Cómo encontrar, analizar y resolver problemas de calidad de datos

Soda es un cliente de Business Reporter

Los equipos de datos de hoy en día necesitan una plataforma integrada que cree una observabilidad de extremo a extremo para garantizar que la calidad de los datos siga siendo fiable

El cambio hacia la automatización digital está acelerando la forma en que las empresas utilizan los productos de datos para automatizar procesos, crear productos y servicios innovadores y ofrecer conocimientos y eficiencias.

Los productos de datos, creados a partir de volúmenes cada vez mayores de datos procedentes de distintas fuentes, utilizan los datos para obtener resultados y transformar el funcionamiento de una empresa. El reto para cualquier organización es ser capaz de supervisar y gestionar continuamente estos productos de datos una vez que están en producción. A medida que estos productos se alimentan de un número cada vez mayor de fuentes de datos, los cambios inevitables, la lógica de transformación rota y la deriva conceptual afectarán a la calidad, la fiabilidad e, inevitablemente, la confianza en los datos.

Por ello, los equipos de datos de hoy en día necesitan flujos de trabajo claros y completos para encontrar, analizar y resolver los problemas de calidad y fiabilidad de los datos desde su ingestión hasta su consumo. Deben ser capaces de alertar automáticamente a las personas adecuadas en el momento oportuno para adelantarse a los problemas de datos antes de que se produzca un impacto posterior en la empresa.

Soda es una empresa de fiabilidad y calidad de datos que proporciona herramientas de código abierto y una plataforma en la nube que, en conjunto, permiten a los equipos de datos crear la observabilidad que necesitan a lo largo de todo el ciclo de vida del producto de datos. Creemos en acercar a todas las personas del mundo digital a sus datos para que puedan tomar decisiones informadas con confianza.

Para empoderar e incluir a todos en la misión de establecer y mantener datos fiables, proporcionamos:

Se estima que, para finales de 2022, las organizaciones harán un seguimiento riguroso de los niveles de calidad de los datos a través de métricas, aumentando la calidad de los datos en un 50% para reducir significativamente los riesgos y los costes operativos. La detección de anomalías está desempeñando un papel importante en este cambio. Para detectar puntos de datos atípicos o anormales en grandes volúmenes de datos, los equipos pueden utilizar la detección de anomalías para aplicar algoritmos de aprendizaje automático que aprenden patrones normales a lo largo del tiempo. Cuando el comportamiento de un conjunto de datos es conocido y predecible, los usuarios pueden (y deben) configurar manualmente monitores basados en umbrales para definir el comportamiento anómalo. Es importante que los usuarios -los expertos en la materia- puedan proporcionar información para entrenar al algoritmo, de modo que éste pueda seguir aprendiendo y adaptándose a la estacionalidad y a las variaciones aceptables en la calidad de los datos.

Los cuadros de mando de análisis operativo proporcionan una forma estándar de informar sobre los esfuerzos de calidad de los datos. Con una visibilidad inmediata, los equipos de datos pueden responder a preguntas críticas sobre la salud y la calidad de sus datos, como por ejemplo ¿Cuál es la cobertura de nuestras pruebas? ¿Los usuarios están adoptando la solución de calidad de datos en su trabajo diario? ¿Están mejorando los estándares de los datos y se descubren los problemas antes de que tengan un impacto posterior? ¿Los datos cumplen los acuerdos de calidad? Un cuadro de mandos es una forma convincente de comunicar el valor empresarial y el impacto de la calidad de los datos, dejando claro dónde los datos están moviendo la aguja y dónde se están quedando cortos.

Los ingenieros y analistas de datos necesitan las herramientas y los medios para ofrecer productos de datos fiables y de alta calidad que satisfagan las complejas y cambiantes necesidades de sus organizaciones. Los ingenieros y analistas a menudo se ven obligados a solucionar los problemas de datos cuando los informes, los cuadros de mando o los modelos de aprendizaje automático se rompen, y los consumidores de datos posteriores se ven desesperados por encontrar una solución. Si los ingenieros pueden probar y supervisar los datos como código, pueden configurar y escalar eficazmente las pruebas inteligentes como código para comprobar la calidad de los datos en todas las cargas de trabajo, desde la ingestión hasta la transformación y la producción. Los analistas de datos ya no necesitan depender de los ingenieros de datos para implementar las comprobaciones de datos; pueden hacerlo ellos mismos con un lenguaje legible para crear comprobaciones, analizar incidencias y solucionar problemas para que la calidad de los datos siga siendo digna de confianza.

El aumento del enfoque del equipo de datos está evolucionando hacia una gestión de datos descentralizada, en la que la propiedad de los datos se comparte dentro de un equipo de ingenieros de datos, propietarios de productos, científicos y analistas. En este entorno de propiedad compartida de los datos, los equipos pueden establecer expectativas de calidad de los datos con sus consumidores. Pueden establecer acuerdos que definan cómo son los datos válidos, oportunos, precisos y completos. Y como todo el mundo utiliza el mismo lenguaje de fiabilidad de datos, un flujo de trabajo de acuerdos alinea fácilmente las expectativas del productor y del consumidor de datos.

El coste total y el impacto del tiempo de inactividad de los datos pueden perturbar un negocio y afectar no sólo a los ingresos, sino también a la rentabilidad.productividad, mandatos normativos o de cumplimiento, retención de clientes y satisfacción de los empleados. Los equipos necesitan un proceso simplificado para detectar, clasificar, diagnosticar y resolver los problemas de calidad de datos, utilizando las mejores prácticas de gestión de incidentes que incluyen funciones y responsabilidades definidas. La gestión de incidentes integrada de Soda alivia el dolor de descubrir demasiado tarde que un problema de calidad de datos ha tenido un impacto posterior.

Las organizaciones que dependen de las decisiones basadas en los datos necesitan una plataforma integrada que cree una transparencia total y proporcione a los equipos de datos la capacidad de observación y el control de extremo a extremo para definir cómo son los datos buenos.

Acerca de Soda

Soda es la plataforma de fiabilidad y calidad de datos que crea la observabilidad que los equipos de datos necesitan para encontrar, analizar y resolver problemas de datos. Nuestras herramientas de código abierto y nuestra plataforma en la nube acercan a todo el mundo a los datos para que pueda tomar decisiones informadas con confianza. Soda es uno de los “Cool Vendors” de Gartner en 2021 en el ámbito de la gestión de datos, lo que supone un reconocimiento de la validez de nuestro enfoque para resolver el principal reto de la gestión de datos al que se enfrentan las organizaciones modernas: garantizar la disponibilidad de datos fiables y de confianza para todos.

Para más información, visite soda.io

Publicado originalmente en Business Reporter