorar la calidad de los datos

BigID Es la plataforma líder en la industria que permite a las organizaciones conocer sus datos empresariales y tomar medidas al respecto. privacidad, proteccióny perspectivaAprovechando el aprendizaje automático avanzado y el conocimiento profundo de los datos, BigID transforma el descubrimiento y la inteligencia de datos para abordar los desafíos de privacidad, seguridad y gobernanza de datos en todos los tipos de datos, a escala de petabytes, en las instalaciones y en la nube.

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• Dimensiones listas para usar Como perfiles, patrones y valores atípicos para una visión holística inmediata de la calidad de los datos
• Recomendaciones de ML para métricas de calidad de datos
• Integración para permitir la retención y flujos de trabajo de remediación

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Autor

Alexis Porter

Responsable de marketing de contenidos

Alexis trabaja como Directora de Marketing de Contenidos para BigID, proveedor líder de DSPM. Se especializa en ayudar a las nuevas empresas tecnológicas a crear y perfeccionar su voz para contar historias más convincentes que resuenen con diversos públicos. Tiene una licenciatura en Escritura Profesional y un máster en Comunicación de Marketing por la Universidad de Denver. Alexis reside en Orlando, Florida.