Por Pere Munar, publicado el 18 febrero 2025
En el sector del Data Science, la calidad de los datos hace referencia a la situación que se da cuando estos tienen las características para cumplir con éxito el objetivo deseado para el que han sido recopilados.
En un mundo cada vez más digitalizado, los datos son uno de los activos más valiosos para las empresas, ya que nos permiten estar mejor informados, tomar mejores decisiones y optimizar operaciones, entre otras muchas cosas. En este contexto, aunque tener grandes volúmenes de datos es importante, no es suficiente. Y es ahí cuando las empresas deben preocuparse por la calidad de sus datos, que es de hecho uno de los principales problemas a los que se enfrentan.
En este artículo queremos compartir contigo cuáles son esas características que deben tener los datos para considerarse de calidad y cómo conseguir que las cumplan.
Indicadores de calidad de los datos
Independientemente de la finalidad con la que se almacenen y analicen los datos, todos deben cumplir con cinco características para que sean considerados como datos de calidad y para que te ayuden a alcanzar tus objetivos. De otra forma, no podrán ser útiles.
Precisión
Hace referencia a si los datos reflejan fielmente la realidad o una fuente de referencia aceptada. No deben tener errores ni distorsiones. Para asegurar esta precisión en tus datos, es recomendable realizar auditorías de calidad para corregir errores, aplicar técnicas de limpieza y transformación de datos antes de analizarlos, establecer protocolos claros de entrada y gestión de datos, usar softwares automatizados de gestión de datos y establecer una monitorización continua.
Integridad
Unos datos íntegros son aquellos que están completos y que no presentan lagunas de forma significativa. Los datos deben contener toda la información esencial. Implementar copias de seguridad de forma regular y establecer controles de acceso a las bases de datos, así como utilizar técnicas de cifrado de datos te asegura una protección frente a posibles pérdidas o modificaciones no deseadas de información.
Consistencia
La consistencia se da cuando no hay contradicción entre los datos almacenados, tanto en diferentes sistemas como en una misma base de datos. Deben mantenerse coherentes tanto en su forma como en su contenido. Lo más útil en este sentido es utilizar softwares de automatización especializados en la detección y corrección de inconsistencias.
Actualización
Los datos deben reflejar información actual y no caducada o antigua. Esto es esencial para poder hacer análisis en tiempo real y poder tomar decisiones relevantes y acertadas en cada momento. Puedes implementar procesos de actualización automática en tu base de datos y utilizar tecnología que facilite la integración de datos en tiempo real. Pero también es importante que colabores con proveedores de datos confiables.
Relevancia
La relevancia hace referencia a que los datos deben contener información útil para el fin para el que la empresa los ha recopilado. Por tanto, no deben contener información superflua o irrelevante. Definir de forma clara los objetivos que se quieren conseguir con los datos te ayudará a separar los datos relevantes de los que no lo son. Pero también es importante seleccionar fuentes de datos confiables y relacionadas con los objetivos del proyecto.
¿Por qué es importante la calidad de los datos?
La calidad de los datos influye de manera directa en la eficacia de las operaciones y decisiones estratégicas de las empresas. Trabajar con datos de calidad permite a las organizaciones entender mejor en qué situación se encuentran, identificar oportunidades de crecimiento y optimizar los procesos.
Por el contrario, los datos erróneos o incorrectos pueden provocar errores graves, como:
Toma de decisiones equivocada.
Pérdida de confianza y credibilidad entre los clientes.
Reducción de la productividad.
Campañas de marketing ineficientes.
Confusión entre los equipos de marketing y ventas.
Aumento de costes operativos.
Pérdida de oportunidades de negocio.
El equipo de Data Science de Cyberclick ha visto cómo los clientes pueden transformar por completo el rendimiento de sus estrategias únicamente mejorando la calidad de los datos, así que en el siguiente apartado queremos contarte cómo les ayudamos a conseguirlo.
Pasos para mejorar la calidad de tus datos
1º. Define los estándares de calidad
Primero de todo, debes especificar qué quieres conseguir con los datos y definir cada uno de los indicadores de calidad según tus objetivos y situación. Por ejemplo, deja claro la periodicidad con la que vas a actualizar tus datos, si vas a implementar técnicas de cifrado o de qué fuentes vas a extraer la información.
2º. Audita tus datos actuales
Una auditoría de datos es un proceso sistemático mediante el que se evalúan todos los indicadores de calidad de los datos para identificar y corregir posibles errores. Una auditoría podría detectar, por ejemplo, si existen datos duplicados en tu CRM. Al solucionar este problema y realizar una limpieza de la base de datos se podría aumentar la eficiencia de las campañas.
Para realizar una auditoría de datos se debe contar con un profesional o equipo experto en Data Science que conozca a la perfección el paso a paso para lograr una auditoría completa.
3º. Implementa herramientas de gestión de datos
Algo que se suele ver mucho en las auditorías es que las empresas no cuentan con un CRM o con una plataforma de centralización de datos, por lo que es de las cosas que más se suelen recomendar al finalizar un análisis de este tipo.
Los CRM son herramientas que van a ayudar a mantener la consistencia y actualización de los datos, así como a unificar los mismos y detectar de forma automática inconsistencias.
Plataformas como HubSpot, Salesforce o Zoho son muy buenas opciones de CRM para gestionar los datos de manera eficiente y automatizar tareas como la actualización de datos o la limpieza.
4º. Capacita a tu equipo
Los datos no solo son algo a lo que vaya a tener acceso únicamente el equipo técnico encargado de la auditoría y del análisis de datos de la empresa, sino que también es algo que van a utilizar los diferentes equipos de una organización. Por eso, es importante que desde los profesionales de marketing hasta los de ventas utilicen unas buenas prácticas de actuación en relación a los datos y sepan su importancia.
Las empresas encargadas de realizar auditorías pueden también capacitar a los equipos internos de una organización en diferentes aspectos relacionados con los datos para que hagan mejor su trabajo, se reduzcan los errores y los procedimientos de utilización de datos sean más correctos.
5º. Realiza análisis de calidad de forma periódica
Los anteriores pasos no son suficientes, pues la calidad de los datos es algo que debe trabajarse de forma periódica. Y es que, su calidad no es algo estático, sino algo que requiere de dedicación constante. Por eso es recomendable realizar revisiones periódicas de su calidad para garantizar que no existan problemas que puedan poner en peligro las acciones de la empresa.
Te recomendamos que establezcas un calendario de revisiones de datos, que puede ser trimestral o mensual según el volumen de los datos y lo críticos que sean.
6º. Prioriza la seguridad y la privacidad
Por último, debes asegurarte de cumplir con la normativa vigente de privacidad de datos que exista en tu país o territorio. Pero proteger la información de tus clientes no es algo a lo que solo obligue la ley, sino que también va a reforzar la confianza entre tus clientes.
En Cyberclick contamos con un equipo de Data Science experto en calidad de datos que puede ayudarte a mejorar la calidad de toda la información que almacenas y a implementar herramientas que optimicen la gestión de datos. No dudes en contactarnos si crees que puedes hacerlo mejor con tus datos.
