Métricas y KPIs para medir la calidad del dato

Medir la calidad del dato no es opcional cuando operas sistemas de IA de alto riesgo. El Art. 10 del AI Act exige datos pertinentes, representativos y libres de errores. Sin métricas claras, no puedes demostrarlo.

Por qué necesitas KPIs de calidad del dato

Un programa de Data Quality Management sin indicadores es inmanejable. Los KPIs de calidad del dato te permiten:

• Establecer una línea base y medir la evolución en el tiempo
• Priorizar qué dominios de dato requieren intervención urgente
• Reportar al Comité de Dirección y a los auditores con datos objetivos
• Demostrar cumplimiento del Art. 10 AI Act y del Art. 5.1.d del RGPD

Las 6 dimensiones de calidad y sus métricas

1. Completitud

Qué mide: el porcentaje de registros con todos los campos requeridos cubiertos.

Fórmula: (Nº campos completados / Nº campos totales requeridos) × 100

Umbral recomendado: ≥ 95% para datos de entrenamiento de IA de alto riesgo.

2. Exactitud

Qué mide: el porcentaje de registros cuyo valor coincide con la realidad o con una fuente de referencia autorizada.

Fórmula: (Nº registros exactos / Nº registros totales) × 100

Umbral recomendado: ≥ 98% para atributos críticos de negocio.

3. Consistencia

Qué mide: el porcentaje de registros con el mismo valor para el mismo concepto en distintos sistemas.

Fórmula: (Nº registros consistentes entre sistemas / Nº registros comparados) × 100

Umbral recomendado: ≥ 99% para datos maestros (clientes, productos, proveedores).

4. Unicidad

Qué mide: el porcentaje de registros sin duplicados no controlados.

Fórmula: (1 - Nº registros duplicados / Nº registros totales) × 100

Umbral recomendado: ≥ 99.5% para datos maestros.

5. Puntualidad

Qué mide: el porcentaje de datos disponibles dentro del SLA de tiempo definido.

Fórmula: (Nº datos disponibles a tiempo / Nº total de datos esperados) × 100

Umbral recomendado: ≥ 98% para datos operacionales críticos.

6. Validez

Qué mide: el porcentaje de registros que cumplen las reglas de negocio y formatos definidos.

Fórmula: (Nº registros válidos / Nº registros totales) × 100

Umbral recomendado: ≥ 97% para datos regulados.

KPIs de programa (nivel dirección)

Además de las métricas por dimensión, necesitas KPIs de programa para reportar al CDO y al Comité de Dirección:

• Índice global de calidad (IQG) — media ponderada de las 6 dimensiones
• Nº de incidencias de calidad abiertas — by dominio y by criticidad
• Tiempo medio de resolución (MTTR) — de incidencias de calidad
• Cobertura de reglas de calidad — % de atributos críticos con reglas definidas
• % dominios de dato con Data Owner asignado

Cómo implementar el seguimiento de estos KPIs

El proceso recomendado en 4 pasos:

1. Inventario: identifica los dominios y atributos críticos
2. Reglas: define las reglas de calidad para cada atributo
3. Medición: implementa los controles en el pipeline de datos
4. Dashboard: visualiza los resultados y genera alertas automáticas