--- title: La solución a los problemas de calidad de datos empleados para el análisis description: Descubre cuáles son los principales problemas de calidad que afectan a la analítica predictiva y cómo solucionarlos. image: https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hub/273205/file-1965376137.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) # La solución a los problemas de calidad de datos empleados para el análisis Publicado el 12/11/14 8:00 Cuando las empresas alcanzan cierta madurez analítica es habitual que se pongan de manifiesto ciertos problemas relacionados con la **calidad de los datos empleados para el análisis**. Ante estas cuestiones, de mayor o menor relevancia, las organizaciones actúan de distinta forma. Su reacción determinará su futuro, ya que los datos son un activo tan valioso para el negocio que merece ser tratado y gestionado eficientemente. Ignorar las cuestiones de data quality, reaccionar impulsivamente y sin un plan o dejar que cunda el pánico no son opciones válidas. Hay una forma mucho más efectiva de resolver una situación de este tipo.   ![HiRes](https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hub/273205/file-1965376137.jpg?width=514&name=file-1965376137.jpg)   [![Conoce los pasos para preparar, modelar, y evaluar la información dentro de tu empresa \[Ebook Gratuito\]](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/b134c5a3-a6f9-4604-ada1-1ba29e76f66f.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/b134c5a3-a6f9-4604-ada1-1ba29e76f66f) ## Problemas con la calidad de los datos empleados para el análisis: cómo ponerles solución Tras identificar la causa raíz de los **problemas de calidad de datos empleados para el análisis** hay que plantearse una serie de preguntas, cuyas respuestas marcarán la pista sobre la que actuar. En este cuestionario no pueden faltar las siguientes referencias: - ¿Provienen los datos de una sola línea de sistema de negocio? - ¿Existen múltiples sistemas con información potencialmente conflictivas? - ¿Se pueden combinar fácilmente los datos dentro de la **solución de análisis de negocio?** - ¿Cuántos puntos de origen tienen los datos? - ¿Cuál es el porcentaje de entradas manuales? - ¿Se aplica algún método de comprobación que prevenga los errores? - ¿Existe alguna regla que permita homogeneizar la introducción de datos? - ¿Están definidas las reglas de negocio? - ¿Se recogen en alguna parte? - ¿Tienen acceso a ellas las personas que interactúan con los datos? - ¿Se apliquen de forma coherente al reporting? - ¿Existe algún medio para verificar su consistencia y la coherencia de su aplicación? La introducción de un checklist de este tipo puede servir para comprender mejor la causa de los **problemas de calidad de los datos empleados para el análisis**, sin embargo, a pesar de que permita tomar algunas decisiones que mejorarán las condiciones de este atributo de la información, puede no ser suficiente. ## El aseguramiento de la calidad de los datos empleados para el análisis **Lantares** cuenta entre sus soluciones con algunas orientadas al **aseguramiento de calidad de los datos empleados para el análisis.** Con más de una década de experiencia como respaldo, desde su saber hacer proponen iniciativas capaces de garantizar: -  Sets de datos correctos. -  Estandarización máxima. -  Inexistencia de duplicidades y redundancias. La garantía de la unicidad de cada dato es la única forma de extraer todo el valor de la inversión hecha en el **advanced anaytics**. Si la materia prima falla, si los datos no reúnen la calidad suficiente, el producto se ve resentido y con ello el futuro del negocio, que verá afectada la precisión de su toma de decisiones, sufrirá pérdidas de alineación con la estrategia y tendrá que hacer frente a la pérdida de realidad, de la que los competidores sabrán cómo aprovecharse. Por el contrario, cuando la **calidad de los datos empelados para el análisis** está asegurada se produce la optimización de procesos, el ahorro en costes y se sientan las bases para una relación más satisfactoria con los clientes, que se apoya en la innovación y la mejora del servicio.   **Post relacionados:** - [Calidad de datos para analytics: problemas y soluciones](http://www.lantares.com/blog/calidad-de-datos-para-analytics-problemas-y-soluciones) - [Minería de datos: aplicaciones que ya son una realidad](http://www.lantares.com/blog/mineria-de-datos-aplicaciones-que-ya-son-una-realidad) - [Cuándo debes preocuparte por el data quality](http://www.lantares.com/blog/cuando-debes-preocuparte-por-el-data-quality)   **[![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) - 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