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Las soluciones de curitas no se ocupan de la causa del problema. Crear visualizaciones de datos para que los datos se vean bonitos o aplicar un árbol de decisiones a datos sucios es solo una pérdida de tiempo. Puede crear todos los modelos del mundo, pero no sirve de nada si presenta sus hallazgos y aparecen errores uno por uno. ¿Qué pasaría si sus hallazgos se tomaran como un evangelio y la empresa toma decisiones importantes basadas en ellos? Ninguno de nosotros quiere estar en esa posición incómoda.

Los datos incorrectos o sucios conducen a conclusiones falsas. El tiempo que dedica a comprender y limpiar los datos es vital para el resultado y la calidad de los resultados. La calidad de los datos siempre se lleva la victoria frente a los complejos algoritmos sofisticados. 

Entonces, ¿qué es la calidad de datos?

 
La calidad de los datos es la medida de qué tan adecuado es un conjunto de datos para cumplir su propósito específico y qué tan confiable es para tomar decisiones confiables. Se compone de características tales como exactitud, integridad, consistencia, validez y oportunidad. Analicemos brevemente estos más abajo.

1. Exactitud: Esto se refiere a qué tan bien los datos reflejan escenarios del mundo real; permitiendo que sea de utilidad. 
2. Integridad : Un conjunto de datos con demasiadas lagunas o espacios en blanco no podrá pasar por el análisis correcto para responder preguntas específicas.
3. Consistencia: Los datos que se almacenan en una ubicación deben ser los mismos y no entrar en conflicto con los mismos datos almacenados en otra ubicación.
4. Validez: Se refiere a cómo se recopilan los datos, definiendo reglas y regulaciones comerciales. Debe estar en el formato correcto y estar dentro del rango correcto.
5. Oportunidad: Los datos que están fácilmente disponibles y accesibles son más beneficiosos que los datos que se vuelven menos útiles y precisos para una empresa a medida que pasa el tiempo. 

¿Qué asegura la calidad de los datos?

 
Se pueden utilizar herramientas específicas de calidad de datos para mejorar y estimar la calidad de los datos. Por ejemplo:

1. Perfil de datos: Esto es examinar la fuente de los datos, comprender la estructura y su uso potencial. 
2. Estandarización de datos: Este es el proceso de traer datos en un formato común que permite a los analistas utilizar los datos.
3. Monitoreo: Los controles frecuentes de la calidad de los datos son vitales. Hay herramientas específicas que se pueden implementar que tienen la capacidad de detectar y corregir datos. 
4. Histórico y en tiempo real: Los datos que se han limpiado previamente permiten a los analistas aplicar ese mismo marco de calidad de datos en otras áreas de datos y aplicaciones.

Un ejemplo de calidad de datos en tiempo real en el sector sanitario es garantizar que los datos del paciente sean precisos y válidos. Esto es esencial para fines de documentación, pagos, gestión de riesgos y protección de datos de pacientes. 

Impactos positivos de la calidad de los datos

1. Toma de Decisiones: Cuanto mayor sea la calidad de los datos, más empresas y usuarios confiarán en la toma de decisiones importantes, en función de los resultados producidos. Esto, a su vez, reduce el riesgo de que la empresa tome una decisión equivocada. 
2. Productividad : Nadie quiere estar sentado allí durante horas corrigiendo errores de datos. Si se toman las medidas correctas en el paso inicial, permite que el personal se concentre en los próximos pasos y otras responsabilidades. 
3. Orden de Targets o Metas: Los datos de calidad pueden garantizar la precisión en los objetivos actuales y futuros de las empresas, por ejemplo, que el equipo de marketing tenga una mejor comprensión de lo que funciona y lo que no funciona.
4. Cumplimiento: hay muchas industrias en las que se utilizan directrices específicas para mantener la privacidad de los datos y protegerlos de posibles infracciones o posibles ataques. La falta de mantener una buena calidad en el sector financiero puede resultar en millones de dólares en multas o lavado de dinero. 

Impactos negativos de la mala calidad de los datos

1. Perder ante tus competidores: Si sus competidores tienen mejores datos que usted, brindarles más información puede resultar en oportunidades perdidas y un daño potencial para la empresa. ¡No dejes que tus competidores te superen!
2. Ingresos: basar las decisiones en datos incorrectos puede provocar una pérdida de ingresos. Por ejemplo, tomar decisiones políticas basadas en datos demográficos incorrectos podría causar problemas sociales y financieros. 
3. Reputación: Todo el mundo quiere mejorar y mantener su reputación, especialmente cuando se trata de dinero. Las decisiones basadas en datos deficientes pueden ser tan perjudiciales para una empresa que podrían perder inversores o potencialmente su empresa. La gente tiende a recordar lo malo sobre lo bueno.

Conclusión

 
Al mirar los datos, hágase estas preguntas:
 
1. ¿Cómo se recolectaron los datos?

La fuente de los datos importa. Por ejemplo, ¿los datos se recopilaron a través de un censo del gobierno o fueron recopilados por alguien que creó manualmente los datos para sus necesidades personales y los cargó en Kaggle? Cotejar datos de personas en su viaje al trabajo y que no están tan interesadas es diferente de enviarles un enlace web de una encuesta que pueden completar en su propio tiempo. 

2. ¿Qué representan los datos?

¿Tienen los datos una buena representación de lo que usted o la empresa está buscando? Hacer declaraciones concretas sobre datos demográficos estadísticos en Francia utilizando datos basados ​​en París es inexacto. 

3. ¿Cómo es el proceso de limpieza de datos?

Existen diferentes métodos para limpiar datos, es importante elegir uno específico que sea único para ese conjunto de datos o tipo de datos en particular. 

4. ¿Qué está haciendo para mantener la calidad de los datos?

Invertir en las personas y la infraestructura correctas para mantener y mejorar continuamente la calidad de sus datos es fundamental en tecnología. 

Siempre es mejor protegerse contra un problema que es evitable, que meterse en él y gastar tiempo y esfuerzo para encontrar una solución. Siempre digo, hazlo correctamente una vez y no tendrás que volver a hacerlo. 

 
 
nisha aria es científico de datos y escritor técnico independiente. Ella está particularmente interesada en proporcionar consejos o tutoriales sobre la carrera de Data Science y conocimiento basado en la teoría sobre Data Science. También desea explorar las diferentes formas en que la Inteligencia Artificial es o puede beneficiar la longevidad de la vida humana. Una estudiante entusiasta que busca ampliar sus conocimientos tecnológicos y sus habilidades de escritura, mientras ayuda a guiar a otros.

Fuente: https://www.kdnuggets.com/2022/01/data-quality-good-bad-ugly.html