Las 6 métricas principales de calidad de los datos

Para utilizar los datos de forma eficaz, debemos asegurarnos de que sean datos de calidad. Para ello, utilizamos métricas de calidad. No todas las empresas utilizan las mismas métricas, pero las que tienen éxito tienen algo en común: el control de calidad. El control de calidad es una parte esencial de la recopilación de datos. Veamos algunas métricas comunes que conducen a un control de calidad satisfactorio.

Puntos clave

En el sector de los datos, hay seis métricas básicas que se deben utilizar para garantizar la calidad de los datos.

• Precisión
• Exhaustividad
• Coherencia
• Puntualidad
• Validez
• Singularidad

El coste de los datos deficientes

Cuando se trabaja con datos deficientes, se desperdician recursos de las siguientes maneras:

• Pérdida financiera: ya sea porque persigue una tendencia errónea o porque paga por mano de obra desperdiciada, su empresa está perdiendo dinero.
• Ineficiencias operativas: si su equipo dedica la mitad de su tiempo a ETL (Extract Transform Load), sería dos veces más productivo con datos de calidad.
• Confianza pública: si publica informes utilizando datos erróneos, esto genera desconfianza en el público, lo que a la larga puede destruir su negocio.
• Problemas de cumplimiento normativo: si sus datos no cumplen con normativas comoel RGPD, corre riesgos legales con daños irreparables. Es importante cumplircon la normativa.

Las seis métricas fundamentales

En el sector de los datos, hay seis métricas básicas que suelen conducir a datos de alta calidad. Las veremos en detalle a continuación. Estas métricas ayudan a garantizar que su conjunto de datos sea lo mejor posible.

Precisión

Debemos comprobar nuestros números y tipos de datos (cadenas, números, etc.) para garantizar que nuestros datos sean precisos. Es necesario evaluar las anomalías.

• Valores: si algo suele costar 1 dólar y usted recibe un informe en el que figura por 100 dólares, es necesario verificarlo o descartarlo.
• Volúmenes: si varios registros se salen de los límites normales, es necesario verificarlos todos.
• Cadenas: los valores de cadena deben coincidir con una lista de términos que considere aceptables. Si una cadena no está en su lista, es probable que se trate de datos erróneos.
• Relaciones: si dos columnas de sus datos están relacionadas, los datos reales de estas columnas deben reflejarlo. Si no es así, es posible que haya algún error.
• Distribución: todos los segmentos de sus datos deben ser precisos. Si un segmento no es correcto, puede desajustarlo todo.

La precisión confirma que los valores de los datos reflejan las condiciones del mundo real. Cada número, cadena y relación debe coincidir con los patrones esperados para evitar la propagación de errores en su análisis.

Integridad

En la práctica, los valores que faltan son bastante comunes. Ya sea un valor que falta en sus datos JSON o una celda que falta en su tabla, esto debe ser manejado. Para cuando utilice sus datos, estos deben ser uniformes.

• Utilice un valor predeterminado: algo tan simple como «N/A» puede ser de gran ayuda. Un valor que falta lleva a la gente a creer que no se ha comprobado. «N/A» implica que se ha comprobado y que el valor de ese campo es «No aplicable».
• Verificar o descartar: los valores que faltan pueden indicar que una fila o un elemento tienen problemas. Compruebe su integridad. En caso de duda, descártelo.

La integridad garantiza que todos los campos de datos obligatorios estén presentes y rellenados. Los datos que faltan pueden dar lugar a lagunas en el análisis y a conclusiones inexactas, por lo que deben aplicarse valores predeterminados coherentes o comprobaciones de validación para mantener la integridad de los Conjuntos de datos.

Coherencia

Debe asegurarse de que sus datos sean coherentes con Conjuntos de datos similares. Las incoherencias pueden deberse a varias causas. A veces se trata de cuestiones insignificantes y otras veces son indicativas de problemas más graves.

• Entrada incorrecta: si se introduce «agua» como un alimento popular, es probable que los datos sean incorrectos.
• Variaciones: algunas fuentes pueden nombrar una columna«Alimento favorito», mientras que otras utilizan«fav_food»para representar los mismos datos.
• Marcas de tiempo: los datos de calidad contienen marcas de tiempo. Debe haber una marca de tiempo que indique cuándo se generó el informe. Los datos de muy buena calidad contienen una marca de tiempo en cada fila.
• Estructura: diferentesfuentes de datospueden ofrecer diferentes estructuras. Esta ligera variación podría dar lugar a problemas si no se gestiona adecuadamente.
  • {"name": "Jake", "age": 33, "Favorite Food": "Pizza"}.
  • {"name": "Jake", "age": 33, "Favorite Food": "Pizza", "Favorite Drink": "Coffee"}.

La coherencia garantiza que la información relacionada se represente de manera uniforme en todos los Conjuntos de datos. El uso de nombres, formatos y estructuras estandarizados minimiza las discrepancias y facilita comparaciones fiables.

Puntualidad

Ya hemos mencionado brevemente este aspecto en la sección anterior. La puntualidad garantiza que nuestros datos no queden obsoletos. Nadie quiere trabajar con datos de 2015 para crear un informe detallado en 2026.

• Informes con marca de tiempo: como mínimo, cada informe debe llevar una marca de tiempo que indique la antigüedad general de los datos.
• Campos de marca de tiempo: si está viendo un informe sobre clientes con fecha de hoy, este no refleja con precisión que algunos clientes se registraron el año pasado y otros esta mañana.

La puntualidad mide la relevancia de sus datos. Los datos deben ser actuales y actualizarse periódicamente para que las decisiones se basen en información precisa y reciente.

Validez

Esto es tan importante como la precisión. La información no válida es casi siempre datos erróneos. Se necesitan controles rigurosos para garantizar que los datos sean válidos.

• Fechas: una columna que contenga fechas en formato MM/DD/AAAA no debe contener el valor «Pizza» o «33».
• Números: la columna «edad» nunca debe contener «Queso». Cuando la edad de una persona aparece como 33,141592 en lugar de 33, es más probable que este tipo de cosas se pasen por alto.
• Cadenas: el campo «nombre» no debe contener 33.

Comprueba siempre que los tipos de datos sean válidos. Los datos no válidos pueden deberse a algo tan simple como una coma que falta, o pueden indicar problemas más graves. Si ves un cliente que tiene «Queso» años, comprueba dos veces todo el Conjunto de datos en busca de posibles errores.

Singularidad

Las filas duplicadas sesgarán sus datos agregados. Es imprescindible que las maneje correctamente. Si no lo hace, puede contaminar sus resultados.

• Fusionar: Si tiene dos filas duplicadas, puede fusionarlas. Esto mantiene los datos intactos, pero evita que sesguen los resultados.
• Eliminar: cuando elimina datos duplicados, evita que contaminen todo el conjunto de datos.

La unicidad garantiza que los registros sean distintos y no contengan duplicados. Eliminar las entradas duplicadas es esencial para evitar sesgar los resultados y mantener la integridad de su análisis.

¿Son suficientes?

Las métricas anteriores no son inamovibles, pero sí proporcionan un consenso común. A menudo, necesitamos más información para garantizar la calidad de los datos. A continuación se muestran un par de ejemplos en los que podría ser necesario ampliar la información.

Relevancia

Podría decirse que esto es más importante que cualquiera de los métodos básicos. Los datos irrelevantes provocan todo tipo de desperdicio.

• Informes irrelevantes: si su equipo gasta miles de dólares en analizar datos que nadie quiere, se trata de un enorme desperdicio de recursos.
• Costes de procesamiento: es posible que dediques tiempo a limpiar y formatear un gran conjunto de datos solo para utilizar una columna del informe final.

Trazabilidad

Esto es más pronunciado en áreas como las finanzas, la cadena de bloques y la genética. Los datos no trazables también deben verificarse y manejarse adecuadamente.

• Verificabilidad: si está analizando datos recopilados en varios sitios, incluir un enlace a los datos puede ser de gran ayuda. Cuando algo llame su atención, visite el enlace y verifíquelo inmediatamente en lugar de volver a ejecutar el proceso de recopilación.
• Cumplimiento normativo: la trazabilidad permite que sus datos superen las auditorías. No solo usted puede verificar los datos, sino que cualquier otra persona también puede hacerlo.

Mejores prácticas para garantizar la calidad de los datos

Para asegurarse de que obtiene datos de calidad, lo mejor es utilizar procesos automatizados para comprobarlos. Cuando realizamos scraping web, a menudo automatizamos todo el proceso ETL. Añadir comprobaciones a este proceso puede parecer tedioso, pero merece la pena.

Ejecutar unas pocas líneas de código adicionales podría evitarle tener que volver a ejecutar toda la extracción o pasar días verificando manualmente sus datos.

Automatización del control de calidad

Durante o después del proceso de extracción, es necesario ejecutar comprobaciones automatizadas para garantizar la integridad de los datos. Tanto si utiliza un panel de control enPower BIcomo si utiliza Python para el análisis, debe comprobar las seis métricas básicas. Dependiendo de sus datos, es probable que tenga que comprobar algunas métricas adicionales.

• IA: los LLM (modelos de lenguaje grandes) comoChatGPTyDeepSeekson excelentes para verificar datos. Modelos como estos pueden revisar miles de registros en cuestión de segundos. Aún así, debe haber algún proceso de revisión humana, pero las herramientas de IA pueden ahorrar días de trabajo manual.
• Herramientas prefabricadas: Herramientas comoGreat Expectationspueden ayudarle a limpiar y formatear sus datos con facilidad. Hay montones de herramientas como esta en toda la web. Simplemente suba sus informes y comience a limpiar sus datos.

Utilice los Conjuntos de datos de Bright Data

Nuestros conjuntos de datosvan un paso más allá. Llevamos a cabo procesos de recopilación en algunos de los sitios web más populares. Estos conjuntos de datos le permiten obtener enormes informes con datos de calidad de los sitios web que se indican a continuación y de cientos más.

• LinkedIn: Obtenga datos de personas y empresas de LinkedIn.
• Amazon: Obtenga productos, vendedores y reseñas de cualquier cosa en Amazon.
• Crunchbase: informes detallados sobre todo tipo de empresas al alcance de tu mano.
• Instagram: analice carretes, publicaciones y comentarios para obtener ideas basadas en datos para las redes sociales.
• Zillow: manténgase al día de los últimos anuncios de Zillow y realice un seguimiento de su historial de precios para obtener previsiones precisas e información útil.

Conclusión

Los buenos datos sientan una base sólida para el éxito. Al aplicar las seis métricas básicas y adaptarlas a tus necesidades específicas, creas conjuntos de datos robustos que impulsan decisiones informadas. Aprovecha la IA avanzada y las herramientas de vanguardia para optimizar tu canal de datos, ahorrando tiempo y dinero, al tiempo que garantizas información fiable. Y lo que es aún mejor, los potentes Scrapers web y los amplios conjuntos de datos de Bright Data te proporcionan datos de alta calidad y conformes con la normativa, para que puedas centrarte en hacer crecer tu negocio.

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