¿Cómo se realiza una evaluación de la calidad de datos?
La calidad de los datos es un aspecto crucial para cualquier organización que se basa en información para tomar decisiones precisas y confiables. Una evaluación adecuada de la calidad de datos garantiza comprender si la información utilizada utilizada es exacta, completa y coherente al contexto necesario. En este artículo, exploraremos las cuatro fases fundamentales para llevar a cabo una evaluación efectiva de calidad de datos.
Fase 1: Definición del alcance de la evaluación
El primer paso en el proceso de evaluación de calidad de datos es definir el alcance de la misma. El objetivo es identificar el conjunto de elementos de datos que serán parte del proceso de medición y evaluación. Esto implica la combinación de uno o varios repositorios de datos para obtener un listado exhaustivo de los elementos que formarán parte de la evaluación.
Un equipo multidisciplinario, que involucre a expertos en la materia y a partes interesadas clave, debe participar en la definición del alcance. Esto asegurará que se tengan en cuenta todas las fuentes relevantes de datos y que los elementos seleccionados sean representativos de la totalidad de la información manejada por la organización.
Fase 2: Captura de reglas de negocio a través de mecanismos
Las reglas de negocio son declaraciones que definen cómo debe funcionar una organización, y son fundamentales para evaluar la validez de los datos. Estas reglas pueden variar según la industria y el tipo de datos que se manejan. Por ejemplo, en el sector financiero, puede haber reglas sobre cómo se deben calcular los intereses, mientras que en el ámbito de la salud, puede haber reglas sobre la privacidad de la información del paciente.
Para capturar las reglas de negocio, es esencial llevar a cabo sesiones de trabajo con expertos del dominio y partes interesadas. Durante estas sesiones, se identificarán, determinarán y describirán las reglas de negocio pertinentes para el proceso de evaluación. Es importante que este proceso sea iterativo, ya que puede requerir varias revisiones y validaciones para asegurar su precisión.
Fase 3: Clasificación de reglas de negocio
La clasificación de las reglas de negocio es un paso crucial para una evaluación efectiva de calidad de datos. En esta fase, se agrupan las reglas y requisitos identificados en la fase anterior como productos. La clasificación se realizará en forma de características, de acuerdo con el estándar ISO/IEC 25012, y en forma de propiedades de calidad de datos, según el estándar ISO/IEC 25024.
El estándar ISO/IEC 25012 proporciona una estructura para clasificar las características de calidad de datos. Por otro lado, el estándar ISO/IEC 25024 define las propiedades que permiten medir estas características.
La clasificación adecuada de las reglas de negocio permite una evaluación más estructurada y precisa de la calidad de datos, facilitando la identificación de áreas de mejora y la asignación de recursos para corregir posibles deficiencias.
Fase 4: Generación de scripts y evaluación del repositorio
La última fase consiste en desarrollar los mecanismos necesarios para realizar la validación de las reglas de negocio y medir la calidad de datos. Para la mayoría de las reglas de negocio, será necesario generar scripts que verifiquen su cumplimiento. Estos scripts se encargarán de aplicar las reglas sobre los datos y obtener los resultados de la evaluación.
Una vez generados los scripts, se procede a ejecutarlos sobre el repositorio de datos. Los resultados obtenidos permitirán conocer el grado de cumplimiento de los requisitos de calidad de datos y, a partir de ello, realizar la evaluación de la calidad de datos en el laboratorio.
La evaluación de calidad de datos en el laboratorio permitirá identificar tanto las fortalezas como las debilidades del repositorio de datos de la organización. Se podrán tomar decisiones informadas para mejorar la calidad de los datos, implementar políticas y procedimientos que aseguren su mantenimiento y velar por la integridad de la información utilizada en los procesos de la organización.
Una evaluación efectiva de calidad de datos sigue estos cuatro pasos: definición del alcance, captura de reglas de negocio, clasificación de reglas de negocio y generación de scripts para la evaluación del repositorio. Al implementar este proceso de manera rigurosa, las organizaciones pueden asegurar que sus datos sean confiables, precisos y coherentes, lo que se traduce en una mejor toma de decisiones y una ventaja competitiva en el mercado.
