Calidad de datos: qué es, por qué es importante y cómo se mide

La calidad de datos define buena parte del éxito de cualquier estrategia empresarial moderna, ya que estas dependen de la fiabilidad de la información con la que se llevan a cabo. Asegurar la validez y la coherencia de los datos es una responsabilidad compartida entre distintas áreas de la compañía y garantiza decisiones fiables, procesos eficientes y una ventaja competitiva.

En este artículo explicamos qué es la calidad de los datos, por qué es importante para las empresas, los estándares y criterios para gestionarla, cómo medirla y repasamos algunas buenas prácticas.

¿Qué es la calidad de los datos?

La calidad de datos se refiere al grado en que un conjunto de información cumple con los requisitos para su uso operativo o analítico. En términos prácticos, implica cerciorarse de que los datos sean correctos y coherentes para obtener quality data que estén disponibles en el formato adecuado para ser procesados sin errores. Más allá de una característica técnica, es una disciplina de gestión que garantiza que la información sea apta para su utilización, minimizando riesgos en la ejecución de procesos y aportando la seguridad necesaria para fundamentar cualquier decisión de negocio.

La importancia de la calidad de la información adquiere una nueva dimensión con la irrupción de la inteligencia artificial y el machine learning. En estos entornos, la fiabilidad de la información es trascendental, ya que cualquier error en la entrada de datos se propaga y magnifica en los resultados automáticos. Por ello, la gestión actual no solo se centra en corregir errores manuales, sino en implementar sistemas capaces de auditar y validar grandes volúmenes de registros en tiempo real para obtener una información procesable.

¿Por qué es importante la calidad del dato en una empresa?

La calidad de los datos es fundamental porque determina la validez de los informes y el acierto de las decisiones empresariales. Además, los datos de alta calidad son esenciales para cumplir con requisitos legales y regulatorios en numerosas industrias. Hay que transformar la información bruta a fin de aprovechar sus ventajas:

• Mejora de los procesos. Disponer de datos de alta calidad reduce errores operativos y elimina redundancias en la cadena de valor. En sectores como el logístico o el industrial, esto se traduce en una planificación precisa del inventario, la disminución de tiempos de expedición y el ahorro de costes derivados de devoluciones o fallos en el suministro.
• Toma de decisiones. El acceso a datos de alta calidad posibilita que los indicadores clave de rendimiento (KPI) sean confiables y reflejen fielmente la realidad operativa. Con ello la dirección puede tomar decisiones basadas en evidencias exactas en lugar de en intuiciones, lo que atenúa la incertidumbre y supone una ventaja competitiva.
• Satisfacción del cliente. Recoger datos de calidad sobre los clientes facilita la personalización de la oferta de productos y servicios.
• Menores costes operativos. Gestionar los datos con precisión contribuye a eliminar duplicidades y procesos ineficientes, recortando los gastos operativos.

Problemas por datos de mala calidad

En ocasiones, las compañías utilizan datos de mala calidad, lo que puede trastocar sus planes al dotarlos de información errónea o sesgada. Según la consultora McKinsey, el 72% de las organizaciones líderes señala que la gestión de datos es uno de los principales desafíos que les impiden escalar los casos de uso de IA. Esto se debe a diversos motivos, tales como la mala recogida de datos de entrada, errores de carga de los sistemas, o migraciones llevadas a cabo sin limpiezas previas. Dejar de lado la escrupulosidad de los datos puede provocar diversas complicaciones:

• Datos duplicados. Se producen al registrar un mismo evento varias veces, lo que distorsiona las métricas y genera costes de almacenamiento innecesarios.
• Datos incompletos. Aparecen cuando se pasan por alto ciertos campos o la información no se recoge de forma completa.
• Datos inconsistentes. Se generan cuando la información difiere entre distintos sistemas o bases de datos, dando lugar a versiones contradictorias de una misma realidad y dificultando la consolidación de informes.
• Datos inexactos. Pueden darse a través de un proceso de recopilación defectuoso y convertirse en el origen de resultados sesgados.
• Datos obsoletos. Los datos desfasados pueden comprometer la fiabilidad de los proyectos y la rigurosidad de los pronósticos.

Estándares y criterios de la calidad de datos

Para garantizar que la calidad de la información sea un activo fiable, hay que basarse en marcos internacionales reconocidos, como el estándar ISO/IEC 25012, que establece un modelo robusto en el que la calidad del dato se desglosa en una quincena de criterios principales. Estos son algunos de ellos:

Actualidad

Los datos deben estar al día para ser útiles. Además, su calidad también depende del tiempo al que haga referencia. Es decir, un dato puede ser exacto y válido pero, si está desfasado, puede perder su valor para respaldar la toma de decisiones. El objetivo es que los pronósticos y los análisis se basen en el contexto necesario.

Consistencia

La información disponible en distintos sistemas o bases de datos de la organización no debe presentar contradicciones. Así se evita que, por ejemplo, los departamentos de una empresa trabajen en base a percepciones diferentes y se favorece la coordinación entre las diversas áreas de la compañía.

Exactitud

Los datos deben representar la realidad y registrar los hechos acontecidos de forma fiel. De esta manera, se busca recoger datos sin errores de transcripción o medición para impedir que la falta de exactitud pueda derivar en diagnósticos equivocados.

Exhaustividad

Disponer de datos exhaustivos facilita tener una visión completa del negocio, lo que posibilita desplegar estrategias operativas o analíticas. Para que sean exhaustivos, los conjuntos de datos deben minimizar los valores nulos, campos vacíos o registros faltantes.

Validez

Para contar con quality data, hay que comprobar que la información se ajuste a las reglas de negocio y a los formatos técnicos empleados por la organización. Eso incluye patrones que pueden ir desde la estructura de los correos electrónicos, hasta rangos y valores admisibles. Así, se reduce la necesidad de recurrir a limpiezas y las aplicaciones pueden procesar los datos automáticamente.

¿Cómo se mide la calidad del dato?

A fin de que un proyecto que emplea datos tenga éxito, varias áreas deben cooperar en la consecución de métricas objetivas. Este proceso de medición no es una tarea aislada, sino una metodología sistemática que se desarrolla a través de los siguientes pasos:

• Establecer KPI y umbrales. En primer lugar, se definen indicadores clave de rendimiento (KPI) para cada dimensión o criterio de la calidad de datos. Estos umbrales pueden variar según la actividad y el sector de cada negocio. Por ejemplo, un operador logístico puede exigir un umbral de exactitud superior al 99% en la ubicación de sus productos.
• Elaborar perfiles de datos. El data profiling es la principal técnica de medición. Consiste en examinar los conjuntos de datos en detalle, comparándolos con metadatos y calculando estadísticas. Este proceso permite identificar automáticamente patrones incorrectos, valores nulos o anomalías antes de que afecten a la toma de decisiones.
• Realizar auditorías e informes de calidad. Es necesario llevar a cabo evaluaciones periódicas en las que se comparen los datos reales y los estándares fijados con anterioridad.

Buenas prácticas para la gestión de datos de calidad

Mantener la buena calidad de los datos requiere realizar un seguimiento continuo, poner en valor las tareas y buenas prácticas que contribuyen a su solidez y extender la filosofía a los distintos departamentos de la empresa. Estas son algunas de ellas:

• Digitalizar los procesos. La digitalización aumenta la velocidad y la precisión de los procesos, también en sectores como la logística, donde permite recoger datos de alta calidad a través de un software de gestión de almacenes como Easy WMS de Mecalux. Su funcionalidad Supply Chain Analytics facilita el acceso a información crítica.
• Estandarizar formatos. Se hace necesario utilizar formatos de datos consistentes. De este modo, se minimiza el riesgo de errores y se fomenta la interoperabilidad.
• Implementar reglas de validación. Establecer reglas de validación es una técnica que asegura que solo accedan al sistema datos de calidad. Sirven como una primera línea contra entradas erróneas.
• Mantener la trazabilidad. Se trata de emplear herramientas y procesos que rastreen las transformaciones de los datos durante todo su ciclo de vida.

La calidad de datos, determinante para la fiabilidad

La gestión de la calidad de los datos es un proceso estratégico que puede condicionar la fiabilidad de los proyectos de toda la organización. Basarse en estándares internacionales como la ISO/IEC 25012 transforma los activos brutos en información de valor. Al medir criterios como la exactitud, la exhaustividad o la actualidad, y apoyarse en herramientas avanzadas, las empresas promueven decisiones fiables y procedimientos eficientes. En definitiva, fomentar una cultura de datos sólidos es la base indispensable para la innovación tecnológica y el éxito competitivo en el entorno digital actual.