Cuando los datos son difíciles de encontrar, están sesgados o se interpretan de manera errónea, pueden causar trastornos en el negocio. Las decisiones se toman basadas únicamente en instinto o, incluso peor, no se toman en absoluto, lo que resulta en la destrucción de valor.
Por tanto, las empresas necesitan asegurar la integridad de los datos. Pero, ¿qué significa exactamente este concepto? Si bien muchas definiciones se centran en la calidad técnica de los datos, las organizaciones deben considerar la integridad de los datos desde una perspectiva más amplia.
Qué es la integridad de los datos
Los datos con integridad son fiables porque tienen la máxima precisión, coherencia y contexto. Están disponibles cuando y donde se necesitan, lo que le permite tomar decisiones rápidas y seguras que pueden ayudarle a añadir, aumentar y retener clientes, moverse con rapidez y reducir costes, y gestionar el riesgo y el cumplimiento.
La precisión y la coherencia son características clave de la calidad de los datos, pero la integridad de los datos también implica que éstos tengan un contexto rico. En el caso de los datos de clientes, por ejemplo, significa comprender qué impulsa el comportamiento de compra. Se trata de comprender la demografía, el estilo de vida y los acontecimientos críticos que influyen en las necesidades del consumidor. También hay que saber dónde viven, trabajan y juegan los clientes.
La integridad de los datos también requiere que todo el entramado de fuentes de datos de una organización esté entretejido para que los usuarios empresariales puedan desarrollar una imagen completa y significativa de las cosas que más les importan. Esto requiere la integración de datos para desbloquear la información almacenada en sistemas aislados.
Los problemas de calidad de los datos suelen suponer un reto importante para su integridad. Los datos inexactos, no estandarizados e incompletos disminuyen el potencial de la analítica empresarial, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, incluso en el mejor de los casos. En el peor de los casos, invalida los resultados. Una estrategia sólida de integridad de datos incluye soluciones de calidad de datos capaces de:
- Normalización y validación de los datos
- Identificación de lagunas o discrepancias
- Capacidades de observabilidad de datos para descubrir anomalías en los datos y activar workflows y procesos para corregir esos errores a escala.
Por último, la integridad de los datos requiere un marco práctico de gobernanza de datos para supervisar todos los demás aspectos de la integridad y garantizar que la organización cumple las mejores prácticas de seguridad y privacidad, así como todas las normativas necesarias.
¿Por qué es importante la integridad de los datos?
Sin datos precisos, coherentes y contextualizados, incluso los sistemas más avanzados pueden fallar, provocando salidas sesgadas, resultados poco fiables, falta de relevancia contextual y, en última instancia, una pérdida de confianza en sus informes. Sean cuales sean tus casos de uso, no puedes tomar estos riesgos a la ligera. Tus inversiones sólo serán rentables si tus sistemas se construyen sobre una base de datos fiables.
Vale la pena señalar, sin embargo, que muchas organizaciones se enfrentan a retos de integridad de datos, como:
- dificultades para integrar los datos con suficiente rapidez
- comprender y regular el uso responsable de los datos
- observar y mejorar la calidad de los datos
- enriquecimiento con datos de terceros y perspectivas espaciales para un contexto más profundo
¿Cuál es la diferencia entre integridad de datos y calidad de datos?
Aunque muchas personas confunden la integridad de los datos con la calidad de los datos, y a menudo utilizan los dos términos indistintamente, existen algunas diferencias importantes entre la integridad de los datos y la calidad de los datos.
La calidad de los datos se refiere a la fiabilidad de los datos. Es un subconjunto esencial de la integridad de los datos. Cuando los datos son de alta calidad, están completos (no les faltan elementos esenciales), son únicos (sin entradas redundantes o extrañas), son válidos (se ajustan a la sintaxis y estructura definidas por los requisitos de la empresa), están actualizados (lo suficiente para el uso previsto) y son coherentes (representados de forma estándar en todo el conjunto de datos).
La integridad de los datos va más allá de la calidad, ya que exige que los datos sean completos, precisos, coherentes y contextuales. La integridad de los datos es lo que hace que los datos sean realmente útiles para su propietario. La integridad de los datos se basa en seis pilares fundamentales:
- Integración de datos: Independientemente de su fuente original, en sistemas heredados, bases de datos relacionales o almacenes de datos en la nube, los datos deben integrarse a la perfección para obtener visibilidad de todos sus datos en el momento oportuno.
- Observabilidad de los datos: Evita la interrupción del negocio y los costosos problemas de datos y análisis posteriores utilizando tecnología inteligente que te alerte proactivamente de anomalías y valores atípicos en los datos.
- Calidad de los datos: Los datos deben ser completos, únicos, válidos, oportunos y coherentes para ser útiles en la toma de decisiones.
- Gobierno de datos: Gestiona la política y los procesos de datos con una mayor comprensión del significado, el linaje y el impacto de tus datos.
- Inteligencia de localización: Hacer que los datos sean más procesables añadiéndoles una capa de riqueza y complejidad con información y análisis de localización.
- Enriquecimiento de datos: Añade contexto, matices y significado a los datos internos enriqueciéndolos con datos de fuentes externas. Si añades información sobre empresas, consumidores o ubicaciones, obtendrás una visión más completa y contextualizada de tus datos para realizar análisis más potentes.
El camino hacia la integridad de los datos comienza con el valor empresarial
La integridad de los datos no es una propuesta binaria de todo o nada, y es un viaje que será muy diferente de una organización a otra. No existe un enfoque único. El camino hacia la integridad de los datos suele comenzar con iniciativas en torno a proyectos específicos, donde el impacto de los esfuerzos de integridad de los datos es fácilmente visible y sus resultados aportan valor empresarial a muchos equipos diferentes de la organización.
El 92% de las empresas están de acuerdo en que necesitan aumentar el uso de datos externos.
Por ejemplo, la mejora de la experiencia del cliente podría empezar por romper los silos entre los sistemas, la automatización del marketing digital y CRM, y garantizar que todos los sistemas que utilizan datos se mantienen actualizados con los cambios en los sistemas transaccionales. Ese esfuerzo puede revelar problemas de calidad de los datos que deben abordarse, corrigiendo las discrepancias del sistema, identificando anomalías y gestionando proactivamente la calidad en el futuro.
Una iniciativa de integridad de datos puede comenzar con la necesidad de establecer políticas para salvaguardar la información de los clientes, controlar el acceso no autorizado a los datos y documentar el cumplimiento de todas las normativas pertinentes sobre privacidad y soberanía de datos. La solución, la gobernanza de datos, también te permitirá responder a preguntas esenciales sobre el uso, el impacto y el linaje de tus datos.
Una iniciativa de gobierno de datos puede llevarte a identificar y abordar problemas de calidad de los datos, y así el viaje de la integridad de los datos continúa, aumentando la confianza en los datos en toda tu organización y produciendo decisiones e informes más precisos e informados.
Conclusión
El camino de cada empresa hacia la integridad de los datos es único, pero la mayoría empieza centrándose en procesos escalables y repetibles para desarrollar y mantener datos de calidad. Esto requiere herramientas de nivel empresarial que apliquen reglas de negocio para definir y aplicar la calidad de los datos, dirigir los posibles problemas a las personas más adecuadas para resolverlos y supervisar los indicadores clave de rendimiento (KPI) de la organización.
