Cinco pasos para empezar
- Elige un conjunto de datos: el que más problemas causa (clientes, productos o facturas). Uno solo.
- Míralo antes de tocarlo: haz un perfilado sencillo: cuántos vacíos, duplicados y formatos raros hay.
- Define pocas métricas: las que respondan a tus problemas reales, como en qué métricas usar.
- Corrige lo grave: empieza por los errores que cuestan dinero o tiempo, siguiendo el proceso de limpieza.
- Asigna un responsable: una persona de negocio que revise las cifras cada mes.
No necesitas una herramienta cara
Con una hoja de cálculo y unas fórmulas puedes medir completitud, duplicados y validez en una tabla. Las herramientas especializadas merecen la pena cuando el volumen o el número de fuentes crece, no antes.
Errores frecuentes
- Querer medirlo todo a la vez.
- Limpiar los datos sin corregir el origen del error, que reaparece.
- Dejar la calidad en manos de una sola persona técnica.
Para saber en qué punto estás, prueba la calculadora gratuita o el diagnóstico de data governance.
Preguntas rápidas
¿Necesita una pyme herramientas de data quality?
No al principio. Una hoja de cálculo basta para medir completitud, duplicados y validez en un primer conjunto de datos. Las herramientas compensan cuando crece el volumen.
¿Por qué conjunto de datos empezar?
Por el que más problemas cause al negocio, normalmente clientes, productos o facturas. Solo uno al principio.
¿Cada cuánto hay que medir la calidad del dato?
Una vez al mes suele bastar al principio, siempre con la misma regla para poder comparar la evolución.
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