--- title: El plan infalible de calidad de datos para analytics description: Descubre las áreas donde potenciar la calidad de datos para analytics y la importancia del seguimiento. image: https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hub/273205/file-2131475702.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) # El plan infalible de calidad de datos para analytics Publicado el 19/12/14 8:00 La forma de llevar a cabo la planificación de las medidas destinadas a **preservar la calidad de los datos** impactará de forma decisiva en los resultados del análisis. Se trata de ir un paso más allá de la simple garantía de disponibilidad, completitud, relevancia y volumen suficientes de los datos. Hay que elaborar un programa donde se determine el modo de actuar, se definan objetivos y se designe a los responsables de cada iniciativa y acción a tomar. ![iStock_000008845773_Small](https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hub/273205/file-2131475702.jpg) Créditos fotográficos: [istock NREY](http://espanol.istockphoto.com/stock-photo-8845773-lamp-bulb-tulips.php?st=c2dee10) ## Las áreas donde potenciar la calidad de datos Existen tres áreas de gran **influencia de la calidad de datos para la analítica de negocio**. A la hora de diseñar una programación respecto a las **acciones de data quality** que se habrán de emprender, es imprescindible tomarlas en consideración. Asegurar la calidad en estos tres grandes pilares de la inteligencia empresarial es preservar su sostenibilidad y maximizar el rendimiento de analytics. Se trata de los siguientes: **1. Fuentes de origen:** pese a que implica un desempeño mucho más laborioso que el trabajar la **calidad de los datos** simplemente en función de los propios datos, el aseguramiento de las condiciones de calidad suficientes y deseadas pasa por un trabajo en origen. De otro modo, cada vez que se procediese a una captura de datos se estaría corriendo el riesgo de hacer descender el umbral de calidad general alcanzada, con los consiguientes efectos para el análisis y la toma de decisiones empresarial. ** 2. Sistemas de almacén de datos:** cada medio empleado para conservar los datos, cada data warehouse de que el negocio disponga debe contar con su propio **sistema de aseguramiento de la calidad.** La forma idónea de proveerlos de estas garantías es mediante herramientas de detección automática que permitan identificar a tiempo cualquier problema de calidad de datos que aparezca, de forma que se pueda poner solución antes de que sus efectos adversos se propaguen a lo largo y ancho de la organización. ** 3. Procesos de negocio:** los usuarios finales, al entrar en contacto con la inteligencia empresarial de diferentes maneras a través de su trabajo diario tienen la ocasión de **advertir defectos de calidad en los datos**. Su misión no es otra que comprometerse a mantenerse alerta para poder proceder a notificar a quien corresponda acerca de este tipo de irregularidades, para que se puedan evaluar y se tomen las acciones necesarias encaminadas a recuperar los niveles de calidad perdidos. 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Establecimiento de la frecuencia de evaluación:** la periodicidad de las acciones de descubrimiento y **evaluación de la calidad de los datos** se determinará en función de la criticidad de la información contenida en los datos y la relevancia de las áreas a que afecten. **3. Designación de los responsables:** la ausencia de propietarios de los datos es el principal problema de fondo en un elevado porcentaje de cuestiones de **data quality.** Asignar responsabilidades y llegar a un consenso es la mejor prevención. **4. Definición de los requisitos de reporting**: la retroalimentación es imprescindible para fomentar el flujo de conocimiento y garantizar la actualización. Para maximizar la eficiencia de esta comunicación han de establecerse los términos en que se levará a cabo.   **Post relacionados:** - [Cómo funciona la minería de datos: elementos y requisitos](http://www.lantares.com/blog/como-funciona-la-mineria-de-datos-elementos-y-requisitos) - [La solución a los problemas de calidad de datos empleados para el análisis](http://www.lantares.com/blog/la-solucion-a-los-problemas-de-calidad-de-datos-empleados-para-el-analisis) - [Calidad de datos para analytics: problemas y soluciones](http://www.lantares.com/blog/calidad-de-datos-para-analytics-problemas-y-soluciones)   [![Recursos sobre Business Intelligence y Gestión de la Información](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/471c059c-e655-4a4b-881d-aa361ed812c5.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/471c059c-e655-4a4b-881d-aa361ed812c5) 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 - 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