Siempre hablamos de la importancia del análisis de la información para tomar decisiones y trazar estrategias en el mercado digital. Sin embargo, este análisis de la información no será suficientemente relevante para mejorar los números de la marca si los datos recopilados no son de calidad. ¿Y cómo podemos saber si esto es así? Mediante los DQI (Data Quality Indicators), los atributos que nos permitirán calificar nuestra información, algo completamente necesario para convertirse en una compañía Data Driven o implementar soluciones al fin de las cookies de terceros como las CDP, las data clean rooms y el contextual targeting.
¿Qué atributos son Data Quality Indicators (DQI)?
No hay un estándar definido para medir la calidad de los datos, pero sí podemos resaltar las dimensiones más importantes y utilizadas para ello como DQI.
1. Integridad
La integridad mide el nivel de manipulación de los datos debido a, normalmente, errores de transcripción, como los redondeos en las cifras o una precipitada limpieza por parte de profesionales sin las habilidades necesarias. Las estrategias de automatización de la recogida, almacenamiento y gestión de la información de los data engineers ayudan a evitar este tipo de pérdidas de calidad.
2. Fiabilidad
Los datos deben reflejar una recogida de inputs estable y consistente a lo largo del tiempo. La fiabilidad es importante para que los cambios en los datos sean reconocidos como tales y no como una modificación intencionada en el proceso de recolección.
3. Validez
La validez mide la calidad de la información obtenida en función de cómo los datos representan aquello que se quiere estudiar o si los análisis y las conclusiones pueden responder a las preguntas deseadas.
4. Puntualidad
La puntualidad refleja la relevancia de los datos en el momento en que se analizan. La recogida y el análisis de la información deben hacerse en las fechas adecuadas, y es importante tener en cuenta de cara a la toma de decisiones que los datos desfasados no siempre serán útiles.
5. Eficacia
La eficacia es la relación entre los datos y los errores. Podemos considerar como errores las entradas en la base de datos con partes incompletas o redundantes, las entradas repetidas, los caracteres extraños o la información corrupta.
6. Completitud
La completitud está relacionada con el atributo anterior y hace referencia al número de valores vacíos que aparecen en un conjunto de datos. Los data scientists tienen que borrar a menudo las entradas en las bases de datos con algún campo sin información para que no se alteren los resultados del análisis, así que cuantos menos valores desconocidos aparezcan, mejor.
7. Estabilidad
La estabilidad mide el índice de error en la transformación de los datos. Los cambios de formato y las migraciones de la información muchas veces conllevan modificaciones inesperadas y no deseadas que pueden invalidar el análisis final.
8. Oscuridad
Los datos oscuros son aquellos que se recopilan, procesan y almacenan como parte de las actividades comerciales cotidianas, pero que no se utilizan en los análisis, a pesar del espacio que ocupan en memoria y de los recursos que se deben destinar para su recolección y mantenimiento.
Otros criterios de medición de la calidad de los datos
Además de estos atributos, también se puede medir la calidad de los datos de una marca mediante:
- El tiempo de obtención, con cálculos y pruebas de los equipos.
- El coste de almacenamiento, pues si la cantidad de información recopilada se mantiene estable sin que el almacenamiento se resienta, la calidad habrá aumentado.
- La tasa de rebote del correo electrónico en la newsletter o campañas de marketing. Si se producen errores en el envío de correos, seguramente los datos de algunos usuarios están obsoletos.
¿Cómo nos pueden ayudar los DQI a mejorar la calidad de los datos?
Mantener la calidad de los datos se ha convertido en una obsesión de los especialistas en Big Data y en BI en los últimos tiempos. Gracias a los DQI y a profesionales especializados en el mantenimiento y los programas de calidad de datos, se puede establecer una serie de reglas para la recolección, monitorizar algunos procesos para comparar logros con diferentes umbrales de error y elaborar informes con los resultados, las conclusiones y los análisis de los datos en función de su calidad.
De esta forma, los datos obtenidos serán mejores y, por tanto, los análisis permitirán una mayor precisión a la hora de tomar decisiones basadas en ellos. Si quieres mejorar tus estrategias de marketing online y prepararte para el fin de las cookies de terceros, puedes ponerte en contacto con nosotros. Definiremos contigo los DQI relevantes para tu negocio y aplicaremos las soluciones adecuadas para mejorar la calidad de tus datos y para que puedas sacar mayor provecho de ellos, acompañándote en todo el proceso.
