La vida moderna está indisolublemente unida a un sinfín de flujos de información. No siempre es de alta calidad y útil. Para eliminar esta deficiencia, debe utilizar análisis de datos. Hará posible ordenar la información y rechazar todo lo innecesario. El resultado será la obtención de datos de alta calidad que serán útiles no solo en los negocios sino también en la vida cotidiana. 4so47
¿Qué es el análisis de datos? 3kw3g
Optimización de la calidad de los datos es una parte importante del éxito de cualquier empresa. Esto le permite operar con información precisa, única y confiable que ayuda a tomar las decisiones comerciales correctas. Esto es lo que hace el análisis de datos. Esta dirección prevé la extracción de cierta información que necesita el negocio de la matriz general. Ayuda a analizar la situación actual, tomar medidas para mejorarla y hacer planes para el futuro.
El análisis de datos es un área compleja. Se basa en muchas áreas de conocimiento diferentes que permiten analizar la información disponible. Los especialistas que trabajan en esta dirección aplican una variedad de técnicas e involucran inteligencia artificial en su trabajo. Este enfoque hace posible llevar a cabo docenas de manipulaciones de datos y maximizar su calidad.
¿Cómo medir la calidad de los datos? 606d6l
Hoy en día, se utiliza la forma tradicional de trabajar para medir la calidad de los datos. Implica la evaluación de la información recibida y su comparación con los estándares. Estos últimos pueden ser generales o autoinstalables. En el segundo caso, serán más rígidos, lo que hará que los datos sean de máxima calidad. El proceso de medición es complejo y consta de varias etapas. Se caracteriza por verificar que la información cumpla con los siguientes criterios de calidad:
1. Precisión. Una parte importante de cualquier análisis de datos es verificar la precisión. Esta característica muestra la correspondencia de tal o cual información con la realidad. La verificación se lleva a cabo analizando los datos recopilados y estudiándolos en varias fuentes confiables. El resultado final permite ver el estado real de las cosas y tomar decisiones en función de la situación actual.
2. Relevancia. En la mayoría de los casos, la información tiene una fecha de caducidad. Debido a esto, los datos que fueron útiles ayer serán inútiles mañana. Para evitar que esto suceda, se verifica la relevancia de la información. Caracteriza la correspondencia de los datos a un cierto punto en el tiempo. La verificación por este criterio elimina la posibilidad de entrar en la matriz de información obsoleta e irrelevante, en el momento.
3. Singularidad. La información será de poca utilidad si no es única. Si se utiliza, aumentará el riesgo de tomar decisiones equivocadas que reduzcan los ingresos y perjudiquen la reputación de la empresa. La unicidad de los datos asegura que no haya valores idénticos en ninguna otra fuente. Gracias a esto, es posible simplificar la identificación y reducir el riesgo de suplantación de datos.
4. Completitud. Cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos, es importante que estén completos. Esta característica se entiende como la presencia de absolutamente toda la información, parte de la cual puede no ser utilizada en absoluto. Además, la exhaustividad hace posible encontrar cualquier dato de interés sin manipulaciones adicionales.
5. Cumplimiento. La información será de alta calidad si cumple con las necesidades del negocio. Por lo tanto, es importante que los datos utilizados abarquen solo aquellos aspectos que son de interés para la empresa (por ejemplo, el número de ventas de un producto en particular). Si la información proporcionada pertenece a otra categoría, entonces será inútil.
6. Relación. Al medir la calidad de los datos, no se olvide de un indicador como la relación. Es especialmente importante en los casos en que la información que se prepara se relaciona con el trabajo con los clientes. Gracias a él, es posible establecer una relación entre el nombre de una persona y sus datos personales, simplificando así el proceso de identificación y permitiéndole recibir rápidamente toda la información necesaria para realizar determinadas acciones (por ejemplo, realizar un pedido, realizar una transacción , etc.).
Muy a menudo, se utilizan criterios adicionales para medir la calidad de los datos. Todos ellos permiten dar información sobre determinadas propiedades que se ajustan a las necesidades del negocio. Cuantos más criterios de verificación haya, mejor será la información. Sin embargo, en este caso, el tiempo de preparación de los datos aumentará y el proceso de su análisis se volverá más complicado.
Todos los materiales recolectados se revisan para detectar problemas. Tienen un impacto negativo en la calidad de la información, haciéndola un recurso menos valioso.
Problemas con datos de mala calidad:
1. Pases. Muchos expertos consideran que esta falta de información es la principal. Se caracteriza por la ausencia de ciertos datos que pueden ser importantes para el negocio. Tales omisiones empeoran notablemente la calidad del material seleccionado y hacen que su uso sea imprudente.
2 copias. La información se copia repetidamente y se transforma de varias maneras. Debido a esto, a menudo se producen duplicados, lo que reduce en gran medida la calidad de la matriz de datos. La presencia de tal problema es una sorpresa desagradable. Afecta negativamente a muchos aspectos y crea muchos problemas para las empresas.
3. Contradicciones. La misma información en docenas de fuentes puede ser diferente. Tales contradicciones obligan a verificaciones y análisis adicionales de una gran cantidad de datos. Esto conlleva ciertas pérdidas financieras y reputacionales para el negocio.
4. Anomalías. Es imposible moverse más rápido que la velocidad de la luz. Una regla similar es típica para una serie de datos cualitativos. No puede contener valores que superen los límites máximos y contradigan el sentido común. Sin embargo, tales datos a veces todavía se encuentran. Debido a ellos, debe realizar un análisis adicional de la información y dedicar un tiempo precioso a eliminarlos.
5. Formatos incorrectos. Diferentes países alrededor del mundo usan sus propios formatos de datos. Por lo tanto, en el caso de recopilar información de una gran cantidad de fuentes, surgen inconsistencias. Deshacerse de ellos es un problema real, que requiere mucho tiempo y esfuerzo.
Una gran cantidad de información puede confundir a los dueños de negocios, haciendo que se guíen por información de mala calidad y tomen decisiones equivocadas. Para seleccionarlo y ordenarlo, se utiliza el análisis de datos. Este proceso es complejo y costoso desde todos los puntos de vista. Al mismo tiempo, le permite obtener datos valiosos que se convertirán en la base para el rápido desarrollo y la prosperidad de su negocio.