--- title: Cómo mejorar la calidad de datos para la analítica de negocio description: La calidad de datos como nueva magnitud a considerar ha penetrado con fuerza en la escala de prioridades de toda analítica de negocio, hasta el punto de devenir un factor determinante de su éxito o fracaso. image: https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/calidad_de_datos.jpg --- [![](https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/Logicalis_white_2019_Strip_RGB.svg)](http://www.es.logicalis.com/) - [Quiénes somos](https://es.logicalis.com/es/quienes-somos) - [Knowledge Center](https://blog.es.logicalis.com/logicalis-knowledge-center) - [Blog](https://recursos.es.logicalis.com) - [Blog de Analytics](https://blog.es.logicalis.com/analytics) - [Blog de Seguridad](https://blog.es.logicalis.com/seguridad) - [Blog de Infraestructura](https://blog.es.logicalis.com/infraestructura) - [Blog de Cloud](https://blog.es.logicalis.com/cloud?hsLang=es-es) - [Contacto](https://es.logicalis.com/es/contacto) # Cómo mejorar la calidad de datos para la analítica de negocio Publicado el 19/06/15 8:00 Contar con [datos de calidad](http://www.lantares.com/blog/calidad-de-datos-para-analytics-y-viceversa) es hoy uno de los principales valores al alza en cualquier sistema corporativo de gobernanza y gestión de la información. Efectivamente, la **calidad de datos** como nueva magnitud a considerar ha penetrado con fuerza en la escala de prioridades de toda analítica de negocio, hasta el punto de devenir **un factor determinante de su éxito o fracaso**. Pero, ¿a qué nos referimos cuando hablamos de calidad de datos (o ***data quality***)? ¿Cuáles son los **principales factores de riesgo** y dónde se originan? ¿Hasta qué punto influye la calidad de datos en el éxito o el fracaso de una estrategia *data analytics*? Hoy trataremos de responder a estas y otras cuestiones relacionadas con ellas. ![calidad_de_datos](https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/calidad_de_datos.jpg)   [![\[Descarga el ebook\] - Como obtener valor de negocio de negocio por medio de social media analytics](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/2baa0fc0-4392-4fee-ae31-5ae7772beb98.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/2baa0fc0-4392-4fee-ae31-5ae7772beb98) ## Riesgos y repercusiones de la calidad de datos Por calidad de datos se entiende el nivel y el grado de adecuación de los datos recabados a los intereses de la compañía (su **significación** respecto al enfoque de la explotación de los mismos), su **carácter completo** o incompleto, su **veracidad y fiabilidad** (la **consistencia** en términos de referencia a elementos reales), y su **homogeneidad**. Demarcada la cuestión, lo primero y más fundamental (incluso antes de revisar la calidad de los datos ya contenidos en las *data warehouses* de la organización) es detectar los posibles **focos de riesgos y amenazas para la calidad de los datos** que se recaban. Las posibles amenazas a la calidad de los datos se generan, principalmente, en los siguientes focos:   - En **los sistemas y las fuentes de datos**, cada día más variadas y diversas. - En las **operaciones de migración y trasvase de datos** (para la cuestión, recomendamos encarecidamente la lectura de la guía [*Claves para mitigar el riesgo en una migración de datos*](http://www.lantares.com/claves-para-mitigar-el-riesgo-en-una-migracion-de-datos?__hssc=237486879.12.1433137270752&__hstc=237486879.7a8b5abba458e949e78bd657e04c0cb7.1428340365276.1433130999559.1433137270752.32&hsCtaTracking=7d321e59-2b9c-4ea2-b8a6-dc0a95044495|10bb522d-1976-4ea0-a4c2-b9316e7a9d80)). - En los **procesos de adquisición de bases de datos externas**, producto de una operación de compra o fusión empresarial (al unificar registros). - En **errores propios de los sistemas transaccionales**.   A parte de estas amenazas, existen **otros riesgos para la calidad de datos** que es oportuno conocer para tomar las medidas adecuadas con el fin de prevenirlos:   - Cuando los datos **se utilizan para fines distintos** a los que propiciaron su almacenamiento, se pueden producir incompatibilidades o errores de diversas magnitudes. - Si los estándares de explotación presentan diferencias con los mantenidos a la hora de cargar los datos en las *data warehouses* se pueden originar disfunciones y errores.   Dicho esto, no hace falta ser expertos en la materia para advertir hasta qué punto **la calidad de los datos se trasvasa a las informaciones** que se obtienen a partir de ellos, y consiguientemente, por extensión, al conocimiento generado, clave para una toma de decisiones acertada. Por ello, como decíamos al empezar, la calidad de los datos deviene un asunto de crucial importancia a la hora de definir una estrategia corporativa de de gestión de datos y gobernanza de la información, una cuestión que nos puede ayudar a comprender mejor la guía [*10 claves para definir tu estrategia corporativa de gestión de datos*](http://www.lantares.com/descargate-la-guia-sobre-gestion-de-la-informacion), disponible completamente gratis en el apartado de recursos formativos de este mismo blog.    **Post relacionados:** - [**El impacto de la calidad de datos en entornos Business Intelligence**](http://www.lantares.com/blog/el-impacto-de-la-calidad-de-datos-en-entornos-business-intelligence) - [**KPI social media que te ayudan a controlar las redes**](http://www.lantares.com/blog/kpi-social-media-que-te-ayudan-a-controlar-las-redes) - [**Aumenta la integridad de datos para analytics en 3 pasos**](http://www.lantares.com/blog/aumenta-la-integridad-de-datos-para-analytics-en-3-pasos)   [![Valor de negocio de las redes sociales](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/bfb97d0c-a716-439c-8a5e-b064f64659d8.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/bfb97d0c-a716-439c-8a5e-b064f64659d8) Categoría: [Big Data Analytics](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/big-data-analytics) - [Tweet](https://twitter.com/share) ### Post relacionados [Éxito probado en proyectos emblemáticos](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/exito-probado-en-proyectos-emblematicos) [Visión y experiencia de IBM en operativas de Cloud híbrido e inteligencia artificial](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/vision-y-experiencia-de-ibm-en-operativas-de-cloud-hibrido-e-inteligencia-artificial) [La inteligencia artificial se sumerge en la operativa IT](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/la-inteligencia-artificial-se-sumerge-en-la-operativa-it) ### Categorías - [Big Data Analytics (261)](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/big-data-analytics) - [Cuadro de Mando Integral (128)](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/cuadro-de-mando-integral) - [Inteligencia Empresarial (123)](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/inteligencia-empresarial) - [Presupuestación y Reporting (114)](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/presupuestación-y-reporting) - 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