Last updated on 26 ago 2024

¿Cómo garantiza la calidad y precisión de los datos en sus proyectos?

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La calidad y precisión de los datos son esenciales para cualquier proyecto de análisis de datos, ya que afectan la validez, confiabilidad y utilidad de los resultados. La mala calidad y precisión de los datos puede llevar a conclusiones erróneas, ideas engañosas y recursos desperdiciados. Por lo tanto, es importante seguir algunas prácticas y técnicas recomendadas para garantizar la calidad y precisión de los datos en sus proyectos. Aquí están algunos de ellos.

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1 Defina sus requisitos de datos

Antes de comenzar a recopilar, procesar o analizar datos, debe tener una comprensión clara de qué datos necesita, por qué los necesita y cómo los usará. Esto le ayudará a establecer el alcance, los criterios y los estándares para la calidad y precisión de sus datos. También debe identificar las fuentes, los formatos y los métodos de recopilación de datos, y asegurarse de que sean coherentes, relevantes y confiables.

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Nilesh Lalla

Senior Industry Director @ Cyient
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Organizations struggle with data accuracy due to fragmented, siloed systems. Over time, multiple systems were implemented to address immediate needs, leading to data duplication and inconsistencies. This disjointed approach has created inefficiencies, higher costs, and a lack of a single source of truth. As the workforce ages, maintaining these legacy systems becomes even more challenging. To overcome these issues, organizations must standardize their data, consolidating it into a unified system. This reduces duplication, lowers costs, and improves data quality, positioning the organization for long-term success.

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2 Realizar validación y verificación de datos

La validación y verificación de datos son dos procesos que comprueban los datos en busca de errores, inconsistencias y anomalías. La validación de datos garantiza que los datos cumplan las reglas y especificaciones predefinidas, como tipos de datos, rangos, formatos y restricciones. La verificación de datos garantiza que los datos coincidan con la fuente original y no hayan sido alterados o dañados durante la transmisión o el almacenamiento. Puede utilizar diversas herramientas y técnicas para realizar la validación y verificación de datos, como sumas de comprobación, comprobaciones cruzadas, perfiles de datos y limpieza de datos.

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Edo Riyandani Supomo

Public Health
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Implementing cross-references with independent data sources is an essential tip for performing data validation and verification in a public health setting. By comparing collected data with information from external, reputable sources, it is possible to identify discrepancies, errors, and outliers that may have been missed by internal validation alone. This process not only improves data precision but also provides an additional validation layer by utilizing established datasets or information from reputable institutions, thereby enhancing the overall reliability of the collected public health data.

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3 Implementar controles de calidad de datos

Los controles de calidad de datos son medidas que supervisan y mantienen la calidad y precisión de los datos a lo largo del ciclo de vida de los datos. Incluyen políticas, procedimientos, roles y responsabilidades de calidad de datos, así como métricas, indicadores e informes de calidad de datos. Los controles de calidad de datos le ayudan a identificar y resolver problemas de calidad de datos, realizar un seguimiento y evaluar el rendimiento de la calidad de los datos y mejorar los procesos y resultados de la calidad de los datos. Puede utilizar varios marcos y estándares para implementar controles de calidad de datos, como el Ciclo de gestión de la calidad de los datos, el Marco de evaluación de la calidad de los datos y la Norma de calidad de datos ISO 8000.

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Edo Riyandani Supomo

Public Health
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Establishing a protocol for standardized data collection and entry is an effective tip. This requires clearly defining data fields, formats, and units, as well as providing comprehensive training to data collection staff. Validate data on a regular basis using automated checks and manual audits to identify discrepancies and outliers. In addition, implement data validation rules to identify and prevent errors in real time. Public health institutions can enhance the integrity of their datasets and improve the efficacy of their interventions and policies by complying with a consistent data collection process as well as constantly monitoring the quality of their data.

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4 Documente y comunique la calidad y precisión de sus datos

La documentación y la comunicación son aspectos clave para garantizar la calidad y precisión de los datos en sus proyectos. La documentación proporciona un registro de las fuentes de datos, métodos, suposiciones, limitaciones y resultados de su proyecto de análisis de datos. Le ayuda a garantizar la transparencia, la responsabilidad y la reproducibilidad de la calidad y precisión de sus datos. La comunicación implica compartir la información y los hallazgos de la calidad y precisión de sus datos con sus partes interesadas, como sus clientes, gerentes, colegas y usuarios. Le ayuda a garantizar la alineación, la colaboración y la retroalimentación sobre la calidad y precisión de sus datos.

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Edo Riyandani Supomo

Public Health
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Transparency and credibility require that data quality and accuracy are effectively documented and communicated in the context of public health. A vital tip is to develop a comprehensive Data Quality Assurance Plan (DQAP) that outlines the entire data lifecycle, which includes data collection, validation, cleaning, and dissemination.

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5 Aprenda de sus desafíos de calidad y precisión de datos

La calidad y precisión de los datos no son estáticas ni absolutas, sino dinámicas y relativas. Dependen del contexto, el propósito y las expectativas de su proyecto de análisis de datos. Por lo tanto, siempre debe estar listo para enfrentar y aprender de sus desafíos de calidad y precisión de datos. Debe revisar los resultados y comentarios de la calidad y precisión de sus datos, identificar las causas fundamentales y los impactos de sus problemas de calidad y precisión de datos, e implementar acciones correctivas y preventivas para mejorar la calidad y precisión de sus datos. También debe actualizar sus requisitos, estándares y controles de calidad y precisión de datos a medida que su proyecto evoluciona y cambia.

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6 Manténgase al día con las últimas tendencias y tecnologías de calidad y precisión de datos

La calidad y precisión de los datos evolucionan constantemente y avanzan con el desarrollo de nuevas fuentes de datos, métodos y tecnologías. Por lo tanto, debe mantenerse al día con las últimas tendencias y tecnologías de calidad y precisión de datos, y adoptarlas según corresponda para su proyecto de análisis de datos. También debe ser consciente de las oportunidades y desafíos que estas tendencias y tecnologías plantean para la calidad y precisión de sus datos, y cómo aprovecharlos o mitigarlos. Algunas de las tendencias y tecnologías actuales de calidad y precisión de datos incluyen gobierno de datos, linaje de datos, calidad de datos como servicio, inteligencia artificial y blockchain.

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Rahul Setia

Data Lover from years | Senior Consultant @ PwC | Business Intelligence and Data Analytics
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Trends and Technologies that are noteworthy: - Machine Learning for Data Quality: Machine learning techniques were being increasingly employed to automate the detection and correction of data errors. Algorithms were being developed to identify patterns of inaccuracies and suggest corrections, making data cleansing more efficient. -Real-time Data Quality: Technologies are being developed to assess data quality as data streamed in, ensuring accurate insights from up-to-date data. - AI-Driven Data Quality Platforms: AI and advanced analytics are used in data quality platforms, enabling proactive identification of data inaccuracies and anomalies.

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7 Esto es lo que más debe considerar

Este es un espacio para compartir ejemplos, historias o ideas que no encajan en ninguna de las secciones anteriores. ¿Qué más le gustaría añadir?

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Rahul Setia

Data Lover from years | Senior Consultant @ PwC | Business Intelligence and Data Analytics
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Ensuring data quality and accuracy is the bedrock of successful projects. 📊✅ From my experience, here's how you can achieve it: Start Right: Set clear data collection standards to maintain accuracy from the beginning. Cleanse and Validate: Employ automated validation and cleansing to eliminate errors. Transparency Matters: Document data sources and methods for full transparency. Profile Data: Understand data patterns and anomalies for better accuracy assessment. Automate Checks: Alerts for data deviations keep accuracy on track. Data Governance: Establish strong governance for ownership and adherence. Training Pays Off: Well-trained data entry teams minimize errors.

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1 Defina sus requisitos de datos

2 Realizar validación y verificación de datos

3 Implementar controles de calidad de datos

4 Documente y comunique la calidad y precisión de sus datos

5 Aprenda de sus desafíos de calidad y precisión de datos

6 Manténgase al día con las últimas tendencias y tecnologías de calidad y precisión de datos

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2 Realizar validación y verificación de datos

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