Calidad de datos

DATA CLEANING Y DATA PROFILING
Mejorando la imagen
En la operación diaria de cada negocio, a cada minuto se toman decisiones, la mayoría de éstas en base a información del negocio, mientras más utilizamos esta información disponible y menos la intuición, más seguros podemos estar de tomar la decisión acertada.
Es aquí donde surgen las dudas ¿Es una fuente única con la que todos en la compañíatomamos una decisión? , ¿Existe un sistema formal que apoye el proceso de toma de decisiones en la empresa? ¿Existen otras fuentes de información disponibles para validar las existencias de inventarios, los precios de los productos, los pedidos de los clientes, los gastos de un centro de costos, las ventas netas de la compañía?
 
El primer paso para tener una administración basada eninformación es tener una sola fuente o un único punto de consulta o reporting. Una vez logrado esto, debemos asegurarnos que esta fuente única de información tenga la información correcta, expresado de otra forma, que la información de nuestro sistema refleje la realidad de lo que está pasando en la empresa. Es aquí donde toman parte los procesos de calidad de datos.
Calidad de datos se refiere a losprocesos, técnicas, algoritmos y operaciones encaminados a mejorar la calidad de los datos existentes en empresas y organismos. Generalmente se refiere al mejoramiento de la calidad de los datos de personas, ya que éstos probablemente son los datos que más tienden a degradarse y cuya falta de calidad más impacta en la productividad de las organizaciones.

Los problemas de calidad de datos existen, endiferentes medidas, en todas las organizaciones. Por lo general la baja calidad obedece, no a una mala gestión, sino a la ejecución normal de los procesos asociados con el manejo de información en la organización.
 
¿Qué dificulta controlar la calidad de estos datos?
Los cambios continuos y las rápidas implementaciones de sistemas.
La falta de conocimiento de la situación real.
La falta deconciencia sobre la importancia del tema.
A través de técnicas de evaluación y corrección se intenta lograr:
Ahorrar costos directos: evitando tener información duplicada y por lo tanto evitar el envío duplicado de informes a un mismo cliente.
Potenciar acciones de marketing y gestión: la normalización mejora el análisis de datos y permite segmentaciones precisas para que las acciones demarketing y su gestión ganen en precisión y eficacia.
Mejorar la captación y fidelización de clientes: con los datos correctos, se mejoran los ratios de respuestas y el cliente se siente plenamente identificado con la empresa.
Mejorar la imagen corporativa: el cliente sólo recibe el envío que le corresponde, una sola vez y con sus datos correctos.
Mejorar el servicio: identificación más rápidamente delcliente que llama a un Call Center, reduciendo los tiempos de espera y, dejando tiempo al operador para centrarse en el mensaje de negocio.
De todas las dimensiones de la calidad de datos, la más visible e importante, se podría decir, es la de exactitud de los datos; ya que es la más tangible de tratar, la más fácil de mejorar, por ende la que obtiene resultados en el menor tiempo; usualmente norequiere reingeniería de procesos ni reestructuración de la organización.
Cabe aclarar en este punto que no se puede lograr la calidad total, pero si se puede mejorar la calidad al punto que la información sea adecuada para la toma de decisiones.
 
Los procesos de la calidad de datos (Data Profiling y Data Cleansing)
Estos procesos incluyen la implementación de herramientas y métodos para laexploración, conocimiento y normalización de fuentes de información empresarial.
Data Profiling – Proceso de evaluación de los datos
Data profiling es el proceso de examinar los datos que existen en las fuentes de origen de una organización y recopilar estadísticas e información sobre los mismos. 
Este proceso provee una amplia comprensión sobre que contienen esos sistemas fuentes en cuanto...