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El data quality marca la diferencia

La gestión de grandes volúmenes de información es un desafío al que hacen frente las empresas en la actualidad. Para conseguir una toma correcta decisiones más precisa, cada vez resulta más imprescindible que los datos que se manejan sean más fiables y de calidad. Teniendo en cuenta la relevancia de este tema en el mundo empresarial, hemos diseñado un Master en Big Data que garantiza la formación de profesionales altamente cualificados en la materia.

Qué es el Data Quality

Siguiendo con la exposición, el mero hecho de contar con grandes cantidades de datos no reporta beneficios, a priori, a los negocios. Antes de usarlos, estos se deben clasificar y depurar, seleccionando los verdaderamente relevantes para la empresa. Por lo tanto, es fundamental que cada organización gestione eficientemente la información de la que dispone para anticiparse a las problemáticas o solucionarlas de la mejor forma; tomar mejores decisiones de negocio, así como realizar sugerencias de nuevos productos.

El correcto procesamiento de los macrodatos es fundamental para las empresas que han decidido dejarse engullir por la transformación digital. Gracias a una mayor capacidad analítica se puede obtener información relevante que permite cumplir con las expectativas de los clientes con mayores garantías. No obstante, la calidad de la información almacenada es determinante para lograr este propósito, como se dijo, y nuestro Master en Big Data online te brindará las herramientas necesarias para gestionar, de forma correcta, grandes volúmenes de datos y realizar una óptima interpretación de estos.

Por qué el data quality marca la diferencia

Dado el gran volumen de datos que puede almacenar en la actualidad cualquier empresa, es un desafío hacer una selección adecuada de la información más útil y beneficiosa que contribuya a su correcto funcionamiento. Contar con datos de calidad garantiza, entre otras cosas, que tenga lugar una mejor orquestación ejecutiva.

Los especialistas en este ámbito concuerdan en que, para garantizar la calidad de datos, las empresas tienen que dar una óptima respuesta a varios desafíos, conocidos como las “cinco uves”, que son: el volumen de datos almacenados, la velocidad de procesamiento de los mismos, la veracidad (que está relacionada con el nivel de certeza), la variedad (que hace alusión a sus formatos, tipos o flujos diarios) y el valor que tiene la información disponible para la empresa en cuestión.

Al tener grandes cantidades de información fiable, las empresas pueden conocer las tendencias de sus servicios o productos. El acceso a dominios que no pertenecen a la organización permite recopilar datos provenientes de diferentes fuentes: redes sociales, encuestas, campañas de marketing o comentarios. Estos pueden ser usados para medir el grado de satisfacción de los usuarios finales, por ejemplo.

De igual modo, el big data favorece la previsión de problemas y el reconocimiento de áreas inseguras que puedan dañar los procesos o la reputación de la compañía. Igualmente, se pueden emplear para reconocer y explorar nuevas oportunidades de mercado. Y permiten identificar las tendencias relevantes que pueden ser usadas para actualizar las políticas de producción de las empresas. Además, ayudan a reducir los gastos. Su correcta gestión posibilita, a su vez, que tenga lugar un mejor análisis de la información, facilitando la toma de decisiones certeras en un menor tiempo.

En suma, una organización que aboga por la calidad de los datos recogidos conoce mejor los gustos de sus clientes y puede anticiparse a sus necesidades. Esto también contribuye a desarrollar operaciones eficientes con las que obtener mayor retorno.

Hoy en día, la correcta gestión de los grandes volúmenes de datos es determinante para alcanzar el éxito y perpetuarse. Por lo tanto, es prioritario que se manipulen datos seguros y fiables. Para ello, deben trazarse políticas que garanticen una criba selectiva de estos o una recogida orientada desde su origen. A continuación, exponemos algunos de los retos a los que se enfrentan las empresas que trabajan con macrodatos.

Retos propios del data quatity

Numerosos tipos de datos

En la actualidad, las empresas tienen acceso a diferentes tipos de datos, lo cual puede generar problemas al momento de tratarlos. Existen datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Se calcula que de la información disponible en Internet solo el 20 % es estructurada.

Variadas fuentes de datos

Las fuentes a las que las empresas pueden acceder son diversas. Pueden ser datos recopilados de ordenadores, de móviles, experimentales y aquellos recogidos en encuestas o por empresas especializadas en análisis.

Tiempo de análisis de datos

Dado que el volumen de datos disponibles es extenso, se necesita mayor tiempo para convertir los datos no estructurados en estructurados, para, de este modo, poder obtener datos de calidad que permitan hacer una correcta y eficiente gestión posterior de la información.

Inexistencia de estándares de calidad para el big data

La Organización Internacional de Normalización publicó en el año 2011 la norma de calidad de datos ISO 8000, pero hasta la fecha, se están realizando investigaciones que conduzcan a resultados unificados y probados sobre la calidad de la información procedente de big data, siendo esto una desventaja para la medición de la calidad de los macrodatos. Así, si no se desarrollan todas las previsiones posibles, se podrían trazar estrategias erróneas, en caso de que una empresa trabaje con una base de datos no fiable ni veraz.

Finalmente, todas las empresas deben priorizar el trabajo con datos de calidad, lo cual garantiza que se esté manipulando información de valor. La correcta gestión de los datos trae consigo numerosos beneficios tanto para la empresa como para el cliente. Es necesario realizar un análisis adecuado de los grandes volúmenes de información disponible que permita extraer datos de valor para la entidad. Luego, estos datos pueden ser procesados y usados en la toma de decisiones.

Con el procesamiento de datos de calidad es posible que las empresas recojan información valiosa sobre la opinión que tienen los clientes de su negocio, así como de las acciones y estrategias a seguir para mejorar, en este aspecto, en el futuro.

Es por ello que nuestro Master en Big Data y business analytics trata aportar una visión enfocada a conseguir información relevante. Este curso te dotará de los conocimientos y la experiencia necesaria para hacer frente al análisis de datos de calidad que aporten valor añadido a la capacidad ejecutiva de una organización. Solicita información sin compromiso.

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Equipo de profesionales formado esencialmente por profesores y colaboradores con amplia experiencia en las distintas áreas de negocio del mundo empresarial y del mundo académico. IMF Business School ofrece una exclusiva oferta de postgrados en tecnología en colaboración con empresa como Deloitte, Indra o EY (masters en Big Data, Ciberseguridad, Sistemas, Deep Learning, IoT) y un máster que permite acceder a la certificación PMP/PMI. Para ello IMF cuenta con acuerdos con universidades como Nebrija, la Universidad de Alcalá y la Universidad Católica de Ávila así como con un selecto grupo de universidades de Latinoamérica.
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Todas las empresas deben priorizar el trabajo con datos de calidad, lo cual garantiza que se esté manipulando información de valor.