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Calidad del dato: 5 consejos para su mejora

El dato está de moda, el big-data, el Gobierno del dato, la privacidad de los datos, la gestión del dato o la calidad de los datos aparecen a diario en artículos, formaciones, noticias y ofertas de empleo. No hay más que hacer una búsqueda en internet para comprobar la atención que suscita el dato.

Dentro de toda esta información que nos invade vamos a detenernos hoy en la calidad del dato, qué queremos decir cuando nos referimos a ella, si está claro el concepto y cómo podemos cada persona contribuir en nuestro trabajo a mantener esta calidad.

Existen múltiples normas técnicas que nos ayudan a concretar a qué nos referimos cuando hablamos de calidad de los datos.

  • La familia de normas ISO 8000, que aborda diferentes aspectos relacionados con la calidad de los datos y los datos maestros: conceptos generales sobre calidad de datos, procesos de gestión de calidad de datos o intercambio de datos maestros entre organizaciones.
  • La familia de las ISO 25000 que tiene por objetivo la creación de un marco de trabajo común para evaluar la calidad del producto de software. En concreto, la norma ISO 25012 define un modelo de calidad de Producto de Datos compuesto por 15 características clasificadas en dos grandes categorías: calidad de datos inherente y calidad de datos dependientes del sistema.
  • El MAMD (Modelo Alarcos de Mejora de Datos) que integrando procesos de gestión de datos, calidad de datos y gobierno de datos permite evaluar y mejorar la capacidad de los procesos de la organización relacionados con la gestión, el gobierno y la calidad de los datos
  • DCAM (Data Management Capability Assessment Model), un modelo de evaluación que define el alcance de las capacidades requeridas para establecer, habilitar y mantener una disciplina de gestión de datos madura.
  • La asociación internacional DAMA (Data Management Association) que tras analizar diversos modelos establece 8 dimensiones de calidad básicas comunes a cualquier estándar: exactitud, completitud, consistencia, integridad, razonabilidad, oportunidad, unicidad, validez.

Pero, de dónde salen los datos, quién los recoge, dónde se almacenan, quién los define, quién los verifica, cuánto tiempo son válidos y otras muchas cuestiones quedan en el aire si no conocemos el ciclo de vida de los datos, es decir, las diferentes etapas o fases por las que pasa un dato desde su inicio hasta su fin.

Podríamos resumirlas en:

Recogida → Mantenimiento → Uso → Archivado → Eliminación

De todas ellas es en la recogida y mantenimiento de los datos donde se producen la mayoría de los errores que perjudicarán la calidad de los datos. Querer realizar un análisis de los datos recogidos asumiendo que su calidad es buena sólo por el hecho de que han sido adquiridos utilizando una herramienta informática que no permite, por ejemplo, duplicar el NIF puede ser un error fatal. Antes de alimentar el análisis los datos han de ser tratados y limpiados.

Estas comprobaciones las podremos llevar a cabo de forma manual o automatizada siendo habitual que en algún momento se requiera una acción manual a la hora de decidir entre varios datos similares cuál es el correcto.

Algunas de las características más relevantes que deben tener los datos que almacenamos en nuestras bases de datos para que sean de calidad serían:

1.- Precisos en el formato, para un formato de fecha es DD/MM/AAAA introducir la fecha en formato MM/DD/AAAA producirá un error sólo si el día es superior a 12 sino estaremos incluyendo un dato erróneo en la base de datos sin ser conscientes del mismo. 

2.- Únicos dentro de la base de datos. La duplicidad y redundancia de datos provoca falta de confianza en la información que manejamos y compartimos.

3.- Actualizados. Unos datos obsoletos no nos sirven, necesitamos valores de información de los que nos podamos fiar, deben ser exactos en la actualidad no sirven si eran exactos hace 2 años y ahora no lo son.

4.- Íntegros. Nuestros datos han de corresponderse con la realidad para que podamos confiar en ellos. Si se producen errores en la toma o manipulación de la información los datos que almacenemos no serán como los datos originales.

Dentro de la integridad de los datos las aplicaciones informáticas nos ayudan por ejemplo evitando la posibilidad de introducir caracteres no numéricos en un salario, verificando o calculando de manera automática la letra de un DNI, comprobando el formato de un número de teléfono, etc. La informática ayudará también proporcionando la seguridad necesaria mediante el monitorizado de las bases de datos, la realización de copias de seguridad, la comprobación de inconsistencias y la protección de la información de ataques externos a la organización.

Si nuestros datos no son de calidad debemos investigar porqué, cuál es el origen del problema y buscar la solución al respecto. Si no llegamos al fondo del asunto cualquier medida que tomemos para mejorar la situación no nos servirá. Tenemos que ser capaces de reconocer el problema subyacente en la baja calidad de los datos que almacenamos y cómo esta situación puede afectar a la organización. Sólo podremos mejorar si somos capaces de identificar la raíz del problema y si comprendemos las repercusiones que tiene para nuestro trabajo, de esta forma encontraremos las soluciones más eficientes.

La mala calidad de los datos puede llevar a la toma de decisiones estratégicas erróneas, la existencia de duplicados podría elevar un determinado valor que nos lleve a tomar una iniciativa poco acertada. De igual manera esta falta de calidad nos hará perder oportunidades de mejora en nuestros servicios por no poder tomar elecciones correctas. Si somos conscientes de que el error en la toma de decisiones ha sido debido a unos datos no precisos, duplicados, inexactos o desactualizados en futuras ocasiones dudaremos de ellos haciendo la información día a día menos relevante en la toma de decisiones.

Podemos encontrarnos diversos puntos de error que influyen en la calidad de los datos:

1.- Errores tecnológicos por transferencias de datos. Dentro de las organizaciones es bastante habitual el traspaso de información de unas aplicaciones a otras. Trabajamos con diferentes herramientas de distintos proveedores cada una de ellas con su propio modelo de datos. Es necesario compartir información entre ellas y los errores que se pueden producir al traspasar esa información influyen en la calidad de los datos. Es fundamental la implicación del departamento de informática en la realización de este tipo de procesos.

2.- Errores por virus, malware, spyware o ciberataque. En este tipo de situaciones nuestros datos pueden perderse o sufrir alteraciones con lo que perderíamos integridad de los mismos. Una buena seguridad de la información es primordial.

3.- Errores humanos. Los cometidos por las personas en el desempeño de su labor diaria. La entrada manual de los datos aumenta la posibilidad de duplicados, errores y eliminaciones accidentales.

Es en este punto donde las personas que formamos parte de la organización podemos tener un papel activo en la calidad del dato. Veamos cómo podemos minimizar el factor humano en los errores de recogida, actualización y eliminación de la información.

5 consejos para mejorar la calidad de los datos.

1.- Analizar qué se quiere de los datos. No es necesario recoger los mismos datos para realizar una encuesta que para conceder una subvención. Debemos evitar el exceso o defecto de datos con un análisis previo de la información que vamos a almacenar en nuestras bases de datos. Preguntarnos para qué recogemos cada dato nos ayudará en el análisis.

2.- Realizar formación en recogida de datos. Si no sabemos cómo hacerlo no podremos hacerlo bien. Eliminar duplicados, corregir valores erróneos, rellenar campos vacíos y validar los datos comprobando que hemos escrito lo que queríamos evitan muchos errores y aumentan la calidad desde el origen. Decisiones como el idioma por defecto, las abreviaturas a usar o la nomenclatura de las calles contribuirá a la mejora de la calidad.

3.- Usar herramientas automatizadas que faciliten la tarea. Aprovechar el potencial de las aplicaciones a la hora de sugerir textos, autorellenar campos, completar información usando nemotécnicos, usar códigos de barras, etc.

4.- Crear cultura del dato, la calidad es prioritaria. Los datos nos ayudarán en la toma de decisiones, tenemos que aprovecharlos y promover su uso para la mejora continua. Una organización que utilice y valore los datos que recoge pondrá más celo en la calidad de los mismos.

5.- Auditorías para comprobar la calidad del dato. Estas auditorías nos darán una visión de los puntos débiles en nuestra estructura de recopilación, mantenimiento y uso de los datos, pudiendo así identificar los problemas existentes para buscarles solución.

Parecen pautas sencillas de seguir pero no olvidemos que muchas de nuestras organizaciones siguen comportándose como pequeños silos dónde cada área o departamento trabaja a su manera y con sus reglas sin contar ni pensar en conjunto, lugares en los que «esto es más trabajo» y donde «si funciona no lo toques».

La calidad de los datos que nuestras PYMEL recogen a diario es fundamental, está en manos de todas las personas que trabajamos en la administración transmitir esa cultura del dato y poner nuestro grano de arena en la mejora diaria de cada información que introducimos en nuestros sistemas.

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2 comentarios sobre “Calidad del dato: 5 consejos para su mejora

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  1. Totalmente de acuerdo, aunque complejo en el caso de terceros donde seguramente encontraremos diferentes direcciones para un mismo ciudadano (por ejemplo). ¿Cuál es la dirección correcta para las notificaciones? ¿Padrón? ¿Hacienda? ¿O la dirección de la casa de veraneo que ha dejado en tu Sede Electrónica?

    En el procedimiento administrativo, la verificación y la consulta del dato nos debería de llevar hacia una verificación automática del mismo a través de herramientas como el PID: https://espublicogestiona.com/la-verificacion-automatica-del-dato-en-el-procedimiento-administrativo/

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    1. La personas cuando presenta su solicitud nos indica cómo y dónde quiere ser contestada. Muchas veces trabajamos a contrareloj y no paramos a leer con calma qué nos pide.
      Si bien es cierto que las herramientas de verificación automática nos pueden ayudar un montón en el proceso nosotros como AAPP tenemos que poner todo lo que podamos de nuestra parte.

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