Criterios de calidad de los datos: explicados de forma sencilla

La calidad de los datos es importante tanto a nivel personal como corporativo. Los criterios incluyen la precisión y la puntualidad

Por eso importa la calidad de los datos

Ya sea en empresas, institutos de investigación o en la vida cotidiana, en todas partes se recopilan, analizan y utilizan datos para tomar decisiones con conocimiento de causa. La calidad de estos datos es cada vez más importante.

• Fundamento para tomar decisiones con conocimiento de causa: Si sus datos son defectuosos o incompletos, las decisiones y los análisis derivados de ellos pueden ser poco fiables. Esto puede acarrear graves consecuencias, ya se trate de estrategias empresariales, diagnósticos médicos o decisiones personales.
• Ahorro de costes: las empresas que se basan en datos defectuosos malgastan recursos, pierden clientes y se arriesgan a problemas legales. Invertir en mejorar la calidad de los datos suele ahorrar costes a largo plazo.
• Confianza y credibilidad: presentar datos de mala calidad afectará significativamente a la confianza en su organización o proyecto.
• Cumplimiento y protección de datos: muchos sectores y países tienen requisitos legales en materia de protección de datos y cumplimiento de la normativa. La mala calidad de los datos puede infringir estos requisitos y tener consecuencias legales.

Los criterios de calidad de los datos

La calidad de los datos incluye diversos criterios que garantizan que los datos sean fiables, precisos y útiles.

• Exactitud: Los datos deben reflejar fielmente la realidad. Esto significa que hay que minimizar los errores y las imprecisiones. Esto se consigue mediante una cuidadosa recopilación, validación y mantenimiento de los datos.
• Completitud: La falta de datos suele dar lugar a sesgos y resultados poco fiables. Por lo tanto, es importante asegurarse de que se recoge toda la información pertinente.
• Coherencia: Los datos coherentes están libres de contradicciones y armonizan entre sí. Deben evitarse las contradicciones e incoherencias entre distintas fuentes de datos o dentro de una misma base de datos. En este contexto, los formatos y normas coherentes son cruciales.
• Actualidad: En muchos casos, los datos pierden valor con el tiempo. Por lo tanto, hay que comprobar que los datos estén lo más actualizados posible para poder tomar decisiones pertinentes.
• Relevancia: Si recopila datos innecesarios, malgastará recursos y comprometerá la calidad de la recopilación general de datos. Por lo tanto, defina claramente de antemano qué datos son relevantes para usted y para el objetivo que persigue.
• Unicidad: Los datos únicos son claramente identificables y evitan confusiones. Los registros duplicados o la falta de información clave pueden crear confusión y reducir la calidad de los datos.