En la última década, hemos descubierto cómo rastrear, recopilar, almacenar y consultar datos, pero muchas empresas no se encuentran seguras de que sus datos sean realmente confiables y utilizados.

Por tal motivo compartiremos cinco pasos esenciales para establecer una estrategia de calidad de datos exitosa.

Los problemas de calidad de los datos cuestan a las empresas 14 millones de dólares por año en promedio y ocupan alrededor del 40 por ciento del tiempo de un analista de datos. 

Afortunadamente, hay esperanza. Inflow brinda la calidad y confiabilidad de los datos con la diligencia que se merecen. 

Obtenga liderazgo y la aceptación de las partes interesadas

Antes de comenzar a intentar asegurar el liderazgo y la aceptación de las partes interesadas, es importante ser transparente sobre el estado actual de su estrategia de calidad de datos. Considere cómo podría responder las siguientes preguntas:

• ¿Cómo mide la calidad de los datos de los activos que su empresa recopila y almacena?
• ¿Cuáles son los KPI u objetivos clave que hará responsable de cumplir con su estrategia de calidad de datos?
• ¿Tiene una participación multifuncional de los líderes y los usuarios de datos en otras partes de la empresa?
• ¿Quién en la empresa será responsable de cumplir con los KPI y los objetivos de su estrategia?
• ¿Qué controles y contrapesos tiene para garantizar que los KPI se midan correctamente y que se puedan cumplir los objetivos?

De la misma manera que tener visibilidad de sus canales de datos facilita garantizar una alta calidad de los datos, la transparencia tanto en su estrategia como en su progreso incremental será fundamental cuando se trata de mantener a todos informados y responsables.

Establecer SLA de calidad de datos

De la misma manera que los equipos de ingeniería de software establecen acuerdos de nivel de servicio (SLA) para el tiempo de actividad y el tiempo de inactividad, los equipos de datos deben adoptar un enfoque similar para establecer pautas sobre la calidad de los datos. Definir SLA claros desde el principio también ayudará con la aceptación de las partes interesadas.

Antes de abordar sus SLA, es fundamental comprender y alinear cada parte del ciclo de vida de los datos y cómo los datos aportan valor a su empresa. El resultado de cada fase de este proceso determinará las mediciones y los SLA de calidad de los datos correspondientes. Por ejemplo, los datos sin procesar ingeridos por su lago de datos o almacén deben cumplir requisitos diferentes a los de los datos transformados que se procesan en un almacén de datos.

Evite centrarse en las mediciones de la calidad de los datos. En cambio, manténgalo simple. Mida las métricas tangibles como la integridad, la frescura, la precisión, la coherencia y la validez en lugar de puntuaciones oscuras de “precisión” u otras medidas locales. Estos tipos de marcos solo generarán confusión en el futuro a medida que los SLA cambien para cumplir con las prioridades de la empresa.

Encabezar un programa de administración de datos

Si se lanza un programa de calidad de datos pero nadie más en la empresa se entera (incluido el liderazgo), ¿tendrá algún impacto? Probablemente no. Para asegurarnos de que los usuarios de datos en toda la empresa sepan por qué es importante la calidad de los datos, sugerimos desarrollar un programa para que los defensores de la calidad de los datos lleven la antorcha y guíen a otros a través de las mejores prácticas de acceso, uso y almacenamiento de datos.

Haga que la participación y la evangelización sean fáciles y accesibles. Asegúrese de comunicar cómo la calidad de los datos afecta sus áreas funcionales, desde marketing hasta ventas, y facilíteles compartir y hacer cumplir con su equipo. Concéntrese en las ganancias rápidas o a corto plazo para obtener tracción mientras promueve y ejecuta la estrategia a largo plazo.

Automatice sus herramientas de gobierno de datos y linaje

Con medidas de cumplimiento cada vez más estrictas en torno al acceso a los datos y las aplicaciones, un enfoque manual para el monitoreo de la calidad de los datos como vehículo para el gobierno de los datos no es suficiente.

El monitoreo manual de la calidad de los datos no solo es tedioso y requiere mucho tiempo, sino que estas herramientas no pueden seguir el ritmo de la velocidad de innovación en el resto de la pila de datos (piense: modelado de datos habilitado para ML, paneles de análisis rápidos y la malla de datos ).

En cambio, sugerimos invertir en herramientas automatizadas que puedan validar, monitorear y alertar rápidamente sobre problemas de calidad de datos a medida que surjan. Agregue la capacidad de establecer reglas personalizadas, y estas tecnologías tienen el potencial de desbloquear realmente el potencial de los datos para su organización.

Crear un plan de comunicaciones

Ahora que todas las piezas están en su lugar, el paso final es armar un plan de comunicaciones a nivel de programa sólido y completo que mantendrá el liderazgo al tanto, las partes interesadas alineadas con el progreso de su proyecto y los administradores de datos al tanto de sus órdenes de marcha.

Un buen plan de comunicación será bidireccional y mantendrá a todos involucrados en el ciclo sobre el estado de los entregables relevantes. Un buen plan de comunicación infundirá confianza, incluso en las partes escépticas, de que su equipo está al mando de la situación, independientemente de lo lejos que esté de sus objetivos.

Al final del día, el objetivo de su estrategia de calidad de datos será garantizar que los equipos de toda la empresa se sientan capacitados para usar datos confiables. De hecho, creemos que una estrategia de calidad de datos sólida y completa marca la diferencia cuando se trata de hacer casi cualquier cosa con los datos, desde escalar un equipo de datos eficaz hasta construir una gran plataforma de datos .