Para Kevin Quinn, director senior de gestión de datos e inteligencia empresarial en el Centro Médico de la Universidad de Pittsburgh, fue difícil incorporar la integridad y la calidad de los datos en su organización.
Durante los últimos cinco años, su equipo ha aprendido que una asociación entre departamentos y líderes dentro de su organización es crucial para crear datos confiables. Aunque no todos los equipos tratan los datos directamente, los médicos y administradores deben sentirse cómodos con los procesos y el lenguaje. Construir esa confianza y comunicación en toda la empresa ha ayudado a mantener la integridad de los datos para UPMC.
Las organizaciones necesitan ajustar sus procesos, involucrar a diferentes partes de la organización e invertir en mejorar la alfabetización de datos de los empleados para mantener la integridad y la calidad de los datos.
¿Qué es la integridad de los datos?
La integridad de los datos es el mantenimiento de la precisión y coherencia de los datos a lo largo de su vida. Es una pieza clave para la implementación y el uso de cualquier sistema que almacene o se base en datos. Las organizaciones se han vuelto más dependientes de los datos en su proceso de toma de decisiones, lo que aumenta aún más la importancia de la integridad de los datos.
«La integridad de los datos es uno de los aspectos de la calidad general de los datos», dijo Melody Chien, directora senior de investigación de Gartner.
En general, la intención de la integridad de los datos es garantizar que los datos se registren y recuperen según lo previsto y que no haya ningún efecto en los resultados debido a cambios no intencionales a lo largo del ciclo de vida de los datos.
La integridad de los datos se puede dividir en dos categorías:
- Integridad física: Asegurar la integridad física se relaciona con las dificultades asociadas con el almacenamiento y la recuperación de datos. Estos problemas incluyen cortes de energía, corrosión del almacenamiento y desastres naturales.
- Integridad lógica: Garantizar la integridad lógica significa abordar los errores de software, los defectos de diseño y los errores humanos. La integridad lógica también se centra en la exactitud de un dato en un contexto particular.
Integridad y calidad de los datos
La integridad de los datos se relaciona con la creación de una mejor calidad de los datos en su organización y puede ser difícil de medir.
«Mirando las tablas, buscando en la fuente de datos para ver qué está pasando», dijo Chien. «Esto es lo que llamamos medir la calidad de los datos».
Chien dijo que las organizaciones pueden usar herramientas de calidad de datos para aliviar esta carga y encontrar cualquier problema dentro del conjunto de datos. Cualquier cambio en los datos a medida que se ingresan o se eliminan puede tener efectos dramáticos en los resultados y las conclusiones, lo que lleva a decisiones mal informadas.
Construyendo comunicación para una mejor integridad de los datos
Para evitar problemas con la integridad de los datos, es mejor asegurarse de que las diferentes áreas de una organización estén en la misma página. Fomentar la comunicación y la cooperación adecuadas entre los departamentos puede ser una transición difícil para las organizaciones. Esto fue especialmente difícil en años anteriores, ya que los equipos que se centraban en datos y análisis eran menos comunes.
Ahora que la infraestructura está ahí, Quinn y su equipo trabajan con los líderes de la organización y los animan a hacer preguntas sobre los resultados y el proceso de datos. Cualquier resultado extraño o conclusión extraña se puede llevar al equipo apropiado para que pueda verificar la integridad de los datos. Ha evolucionado con el tiempo con muchos idas y venidas para asegurarse de que se hagan las preguntas correctas y que todos los involucrados se sientan cómodos con el proceso.
«A menudo, la gente no sabe qué preguntas se pueden responder con datos», dijo Quinn. «Escuchamos las preguntas y hacemos todo lo posible para responderlas con lo que sabemos hasta ahora».
Las mejores preguntas provienen de mejorar la alfabetización de datos dentro de la organización. Establecer líneas de comunicación entre departamentos es una pieza importante, pero sin la alfabetización en datos, las conversaciones no pueden desarrollarse con la eficacia que deberían. Los problemas y errores no se pueden explicar fácilmente si una de las partes no entiende el proceso de la misma manera.
«Tiendo a pensar en ello casi desde un ángulo de alfabetización de datos», dijo Quinn. «La gente no sabe qué está disponible o qué existe o qué se puede hacer».
La inversión en la formación de departamentos menos técnicos permite que esos equipos comprendan mejor dónde deberían estar sus expectativas y lo que podría lograrse. Esto también permite más intercambios entre departamentos para aumentar la cantidad de controles en un sistema que depende de la experiencia técnica.
«Es muy importante que esté alineado, tenga acuerdos sobre las reglas y políticas de calidad de sus datos», dijo Chien. «Para que las personas puedan sentarse juntas y ponerse de acuerdo sobre cuál sería la expectativa para ciertos objetos de datos».
Consejos para mantener la integridad de los datos
Algunos consejos para mantener la integridad de los datos son:
- Elaboración de perfiles de datos. Este es el proceso de examinar los datos disponibles de una fuente y crear perfiles sobre estos datos. Al revisar y conocer más sobre las partes individuales de un conjunto de datos más grande, una organización puede asegurarse de que sus datos no tengan problemas antes de usarlos.
- Catalogación de datos. Mantenga un inventario organizado de los activos de datos de su organización. Esto permite una mejor comprensión de los atributos de sus datos y puede evitar que los datos de mala calidad obstaculicen las operaciones comerciales.
- Mejora de la alfabetización en datos. La parte de la línea de negocio de las organizaciones se ha convertido en una parte más importante del proceso de datos y análisis. Esto ha aumentado la importancia de garantizar que todos los empleados tengan un nivel de familiaridad y comodidad cuando se trata de discutir datos y problemas comunes.
La paciencia puede mejorar la integridad de los datos
Para alinear diferentes departamentos y mejorar la alfabetización de datos, las organizaciones deben ser conscientes de los éxitos y fracasos de sus competidores y ser pacientes con su desarrollo interno. Para Quinn y UPMC, la transición pudo haber sido difícil, pero han visto beneficios a lo largo del tiempo.
«Casi se aprende lo que no se debe hacer y cómo otras industrias y otras organizaciones tienen puntos de inflexión, y se aprende de eso», dijo Quinn.
Otras partes de UPMC, como el equipo de análisis clínico, estaban familiarizados con los datos de UPMC, lo que ayudó a Quinn. Su equipo dio un paso más al intentar utilizar esos mismos datos con un enfoque más completo.
«Ese arduo trabajo está dando sus frutos ahora porque tenemos muchos de esos procesos construidos», dijo Quinn. «Hace cinco años, estaba bien pensar: ‘Veamos simplemente adquirir datos mensualmente'».
Esto evolucionó con el tiempo de mensual a semanal y ahora cada hora. El equipo de Quinn tuvo que aprender qué se podía hacer desde una perspectiva tecnológica mientras se equilibraba el nivel de comodidad del negocio con el proceso. El procesamiento de cantidades masivas de datos se ha vuelto más fácil, pero ha brindado más oportunidades para que la integridad de los datos se resbale. Un enfoque lento le ha permitido a su equipo asumir desafíos más manejables sin sentirse abrumado.
Una organización necesita garantizar la integridad de los datos para poder confiar en sus datos y sus decisiones. La paciencia y la comunicación pueden ayudar, pero debe haber un compromiso cultural para mantener la integridad de los datos si una organización busca tener éxito.
