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Evaluación y mejora de la calidad de los datos.

Diagnostique y solucione los problemas de calidad de los datos que perjudican su analítica, sus operaciones y su toma de decisiones, con un enfoque estructurado y medible que produce mejoras duraderas.

Servicios de gestión de datos

La situación — Cuándo acuden los clientes a nosotros

Las organizaciones acuden a nosotros para trabajar en la calidad de los datos cuando:

  • Los informes analíticos producen cifras diferentes según quién los ejecute y qué sistema utilice, y nadie puede explicar con seguridad por qué
  • Una transformación digital, una implementación de ERP o una migración a la nube ha sacado a la luz problemas de calidad de los datos que eran invisibles en el entorno antiguo pero que bloquean el progreso en el nuevo
  • Los modelos de IA o de aprendizaje automático están produciendo resultados poco fiables, y la causa raíz son datos de entrenamiento que nunca se perfilaron, se depuraron ni se sometieron a controles de calidad antes de su uso
  • Los datos de clientes, productos u operaciones han acumulado errores, duplicados e inconsistencias a lo largo de años de cambios en los sistemas, y la deuda acumulada es lo bastante grande como para generar un riesgo operativo y de cumplimiento real
  • La organización quiere establecer un programa proactivo de calidad de los datos con estándares definidos, monitorización automatizada y responsabilidades claras, en lugar de descubrir los fallos de calidad después de que hayan causado problemas

Qué hacemos — Nuestro enfoque

  1. // Fase 1

    Evaluación de la calidad de los datos

    Perfilamos los conjuntos de datos prioritarios en las dimensiones más relevantes para los casos de uso de la organización: completitud, exactitud, consistencia, actualidad, unicidad y validez. Identificamos los problemas de calidad más significativos, los rastreamos hasta sus causas raíz en los sistemas de origen, los procesos o las carencias de gobernanza, y cuantificamos su impacto en el negocio.

  2. // Fase 2

    Diseño de estándares de calidad

    Definimos reglas de calidad de los datos y umbrales de aceptación para cada elemento de datos crítico (CDE) en los dominios de datos prioritarios, estableciendo qué significa «bueno» para cada dimensión y cada caso de uso. Los estándares se diseñan para ser medibles, aplicables y comprensibles tanto para las partes interesadas técnicas como para las de negocio.

  3. // Fase 3

    Planificación y priorización de la remediación

    Desarrollamos un plan de remediación priorizado, identificando qué problemas de calidad corregir primero en función del impacto en el negocio, el coste de la remediación y la viabilidad. Distinguimos entre los problemas que requieren depuración de datos, cambios en los procesos, correcciones en los sistemas o intervenciones de gobernanza.

  4. // Fase 4

    Asesoramiento en la ejecución de la remediación

    Asesoramos y supervisamos la remediación de los problemas de calidad prioritarios —depuración de datos, deduplicación, estandarización y enriquecimiento— realizada por el equipo del cliente o el socio tecnológico con nuestra orientación y nuestros criterios de aceptación de calidad.

  5. // Fase 5

    Diseño de la monitorización continua de la calidad

    Diseñamos el marco de monitorización automatizada de la calidad —reglas, alertas, cuadros de mando e informes— que hace que la gestión de la calidad sea proactiva en lugar de reactiva. Especificamos los requisitos de las herramientas y proporcionamos orientación de implementación para el cliente o el socio tecnológico.

Qué recibe — Los entregables

  • Informe de evaluación de la calidad de los datos con análisis de causas raíz y cuantificación del impacto en el negocio
  • Estándares de calidad y umbrales de aceptación de los elementos de datos críticos (CDE) por dominio
  • Plan de remediación priorizado con estimaciones de esfuerzo y secuenciación
  • Documentación de asesoramiento sobre la remediación y criterios de aceptación de calidad
  • Especificación del marco de monitorización de la calidad de los datos: diseño de reglas, alertas, cuadros de mando e informes
  • Recomendación de herramientas de calidad de los datos con evaluación neutral respecto a proveedores
  • Orientación de implementación para el cliente o el socio tecnológico
  • Métricas de referencia de la calidad de los datos y marco de seguimiento de la mejora

Los problemas de calidad de los datos no se solucionan solos, pero pueden diagnosticarse, priorizarse y mejorarse de forma sistemática.

Cada proyecto comienza con una evaluación honesta de qué está fallando realmente y por qué.

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