¿Alguna vez tú o tu equipo de trabajo se han enfrentado a volúmenes de datos tan grandes que pierden el control de ellos? Ante la transformación digital, las organizaciones y áreas especializadas han tenido que adoptar nuevas prácticas en sus procesos y operaciones debido a que la generación de datos crece minuto a minuto.
Lo anterior afecta a los equipos que tratan con datos, ya que el nivel de información podría alcanzar un punto en el cual se vuelve imposible gestionarla y analizarla para la capacidad humana. ¿Cómo un analista podría examinar 1 millón de datos en semanas o días? Esta labor implica meses y más recursos.
Desafíos como éste ponen en una situación complicada el desarrollo y desempeño de Business Intelligence dentro de las organizaciones, pues este, al trabajar con datos podría afectar negativamente el futuro de la organización por decisiones mal informadas.
Por ejemplo, imagina las ventas que tiene una tienda departamental por días, por semana, por mes o por año. Esa información debe procesarse, analizarse y deriva en reportes que posteriormente se convertirán en indicadores para pronosticar escenarios futuros y así tomar decisiones.
Sin embargo, ese último paso dependerá de que se trabaje con los datos correctos para después estudiarlos y así generar informes en tiempo y forma, situación que, como lo mencionamos anteriormente, es un reto para la agilidad y capacidad humana.
Ante un universo gigantesco de información, ¿cómo saber qué datos tengo y si estoy trabajando con los correctos? Con un perfilado de datos, la cual es una técnica sumamente útil de cara a una estrategia de Business Intelligence gracias a que de ella se desprende otro paso como la calidad de datos, y que a continuación profundizamos en su importancia e impacto en las empresas.
¿Qué es el perfilado de datos?
El perfilado de datos o data profiling es una técnica de análisis que permite profundizar en el estado de los datos y su relación con otras áreas o bases de datos. Además identifica las inconsistencias, imprecisiones y errores generales para prevenirlos: se utiliza principalmente para conocer la condición de los datos.
En otro de nuestros contenidos te compartimos el impacto del perfilado de datos en la calidad de la información y el paso a paso para iniciar este proceso dentro de tu compañía.
Una vez que hemos definido el enfoque del perfilado, resulta necesario mencionar por qué un proceso como éste es clave en el desarrollo inteligente de una organización. Entre los beneficios del data profiling están los siguientes:
Hay algo que debes considerar previo a llegar al siguiente punto dentro de este blog, el perfilado de datos te ayuda a comprender y conocer qué información tienes dentro de un sistema de almacenamiento, mientras que la calidad de datos se refiere a la resolución de errores hallados en la información.
Si tu universo de información es de 1 millón, con esta técnica puedes descubrir qué hay dentro de él a partir de sus características para una mayor comprensión de tus datos.
Además, la presencia de un proceso de perfilado de datos desbloquea muchas puertas hacia la mejora en el tratamiento de la información que se maneja al interior de las empresas, siendo la calidad una de las bases de cara a los procedimientos futuros como la toma de una decisión y un efectivo camino hacia el Business Intelligence.
¿Por qué la calidad de datos impacta al Business Intelligence?
Iniciemos por aterrizar el rol del Business Intelligence en la actualidad. Si partimos que es el cúmulo de acciones o estrategias que transforman los datos en insights para las compañías1, podríamos asumir que la calidad de datos está entre esas acciones que participan directamente en el buen desarrollo de una empresa.
En ese sentido, ambos términos (Data Quality y Business Intelligence) están conectados de tal manera que un proceso hace funcionar al otro; contar con datos de calidad es crucial para tomar decisiones y un proceso inteligente de negocios no puede estar completo si falta una estrategia que se encargue de darle a los datos la calidad que necesitan.
Por lo anterior, se vuelve tan importante conocer su impacto, para que en el entorno donde tú te desarrollas identifiques esos factores que hacen de la calidad de datos un cimiento del Business Intelligence y que desglosamos en los siguientes puntos:
Actualmente, los datos se han convertido en un activo muy valioso para las empresas que los consolidan en su estrategia de negocio, esto a partir de las aportaciones que hacen tanto al crecimiento cuantitativo como el cualitativo. Para demostrarlo, aquí parte de su efecto:
Como lo pudiste notar la calidad de los datos hoy juega un rol que puede decidir el progreso de una empresa o su estancamiento, y para llegar a un punto eficaz de esa práctica, previamente debe respaldarse por el paso que abordamos en un inicio, el del perfilado.
¿Cómo el perfilamiento mejora la calidad de los datos?
De acuerdo a lo que mencionamos en los párrafos iniciales se puede establecer que la calidad de datos está enlazada al Business Intelligence y viceversa. No obstante, hay un jugador igual de importante en el juego, que es el perfilado de datos, el cual desencadenará todo lo demás, pues se podría decir que él es el que inicia el proceso. Sin Data Profiling no existe Data Quality.
Ambos conceptos van de la mano, pues tienen una meta en común, obtener calidad en toda la información. El perfilado identifica el contenido, el formato, el origen y la estructura bajo la cual están almacenados tus datos, esto con el fin de que en un paso posterior se le pueda brindar la calidad necesaria a los datos gracias a que ya se tiene un diagnóstico inicial de los mismos: una vez que hay comprensión sobre qué datos hay, es momento de otorgarles los estándares acorde a las estrategias y operaciones.
La calidad de datos es un proceso constante que implica trabajar sobre la precisión, la integridad y la trascendencia de la información.
Las técnicas descritas son engranes que trabajan para hacer funcionar a la otra. Así que ya sabes, si deseas optimizar tu información bajo estándares de calidad como los requiere tu empresa, debes considerar ambas etapas para actuar con decisiones seguras.
Tipos y técnicas del perfilado de datos
Ya hemos abordado desde su definición, su impacto y su relación con la calidad. Ahora es momento de compartir los tipos y técnicas del perfilado de datos.
Esta técnica debe abordarse al inicio o en una etapa temprana de tu proceso de calidad o cuando ejecutas un proyecto de warehouse. Es por ello que hay distintos caminos que tú y tu equipo pueden recorrer para garantizar que éste va a brindar la solución que deseas para tu información.
Un diagnóstico o descubrimiento temprano del estado de tu información puede ser la chispa que detone más procesos exitosos tanto al interior como el exterior de una organización, tal es el caso de una pertinente visualización de datos.
El perfilado, entre otros de sus efectos, permite determinar el estado de visualización más apropiado para los datos, por ejemplo, un gráfico de barras para datos categóricos o un diagrama de dispersión para datos continuos. Así es posible lograr una presentación clara de cara a un cliente, socio o inversionista.
¿Estás listo para accionar y darle a tus datos la calidad suficiente para convertirlos en activos? Para ello debes considerarlos en una estrategia de Business Intelligence.
Conclusión
El perfilado de datos es un proceso sumamente útil para potencializar una estrategia de Business Intelligence, además que da solución a los recursos humanos que invierten esfuerzo en explorar los datos para brindar un diagnóstico de los mismos, agiliza la operación y optimizar resultados.
Los tres conceptos abordados en este blog actúan como una reacción en cadena; es decir, el perfilado de datos impulsa la calidad, que a su vez hace posible una buena ejecución de Business Intelligence en una organización.
Actualmente existen plataformas en el mercado que ayudan a la obtención de insights a través de procesos como el perfilado y el aseguramiento de la calidad en datos. El objetivo de Arkon Data es brindar una solución especializada a aquellas empresas que trabajan con altos volúmenes de datos, donde el perfilado se convierte en una necesidad.
1 Douglas da Silva, 2021.
2 Gartner, 2017.
3 Universidad de Texas, 2019.
4 Balu Rama, 2022.