La limpieza de datos, la eliminación de información obsoleta y el perfilado de datos son pasos en el proceso conocido como aseguramiento de la calidad de datos (DQA, por sus siglas en inglés), que implica la detección y corrección de anomalías. Este procedimiento debe ser seguido por las organizaciones para garantizar que sus datos sean actuales y precisos. Las empresas deben implementar este proceso para producir y mantener datos de alta calidad. Debido a la influencia de personas y factores externos, los datos siempre están en riesgo de ser distorsionados. Las organizaciones pueden proteger el valor de sus datos implementando una política de DQA en toda la empresa. Este tipo de plan incluye intervenciones técnicas y medidas de gobernanza corporativa. Además, gracias a mejores modelos de ML o machine learning, permite a los gerentes tomar decisiones más responsables. La mayor precisión de los modelos de Machine Learning también permite a las organizaciones tomar mejores decisiones empresariales como resultado del aseguramiento de la calidad de datos. Una mejor calidad de datos facilita la identificación de oportunidades de negocio. Además, una mejor calidad de datos proporciona a las empresas un mayor control del mercado.
¿Qué es el aseguramiento de la calidad de datos?