Calidad de Datos

Actualmente ingresan un gran volumen de datos a los sistemas transaccionales. Esto cada vez es mas común,  y que empresa no cuenta con un sistema de base de datos en la actualidad.

Toda empresa por pequeña que sea, debe manejar sus registros transaccionales de alguna forma y lo mas acertado es que sea por medio de un sistema que le permita realizar estas operaciones. Pero no todas las empresas cuentan con el presupuesto para comprar software o contratar servicios para la creación de uno,  no es impedimento, si el negocio es pequeño se puede realizar esta tarea usando Excel por ejemplo, todos los computadores lo traen instalado.

Ya sea en archivos o en bases de datos, en ocasiones la falta de control que existe antes del ingreso de datos, son algunas de las causas que generan que se almacenen datos con inconsistencias, datos incompletos, cifras inexactas, datos duplicados, lo que causa poca credibilidad en los datos almacenados en algunas bases de datos.

Algunas opciones para evitar este tipo de problemas son controlar el ingreso de datos por medio del front-end del sistema que se este usando, crear controles sobre las bases de datos, esto con la finalidad de tener una base de datos limpia con una calidad de datos que permita certificar que lo que se encuentra allí son datos íntegros. Pero a pesar de todos aquellos controles que puedan existir, aun así, los datos en las bases de datos no son 100% confiables, este es el caso de muchas compañías que durante años han luchado por gestionar de manera correcta la información de la organización.

 

Actualmente existen herramientas que permiten realizar tareas de limpiezas de datos y creación de tablas maestras. Microsoft cuenta con este tipo de herramientas, SQL Server desde su version 2008 R2 cuenta con las herramientas de Data Quality Services – DQS y Master Data Services – MDS.

Los proyectos de datos maestros casi siempre van de la mano con el proyecto de calidad de datos. En sesiones posteriores ingresare mas información sobre estas herramientas y sus ventajas en proyectos de calidad de datos y datos maestros.