Caso: Creación de una estrategia confiable de calidad de datos en la era de la IA

La toma de decisiones empresariales eficaz es la base de cualquier estrategia exitosa. negocio. Las buenas decisiones se basan en hechos y datos. Cuando la confianza en el La calidad de los datos que respaldan las decisiones importantes se ve afectada. El impulso y el crecimiento pueden colapsar. Garantizar que quienes toman las decisiones confíen entre sí El punto de datos requiere una estrategia definitiva. Simplemente implementando lo último Las herramientas y la tecnología no producirán resultados óptimos. Necesidades de calidad de datos ser parte de la cultura de su organización.

Importancia de la calidad de los datos

Si bien la calidad de los datos es de vital importancia, gestionarla es una tarea importante. desafío. En la era de la IA, la calidad de los datos solo ganará importancia a medida que la IA puede amplificar los efectos de los datos de baja calidad. Datos deficientes que alimentan los modelos de IA provocar malas experiencias de los clientes y posibles catástrofes que pueden dañar reputaciones. Los errores de alto perfil cometidos por los modelos de IA pueden poner una marca en primer plano página del New York Times, causando un daño irrefutable a la integridad de una organización. competitividad

En un estudio reciente realizado por Vanson Bourn, el 68% de los encuestados indicaron que luchan por limpiar los datos para que estén en un formato utilizable para los programas de inteligencia artificial. El El estudio también señaló que los modelos de IA de bajo rendimiento basados ​​en baja calidad Los datos dan como resultado una pérdida promedio de 460 millones de dólares en ingresos.

Cuanto más se apoya una organización en sus datos y su IA, más importante es Una estrategia sólida de calidad de datos es.

Estrategia de calidad de datos: ¿qué necesita?

For a successful data quality strategy, you need four distinct components: metrics, culture, governance, and tools.

Para comprender la calidad de sus datos, debe poder medirlos. El seguimiento de las métricas correctas le ayudará a determinar dónde mejorar y si Tu estrategia está teniendo éxito. Las métricas también te ayudan a establecer objetivos y definir tolerancias.

Una estrategia perfectamente definida es inútil si no se obtiene la aceptación de las personas que deben implementarlo. Los empleados de toda la organización deben Adoptar una cultura de calidad de datos que debe emanar de la alta dirección.

Las políticas de gobernanza de datos son el punto decisivo. Métricas y un La cultura de datos impacta directamente en la gobernanza de datos y garantiza las políticas correctas. existen para respaldar datos de alta calidad.

También es importante contar con las mejores herramientas y plataformas para rastrear y gestionar la calidad de los datos. un componente clave de su estrategia de calidad de datos.

Medición de la calidad de los datos

Para garantizar la calidad de los datos, es necesario medirlos. La calidad de los datos se clasifica por seis métricas: integridad, coherencia, puntualidad, unicidad, validez, y precisión,

Lo completo

Esta métrica mide la cantidad de registros incompletos. cuando los registros están incompletos, puede conducir a conjuntos de datos distorsionados que pueden arrojar fuera de su análisis. Los conjuntos de datos con muchos registros incompletos no pueden proporcionar el mismo valor que un conjunto de datos con la mayoría de los datos presentes. Los conjuntos de datos con muchos valores faltantes llevan al analista a ubicar también mucho peso a los datos disponibles, distorsionando y sesgando los resultados.

Consistencia

Esta métrica mide la uniformidad y precisión de los datos en diferentes sistemas. Cuando dos sistemas separados tienen dos valores diferentes para el mismo punto de datos, son inconsistentes. Este conflicto reduce la confianza que los gerentes tienen en los datos. Saben que cuando los datos conflictos, al menos uno es inexacto, pero sin saber cuál y por qué, el valor que cada conjunto de datos puede aportar para la toma de decisiones se reduce.

Oportunidad

Esta métrica mide la antigüedad de los datos en la base de datos o cuánto tiempo Hace que se actualizó. El mundo cambia constantemente y los datos que mide este cambio debe actualizarse continuamente. Decisiones basadas en datos que miden las condiciones que desde entonces cambiado no será óptimo.

Unicidad

Esta métrica rastrea datos duplicados. La cantidad de datos recopilados y almacenado en múltiples bases de datos es alto. A medida que se reúnen los datos, el Los mismos datos de múltiples fuentes pueden estar duplicados. O los datos pueden ser ingresados ​​dos veces en una sola base de datos. Si los datos se cuentan dos veces, puede sesgar el análisis.

Validez

Esta métrica mide si los datos se ajustan a un formato específico. Si un punto de datos no se ajusta al formato esperado, es posible que no refleja lo que crees que hace. Por ejemplo, si un punto de datos no puede ser un número negativo, pero tienes números negativos en tus datos establecido, la validez es cuestionable.

Exactitud

Esta métrica mide qué tan cerca están los valores en su conjunto de datos de sus verdaderos valores. Tomar decisiones basadas en datos que son simplemente equivocarse conducirá a malas decisiones. Cuando la precisión es baja, quienes toman decisiones no pueden estar seguros de que los datos que están analizando representa la realidad.

El seguimiento de estas métricas proporcionará información sobre la calidad de sus datos. y dónde se producen errores. Sin embargo, para tener una calidad de datos superior métricas, necesita una cultura y una estrategia para mantener una alta calidad de los datos medidas. Una cultura centrada en la calidad de los datos proporciona la base para esto. objetivo.

Cultura de calidad de datos

Los datos se recopilan, fluyen y se consumen en todas las facetas de cualquier organización. Todos en una organización típica tocan datos en alguna parte. de su trabajo. Inculcar un sentido de responsabilidad por la calidad de los datos en cada El individuo es fundamental para su estrategia de calidad de datos. Este hecho significa que cada El empleado practica una buena higiene de datos limpiando datos sucios, validando datos y actualización de datos. Necesita capacitación, liderazgo y Trabajo en equipo para instalar una cultura de calidad de datos.

Capacitación

No todo el mundo tiene el mismo nivel de habilidades para trabajar con datos. No Todo el mundo entiende lo que significan los datos y por qué son cruciales. Enseñanza empleados cómo trabajar con datos para ayudarlos en sus trabajos conducirá que aprecien su valor. A medida que adquieren más habilidades y aprenden a Al volverse más alfabetizados en datos, tendrán una mayor apreciación por los matices de la calidad de los datos.

Capacitación sobre interoperabilidad de métricas de calidad de datos, captura de datos y técnicas de validación y herramientas y procesos de limpieza de datos. También es esencial para una estrategia sólida de calidad de datos.

El acceso a los datos también ayuda a impulsar una mayor alfabetización sobre datos dentro de su organización, lo que impulsa una mayor apreciación de la calidad de los datos. Cuando las personas pueden acceder a los datos sin ingeniería de datos técnicos habilidades, pueden practicar habilidades de análisis de datos existentes y desarrollar nuevos para mejorar su competencia en el trabajo con datos y su reconocimiento por la calidad de los datos. Consulte nuestro blog reciente para aprender más sobre cómo impulsar una mayor alfabetización en datos. enlace al blog sobre datos alfabetismo

Colaboración y trabajo en equipo

Con la calidad de los datos, la responsabilidad de cada miembro del equipo que trabaja. juntos para entregar los datos más confiables debería ser una componente fundamental de su cultura de datos. Roles y Se deben definir responsabilidades para que cada miembro del equipo entienda cómo cómo contribuir a la calidad de los datos y de qué están a cargo. Este La estructura también ayuda a los trabajadores a comprender con quién colaborar para gestionar y mejorar la calidad de los datos. Una mayor colaboración mejora la proceso de abordar problemas de calidad de datos y evitar futuros problemas.

Liderazgo

Como ocurre con cualquier iniciativa cultural, el liderazgo debe provenir de la C-suite. Los líderes deben resaltar constantemente la importancia de los datos calidad y cómo es fundamental para el éxito. La capacidad de impulsar el cambio comienza con la alta dirección. Mandos intermedios, administradores de datos y Los administradores de dominio también impulsan una cultura de calidad de datos. Estos Los profesionales deben ayudar a educar a sus colegas sobre las mejores prácticas. y enfatizar la importancia de la calidad de los datos.

Marco y políticas de gobernanza de datos

En un ecosistema de datos en constante evolución que debe adaptarse a los requisitos de la IA manteniendo el orden, la privacidad y la seguridad, tradicional Los enfoques de gobernanza de datos deben adaptarse.

Gobernanza ágil de datos

Definir políticas y gobernanza de datos se vuelve mucho más fácil con datos enriquecidos métricas y una cultura basada en datos. Responsabilidad de gestionar y Los datos de administración se pueden enviar a los administradores de dominio en lugar de consolidando el control en el departamento de TI. Este cambio permite mucho más acceso seguro y efectivo a los datos. Los administradores de dominios tienen una mejor comprensión de los datos que recopila su grupo y quién debería tener acceso a ellos él. Este conocimiento permite políticas de gobernanza más ágiles y dinámicas, incluidos controles de acceso a atributos o autoridad de acceso a nivel de columna.

Con una estructura de gobierno ágil, que garantiza que los cambios funcionen, una Es necesario habilitar un circuito de retroalimentación que pueda iterar rápidamente nuevas políticas y Señalar problemas de calidad para garantizar que los datos incorrectos no contaminen los aspectos críticos. toma de decisiones o modelos. Los canales de comunicación deben estar abiertos para ganar rápidamente autoridad para acceder a los datos o informar problemas de calidad a los propietarios de los datos.

La gobernanza ágil y una cultura de calidad de los datos se potencian mutuamente. para hacer rápido Las decisiones de gobernanza, el esfuerzo de equipo y la responsabilidad compartida impulsan rápidamente cambiar. Sin una cultura que se apoye mutuamente y tenga conocimientos, La autoridad permanece centralizada. En una relación simbiótica, un dato ágil La gobernanza que permite el acceso al trabajo en equipo impulsa una cultura de calidad de datos.

Estandarización y coherencia

Las políticas y marcos que impulsan la estandarización de datos reducen la confusión y el potencial de errores. Las políticas de gestión de datos deberían aspirar a estandarizar convenciones de nomenclatura y aspiran a una única fuente de verdad.

Los conflictos se reducen al consolidar diferentes conjuntos de datos en un solo fuente de datos, y los analistas saben que están trabajando con la información más precisa y conjunto de datos oportuno. Las estrategias de gestión de datos maestros respaldan la gestión de datos establece conjuntos para estandarizar datos y consolidar la gestión y escucha.

Monitoreo de datos

Con métricas establecidas, una sólida cultura de calidad de datos y gobernanza políticas, el último paso de su estrategia de gobernanza es el monitoreo de datos. El monitoreo garantiza que se cumplan las políticas y que los datos permanezcan. confiable. Los procesos incluyen elaboración de perfiles de datos, observabilidad de datos y datos. linaje.

El perfil de datos identifica la estructura del contenido y el formato de cada dato. configurado para identificar problemas de calidad de los datos. Este perfil incluiría calcular medias y percentiles y recoger mínimos y máximos. Cuando estas características se comparan con lo que esperaríamos valores y formatos, pueden ayudar a identificar problemas de calidad de los datos.

Para garantizar que los sistemas funcionen de forma eficaz y no se produzcan errores de datos. creado,

La observabilidad de datos monitorea el rendimiento en tiempo real de los sistemas de datos.

El linaje de datos mapea la historia de los datos a medida que se transforman y viajan a través de una tubería de datos. Monitorear estos datos ayuda a los analistas a encontrar la raíz fuente de errores de datos y medir la confiabilidad de los conjuntos de datos basándose en su origen. Profundizamos en el linaje de datos en nuestro blog reciente:Saber más

La plataforma Avrio permite su estrategia de calidad de datos de muchas maneras.

La plataforma está diseñada para ser utilizada por profesionales con diversos niveles de experiencia, desde científicos de datos hasta analistas y administradores de dominios. Esto hace Avrio una plataforma ideal para apoyar la colaboración entre profesionales de datos y gestión en el desarrollo de marcos para una gobernanza ágil.

Además, la plataforma brinda más acceso a más personas, independientemente de su experiencia técnica. Esto ayuda a impulsar una mayor cultura y alfabetización en materia de datos. Cuando los profesionales tienen más acceso a los datos, también toman más responsabilidad por su calidad.

Avrio admite un módulo robusto de calidad de datos. Este módulo realiza más de 15 pruebas de calidad de datos en seis categorías amplias. El catálogo de datos rastrea linaje de datos para proporcionar más información sobre las fuentes de datos.

Finalmente, el mercado de Avrio pone productos de datos a disposición de los usuarios. consumidores. Incluye un mecanismo de retroalimentación que permite a los usuarios alertar sobre datos. productores de productos, administradores e ingenieros sobre problemas con la calidad de los datos. Los usuarios también pueden calificar la confiabilidad de los datos dentro de los datos. producto. Esta característica ayuda a exponer los productos de datos con los datos más altos. calidad a más usuarios.

Las estrategias exitosas de IA se basan en buenos datos, lo que hace que la calidad de los datos sea uno de los cuestiones más críticas y desafiantes en el futuro previsible. Continuando la trayectoria correcta para la calidad de los datos lo antes posible dará sus frutos dividendos.