La importancia de la calidad de los datos no estructurados

Muchas organizaciones están descubriendo un problema cuando empiezan a depender más de sus datos empresariales: Los datos por sí solos sólo son semi-útiles, especialmente si un conjunto de datos no está estructurado y es difícil de interpretar.

Encontrar formas de mejorar la calidad de los datos al mismo tiempo que se almacena, presenta y analiza correctamente esta información es clave para ofrecer todo el valor de los datos a la empresa. Sin embargo, garantizar la calidad de los datos, tanto en los conjuntos de datos estructurados como en los no estructurados, no es una tarea sencilla, especialmente en las organizaciones que no han invertido en las personas y herramientas adecuadas.

La gestión de la calidad de los datos implica la optimización de los datos para todo tipo de usos y fines empresariales. Para juzgar realmente la calidad de los datos, considere los siguientes criterios de evaluación:

• Precisión: ¿Son válidos los datos? ¿Poseen suficientes detalles para ser útiles?
• Integridad: ¿Están presentes todos los datos relevantes en el conjunto de datos? ¿Son lo suficientemente completos? ¿Hay lagunas o incoherencias?
• Fiabilidad: ¿Se puede confiar en los datos para la toma de decisiones empresariales? ¿Existen contradicciones en el conjunto de datos que hagan dudar de su fiabilidad?
• Pertinencia: ¿Pueden aplicarse los datos a todas las necesidades y preocupaciones pertinentes de la empresa?
• Actualidad: ¿Están los datos actualizados? ¿Pueden utilizarse para tomar decisiones en tiempo real?

Una gestión adecuada de la calidad de los datos se basa en los principios de evaluación, corrección, enriquecimiento y mantenimiento, mediante los cuales los datos se analizan continuamente. A lo largo del proceso de gestión de la calidad de los datos se eliminan o corrigen los elementos irrelevantes, obsoletos, innecesarios o incorrectos. A continuación, se examinan los métodos de uso de los datos para ver si pueden mejorarse para obtener mejores resultados tras corregir los procesos obsoletos o ineficaces.

La gestión de la calidad de los datos es crucial tanto para los datos no estructurados como para los estructurados, aunque algunos de los pasos que se dan pueden ser diferentes según el tipo de datos con el que se trabaje.

¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados son un conjunto heterogéneo de diferentes tipos de datos que se almacenan en formatos nativos en múltiples entornos o sistemas. Las comunicaciones por correo electrónico y mensajería instantánea, los documentos de Microsoft Office, las redes sociales y las entradas de blog, los datos de IoT, los registros del servidor y otros repositorios de información "independientes" son ejemplos comunes de datos no estructurados.

Los datos no estructurados pueden sonar como una complicada dispersión de información no relacionada, por no hablar de una pesadilla para analizar y gestionar, y es cierto que se necesitan conocimientos de ciencia de datos y herramientas especializadas para hacer uso de esta información, pero a pesar de la complejidad de trabajar y dar sentido a los datos no estructurados, este tipo de datos ofrece algunas ventajas significativas a las empresas que aprenden a utilizarlos.

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