Los análisis y reportes en un departamento o área podrían representar largas horas de comprobación, arreglos o definitivamente sacar resultados sin ningún valor. La frase popular “Si entra basura, saldrá basura” aplica perfecto, pues no habrá resultados confiables sin datos precisos. De hecho, CUIDADO, los resultados pueden incluso ser perjudiciales, ya que pueden tergiversar la realidad.

La integridad de la información es crítica para asegurar que tenemos alta calidad en los datos para tomar decisiones acertadas. Sin embargo, ¿qué criterios definen si la data es de alta calidad? deben ser una serie de datos precisos, consistentes, válidos, completos y uniformes. La limpieza y validación de datos toma mucho tiempo y esfuerzo. Al mismo tiempo, la data se ensucia con facilidad, si como parte del proceso de recolectar los datos, no se cuenta con restricciones y comprobaciones.

Para ello, es importante contar con una estrategia de limpieza de datos, en la cual es primordial crear estándares de datos uniformes en el punto de recolección y captura de datos. Recuerde para tener una empresa basada en datos, la estrategia de limpieza es vital.    

La integridad de la información es crítica para asegurar que se tiene alta calidad en los datos para tomar decisiones acertadas.

En este artículo quiero compartir 6 aspectos recomendados por la Academy to Innovate HR, para asegurar limpieza continua de la base de datos:

1. Datos actualizados: Asegúrese que la data está siempre al día.
2. Verifique Identificadores Únicos: una persona puede tener más de una posición, se almacenan como 2 registros separados en un mismo sistema. Determine si se pueden concentrar en 1 solo.
3. Revise las etiquetas de todos los campos para ver si existen valores sin éstas e incluirlas.
4. Verifique los valores que faltan: si son demasiados pueden traer resultados sesgados o poco precisos.
5. Compruebe los valores atípicos (outliers). Puede empezar comprobando los valores mínimos y máximos y de igual manera, existen fórmulas que le permitirán encontrar si existen estos valores dentro de su data.
6. Defina valores válidos y elimine todos los que no lo son. Por ejemplo, el género se define por M o F. Estos son los valores de datos válidos. Se supone que cualquier otro valor no es válido. Estos datos se pueden marcar fácilmente para su validación y corrección.

De igual manera, podremos encontrar en la bibliografía de analítica de datos, algunas buenas prácticas que aseguren la limpieza de los datos. Las que considero más relevantes son:

1. Implementar un Plan Estratégico para Datos de Calidad: Preguntas como la siguientes le brindará qué camino debe seguir: ¿Qué beneficios se podría ver al usar datos de mayor calidad? ¿Qué tipos de datos capturamos regularmente? ¿En qué tipos de datos basamos nuestras decisiones empresariales importantes? ¿Cómo se capturan estos conjuntos de datos? ¿Quién captura estos datos? ¿Qué estándares para la captura de datos utilizamos actualmente, si los hay? ¿Detectamos errores y problemas durante la captura de datos? ¿Cómo podemos estandarizar los datos que capturamos para que sean más limpios? ¿Dónde se producen la mayoría de los errores en nuestros datos? ¿En general, cómo limpiamos nuestros datos? ¿Qué métodos utilizamos para validar nuestros datos? ¿Cómo combinamos nuestros datos de múltiples fuentes? ¿Existen oportunidades para integrar o combinar nuestros datos de manera única que potencien mejores decisiones? ¿Qué automatización utilizamos actualmente para los datos? ¿Qué automatización mejoraría en gran medida nuestros sistemas de datos? ¿Cómo probamos y supervisamos la calidad de nuestros datos? ¿Cómo evaluamos la exactitud de nuestras decisiones comerciales? ¿Quién es responsable de la calidad de nuestros datos?
2. Estandarizar los datos en el punto de captura /entrada: Es importante crear estándares de datos uniformes en el punto de captura o recolección de datos. Es decir, cree estándares de cómo se capturan, en el inicio, los datos.
3. Crear una política de estándares de captura de datos y comparta en toda la organización: Así podrá identificar incoherencias, inexactitudes y registros duplicados de manera más fácil e inmediata.
4. Validar la precisión de los datos: Con la estandarización de datos al momento de capturarlos la precisión, de los mismos mejorarán. Sin embargo, es importante hacer una validación de los datos constantemente que contemple la capacidad de eliminar duplicados, identificar errores y actualizar registros obsoletos en conjuntos de datos que ya están capturados.
5. Anexar datos que faltan lo que significa hacer referencia cruzada a varios orígenes de datos y combinar datos conocidos en un conjunto de datos final.
6. La automatización es una de las mejores maneras de reducir los errores humanos. Además, puede ahorrar una cantidad significativa de tiempo y reduciendo costos.  
7. Capacitar a su fuerza de trabajo sobre la importancia de los datos limpios y el correcto funcionamiento de los procesos de datos, permitirá que sus empleados estén mejor informados y más entusiasmados con ayudar a que los procesos tengan éxito y ofrecer ideas sobre cómo mejorar el sistema

En conclusión, contar con un adecuado proceso de limpieza de datos es vital para tener éxito en las actividades empresariales centradas en los datos y en implementar una cultura basada en datos.

Saludos,

Francisco Camacho