--- title: Perfilado de datos, primer paso para asegurar la calidad description: Cualquier proyecto de mejora de la calidad del dato debe construirse sobre una primera etapa de perfilado de los datos, fundamental para llegar a buen puerto las iniciativas de gestión de la información. image: https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/Stock%20images/Young%20businesswoman%20sitting%20on%20chair%20with%20big%20light%20bulb%20above.jpeg --- [![](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) # Perfilado de datos, primer paso para asegurar la calidad Publicado el 26/07/18 7:40 Cualquier proyecto de mejora de la calidad de los sistemas de información debe construirse sobre una primera etapa de perfilado de los datos, fundamental para llegar a buen puerto las iniciativas de gestión de la información. Una tarea, además, que debe ser permanente y obliga a definir un marco de actuación que siente las bases de una estrategia integral de la información en cualquier empresa u organismo público. Sólo después de ello, es posible diseñar las reglas de calidad interna, proceso también conocido como** [*Data Discovery*](https://recursos.es.logicalis.com/descargate-guia-data-discovery-gobernado-predictivo)**. ![Young businesswoman sitting on chair with big light bulb above](https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hubfs/Stock%20images/Young%20businesswoman%20sitting%20on%20chair%20with%20big%20light%20bulb%20above.jpeg?width=600&name=Young%20businesswoman%20sitting%20on%20chair%20with%20big%20light%20bulb%20above.jpeg) Con el perfilado de los datos, en realidad, estamos iniciando una [**auditoría de calidad completa de esta información**](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/solvencia-ii-superaria-tu-negocio-una-evaluacion-de-calidad-de-datos), que luego permita encontrar las causas raíz de los errores que se produzcan y, de esta forma, encontrar la solución de estos problemas. Los errores pueden producirse por un sinfín de motivos, como migraciones entre sistemas, entrada de datos, incorporación de nuevos registros o multiplicidad y diversidad de las fuentes de estos. Lo cierto es que en nuestros días la proliferación de canales y datos disponibles se ha multiplicado exponencialmente, con lo que se impone el perfilado de datos, más si cabe. Esta decisión reportará datos de calidad, limpieza de los recursos que se manejan en el negocio a diario y un orden lógico, que fluya desde el descubrimiento y análisis de los datos hasta la definición, desarrollo, revisión y monitorización de los mismos. [![Vea el webinar sobre Big Data e IA](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/9d3a84c9-af9e-49a2-876b-987a0b830d1c.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/9d3a84c9-af9e-49a2-876b-987a0b830d1c) La tarea no es estándar para cualquier organización y debe adecuarse a las características y peculiaridades de cada negocio, buscando siempre el equilibrio entre su coste y la funcionalidad pretendida. Aunque idealmente debería afrontarse el proceso de forma global, no departamental, es habitual que se lleve a cabo de forma progresiva. Por lo tanto, si las soluciones de **[gobernabilidad](https://recursos.es.logicalis.com/descargate-el-ebook-gobierno-de-datos-el-apoyo-que-la-transformacion-necesita)**y calidad del dato carecen de un **enfoque global**, al menos deben ser escalables y evolucionar en el tiempo **para que afecte a todo tipo de datos y a todas las fuentes disponibles**. Aquí surge la necesidad de dotarse de una primera **auditoría de calidad de los datos** que, a modo de **cuadro de mandos,** nos informe del nivel cuantitativo y cualitativo de estos datos (con porcentajes de errores, datos duplicados o redundantes, incompletos o desactualizados). Una vez determinado el punto de partida, es posible establecer iniciativas de corrección que mejoren su calidad, lo que generalmente se conoce como ***Data Quality*** que establezca también tareas de control de la calidad, para llegar a un escenario en el que no sólo se avance en la mejora, sino que también se garantice esta calidad de forma permanente. Es lo que se conoce en el gremio como ***Data Assurance***, y que es la última estación en nuestro viaje hacia la calidad del dato, siempre entendida como un proceso de mejora continua que identifica las áreas de mejora y las que presentan problemas de calidad **más graves y/o numerosos.**  Un primer paso para actuar y poner las bases para ganar velocidad y alcance en los análisis, crear un repositorio central de datos y metadatos, que establezca la idoneidad y calidad de estos, y que, además, se pongan al alcance de todos los usuarios que lo demanden. [![datos fiables](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/f65c7d05-0579-4d9e-88e9-40e47ace1e52.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/f65c7d05-0579-4d9e-88e9-40e47ace1e52) Categorías: [Gobierno de Datos](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/gobierno-de-datos), [Visualización de datos](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/visualización-de-datos) - [Tweet](https://twitter.com/share) ### Post relacionados [Claves para el éxito de los Chief Data Officer](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/claves-para-el-exito-de-los-chief-data-officer) [Cómo aplicar la metodología Agile al gobierno de datos para responder a necesidades cambiantes](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/aplicar-metodologia-agile-al-gobierno-de-datos) [Garantizar la calidad de los datos mediante la tecnología MDM](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/garantizar-la-calidad-de-los-datos-mediante-la-tecnologia-mdm) ### Categorías - [Big Data Analytics (261)](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/big-data-analytics) - 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