“¿Puedo confiar en estos datos?”

En la era incipiente de la inteligencia artificial (IA), esta pregunta se vuelve cada vez más crítica para individuos y organizaciones. La confiabilidad de los datos es la piedra angular de una organización. toma de decisiones basada en datos. Una encuesta reciente de Precisamente identificó la toma de decisiones basada en datos como el objetivo principal del 77% de las iniciativas de datos, sin embargo, solo el 46% de las organizaciones tienen una confianza alta o muy alta en los datos que respaldan sus decisiones, según el estudio.

Un informe de la Foro Económico Mundial destaca la importancia de la confiabilidad de los datos para aprovechar el potencial de la IA. Si bien el 90% de los directores ejecutivos públicos y privados creen que la IA es esencial para contrarrestar el cambio climático, el 75% de los ejecutivos no tiene un alto nivel de confianza en la confiabilidad de los datos que impulsan sus proyectos de datos cruciales. Garantizar el éxito de futuras iniciativas basadas en datos comienza con datos confiables, y demostrar que los datos son confiables comienza con definir ¿Qué es la confiabilidad de los datos?y determinar cómo lograrlo.

¿Qué es la confiabilidad de los datos?

La confiabilidad de los datos es la determinación que los datos sean exactos, completos, consistentes y libres de errores. Garantizar la confiabilidad de los datos es un componente de la estrategia de una organización. esfuerzos de integridad de datos, que se extienden más allá de los propios datos a la infraestructura y los procesos relacionados con los datos:

• Integridad física rige los procedimientos para almacenar y recuperar datos de forma segura de los sistemas de TI. Protege contra interrupciones y otras amenazas externas a la confiabilidad de los datos.
• Integridad lógica confirma que los datos tienen sentido en diversos contextos. La lógica de los datos puede verse comprometida por errores humanos o fallas en el diseño del sistema. La integridad lógica tiene cuatro aspectos:
  • Integridad del dominio se relaciona con el rango aceptable de valores, como números enteros, texto o fecha.
  • Integridad de la entidad evita la duplicación mediante la aplicación de claves primarias que identifican de forma única los registros en una tabla de base de datos relacional.
  • Integridad referencial Implementa reglas y procedimientos que mantienen la coherencia entre dos tablas de bases de datos.
  • Integridad definida por el usuario intenta identificar errores que las otras comprobaciones de integridad pasan por alto aplicando las propias reglas internas y limitaciones de los datos de la organización.

La confiabilidad de los datos sirve como el primer paso para crear procesos sólidos de toma de decisiones basados ​​en datos. La calidad de las decisiones se ve afectada por lo incompleto de los datos, las inexactitudes de los datos y los sesgos introducidos por la falta de estandarización de los formatos de los datos, las definiciones inconsistentes de los datos y los métodos inadecuados de recopilación de datos. Tener confianza en la confiabilidad de sus datos permite a los tomadores de decisiones recopilar la información que necesitan y responder rápidamente a las condiciones cambiantes de la industria y el mercado.

¿Por qué es importante la confiabilidad de los datos?

Una forma de medir la importancia de la confiabilidad de los datos es considerando la características de los datos no confiables:

• Incorrecto Los datos son totalmente erróneos y engañosos.
• Anticuado Los datos ya no son precisos e igualmente engañosos.
• Incompleto A los datos les faltan valores o carecen de atributos específicos, como un registro de cliente sin información de contacto.
• Duplicar los datos pueden distorsionar los análisis y desperdiciar recursos.
• Inconsistente Los datos existen en diferentes formas o formatos dentro de la organización.
• Irrelevante Los datos no agregan valor en el contexto del análisis actual.
• No estructurado los datos carecen de un contexto que permita analizarlos con precisión, como texto sin formato versus texto en un campo de base de datos definido.
• No cumple Los datos causan problemas a las industrias reguladas, como la atención médica y las finanzas, y pueden dar lugar a sanciones legales y financieras.

Por el contrario, los datos confiables mejoran la calidad de las decisiones comerciales, contribuyen a la eficiencia operativa de la empresa, aumentan los niveles de satisfacción del cliente, hacen que la gestión financiera sea más precisa y facilita el cumplimiento normativo. Otros beneficios de la confiabilidad de los datos para una organización son un marketing más efectivo, menores costos operativos, pronósticos más precisos, mayor escalabilidad e integraciones de datos más significativas y útiles.

La ventaja más importante que obtienen las empresas de una mayor confiabilidad de los datos puede ser la confianza que generan con los empleados, socios y clientes. Si la confianza es la base de las relaciones comerciales, la confiabilidad de los datos es el camino para establecer vínculos fuertes y duraderos e interacciones positivas con las partes y partes interesadas dentro y fuera de la empresa. 

Cómo medir la confiabilidad de los datos

El primer paso en medición de la confiabilidad de los datos es determinar las métricas más apropiadas para el tipo específico de datos y aplicación, o "dimensión". Algunas métricas de confiabilidad de los datos son intrínsecas o independientes de un caso de uso particular, como el número total de errores de codificación en una base de datos. Otros son extrínsecos, lo que significa que están vinculados directamente a una tarea o contexto específico, como el tiempo de carga promedio de una página web.

Las métricas intrínsecas abarcan la precisión, integridad y consistencia, frescura y privacidad y seguridad:

• Exactitud Se mide por qué tan bien los datos describen o representan la situación del mundo real a la que pertenecen. Esto incluye si los datos poseen los atributos descritos en el modelo de datos y si las predicciones del modelo sobre eventos y circunstancias resultan ser ciertas.
• Integridad  se relaciona tanto con los datos en sí como con los modelos de datos que se crearon en base a esos datos. La integridad se mide identificando valores nulos o elementos de datos en la base de datos y campos donde faltan datos por completo.
• Consistencia elimina las redundancias de datos y las inconsistencias en los valores que son agregaciones entre sí. Un ejemplo es una base de datos en la que los números de modelo de producto utilizados por el departamento de ventas no coinciden con los números de modelo utilizados por el equipo de producción.
• Frescura define la actualidad de los datos en el momento presente, que está relacionado pero no es sinónimo de puntualidad de los datos, o la relevancia de los datos cuando se aplican a una tarea específica. Por ejemplo, es posible que la publicación de las cifras de ventas se retrase debido a una lista obsoleta de representantes de ventas. Los datos de ventas son precisos y oportunos para el análisis, pero no están actualizados.

Las métricas extrínsecas incluyen la relevancia, fiabilidad , oportunidad, usabilidad y validez:

• Pertinencia garantiza que los datos proporcionen la información necesaria para la tarea y sean suficientes para cumplir con todos los casos de uso previstos. La irrelevancia puede deberse a redundancias, estar desactualizado o estar incompleto.
• Fiabilidad Se refiere a qué tan confiables las partes interesadas consideran los datos. Para que los datos se consideren verdaderos y creíbles, deben ser verificables en términos de su fuente, su calidad y cualquier posible sesgo.
• Oportunidad confirma que los datos están actualizados y disponibles para ser utilizados para los fines previstos. La información actualizada que nunca llega a quienes toman las decisiones y que la necesitan es tan inútil como la información desactualizada que les llega de inmediato.
• usabilidad Determina con qué facilidad los consumidores de datos de la organización pueden acceder y comprender los datos. Los datos deben ser claros e inequívocos, y deben ser accesibles mediante variaciones de formularios de solicitud, redacción y enfoques.
• Validez verifica que los datos se ajusten a las reglas internas de la empresa y a las definiciones de datos. Varios departamentos deben acordar métodos específicos para crear, describir y mantener datos para promover procesos comerciales consistentes y eficientes.

Cómo mejorar la confiabilidad de los datos: ejemplos y desafíos

Mejorar la confiabilidad de los datos de su empresa comienza por identificar los casos de uso más importantes, como la previsión de ventas, la planificación de la fuerza laboral o el diseño de estrategias de marketing efectivas. Esto le permite centrarse en los datos que tienen el mayor impacto en toda la organización y proporciona puntos en común para todas las partes interesadas. También destaca las áreas y aplicaciones que más necesitan datos más confiables.

Al adoptar las mejores prácticas para promover la confiabilidad de los datos, las organizaciones obtienen beneficios en todo el mundo. pila de datos completa: desde fuentes de datos y herramientas de extracción y carga, hasta almacenes de datos en la nube y herramientas de transformación.

• Cumplir con los estándares de recopilación de datos. Esto reduce la variación en los datos y promueve la coherencia en toda la empresa.
• Capacite a los recolectores de datos para que se centren en la confiabilidad. Poner a su disposición herramientas y técnicas que reduzcan la probabilidad de errores humanos e informarles sobre los costos asociados con el uso de datos no confiables.
• Realizar auditorías periódicas. Las auditorías de datos identifican errores e inconsistencias en los sistemas y profundizan para descubrir las causas de los problemas y determinar acciones correctivas.
• Pruebe la confiabilidad de sus herramientas e instrumentos. Los instrumentos de recopilación de datos incluyen encuestas, cuestionarios y herramientas de medición. Además de realizar pruebas piloto de las herramientas, es necesario supervisar el proceso de recopilación para comprobar que los datos estén completos, sean precisos y coherentes.
• Limpia los datos. Detecte y elimine cualquier valor atípico en los datos. Identifique valores faltantes e inconsistentes e implemente métodos estándar para lograr la integridad y coherencia de los datos.
• Crea un diccionario de datos. El diccionario sirve como depósito central de tipos de datos, relaciones de datos y significado de los datos. Le permite rastrear la fuente de los datos, su formato y cómo se han utilizado. También sirve como un recurso compartido para todas las partes interesadas.
• Asegúrese de que los datos sean reproducibles. Documentar cuidadosamente sus prácticas de recopilación de datos le permitirá a usted y a otros reproducir sus resultados. Las metodologías utilizadas deben explicarse claramente y se debe realizar un seguimiento preciso de todas las versiones de los datos.
• Aplicar políticas de Gobierno de Datos. Asegúrese de que los consumidores de datos de la empresa comprendan sus políticas y procedimientos de datos relacionados con los controles de acceso, las modificaciones y las actualizaciones del registro de cambios.
• Mantenga sus datos respaldados y recuperables. Prepárese para la posible pérdida de datos críticos probando sus procesos de recuperación de datos con regularidad.

La confiabilidad de los datos es clave para generar confianza en la IA

La gran promesa de la inteligencia artificial generativa (GenAI) depende de empresas y consumidores superar su desconfianza hacia la tecnología. La confiabilidad de los datos puede contrarrestar la variabilidad y las imprecisiones inherentes a los sistemas de aprendizaje automático de modelos de lenguaje grande (LLM). La aplicación de principios de confiabilidad de datos al modelado de IA aborda el sesgo implícito y explícito del contenido generado por IA.

Ejemplos de confiabilidad de datos aplicados a las innovaciones GenAI incluyen IA explicable (XAI) que mejora la transparencia y la comprensibilidad de los sistemas, y colaboración humano-IA, que combina la intuición y la experiencia humanas con la eficiencia computacional de la IA. También se están desarrollando marcos éticos de IA que luchan por la justicia y la igualdad, además de la precisión y la confiabilidad.

Los datos son el combustible que impulsa las empresas modernas, pero el valor de esos datos disminuye precipitadamente a medida que los consumidores pierden la fe en su precisión, integridad y confiabilidad. La mejor manera de mejorar el rendimiento que su empresa obtiene de sus inversiones en datos es implementar herramientas y procesos que salvaguarden y mejoren su valor.

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• Fuente: https://www.dataversity.net/what-is-data-reliability-and-why-do-you-need-it/