5 consejos para mejorar la calidad de los datos no estructurados

• Establezca un equipo de gestión de la calidad de los datos

Antes de poder gestionar eficazmente la calidad de los datos de cualquier tipo, es importante establecer funciones y responsabilidades distintas de gestión de la calidad de los datos entre sus científicos de datos, ingenieros de datos y analistas empresariales. Identifique a los miembros del equipo de gestión de la calidad de los datos que serán responsables de recopilar, analizar y mantener los datos no estructurados.

Para cada conjunto de tareas y funciones que designe, asegúrese de que el alcance de sus funciones está debidamente establecido y acordado. Lleve a cabo la formación necesaria para asegurarse de que los empleados tienen las habilidades adecuadas -así como los conocimientos sobre seguridad y cumplimiento- para gestionar bien la calidad de los datos.

• Utilice herramientas de supervisión del sistema y del rendimiento

La calidad de los datos sólo puede ser tan buena como los entornos en los que residen. Para asegurarse de que sus plataformas de datos y sistemas de almacenamiento tienen un rendimiento óptimo, utilice controles exhaustivos de supervisión y alerta para todos los entornos relevantes.

La supervisión coherente y en tiempo real de estos sistemas de almacenamiento de datos garantiza la disponibilidad, fiabilidad y seguridad de los activos de datos en cuestión. Las herramientas de supervisión y observabilidad de datos de APM son algunas de las mejores opciones del mercado para apoyar este tipo de supervisión de datos.

• Realizar correcciones de la calidad de los datos en tiempo real siempre que sea posible

Es una buena idea incorporar la validación y verificación de datos en tiempo real en todas sus operaciones de datos. Esto le ayudará a evitar el aprovechamiento de información innecesaria, incompleta o incorrecta, lo que restará valor a los esfuerzos de la empresa por obtener datos.

• Limpie los datos regularmente

Utilice métodos exhaustivos de limpieza y depuración de datos para eliminar los datos irrelevantes, obsoletos o redundantes. La eliminación del exceso de datos hace que sea mucho más fácil clasificar y evaluar la información relevante en sus sistemas. Puede merecer la pena invertir en una herramienta de limpieza de datos que le ayude a automatizar y simplificar este proceso.

• Investigar y aplicar nuevas técnicas de gestión de la calidad de los datos

Es importante realizar un análisis rutinario de sus técnicas actuales de mejora de la calidad de los datos y estudiar las nuevas tecnologías y técnicas que vayan surgiendo. Esté especialmente atento a las mejoras en la recopilación y el almacenamiento de datos, al desarrollo de estándares de datos y a los nuevos requisitos de gobernanza y cumplimiento.

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