Tutoriales y Guías

25/8/2023

Coordinando la limpieza de datos con los stakeholders: un viaje colaborativo

La limpieza de datos es un arte colaborativo, similar a una orquesta afinada. Identificar stakeholders, definir calidad, y seguir pasos claros garantiza datos precisos y decisiones informadas.

La limpieza de datos no es sólo una tarea técnica. También es una tarea colaborativa que requiere coordinación y comunicación con las partes interesadas que poseen, utilizan o se benefician de los datos.

En este artículo, aprenderá cómo coordinar la limpieza de datos con los stakeholders utilizando algunos consejos y mejores prácticas. Descubrirá cómo identificar a las partes interesadas, definir los criterios de calidad, planificar y ejecutar el proceso de limpieza de datos y validar, documentar y compartir los resultados.

1. Identificar a las partes interesadas

Stakeholder

Un stakeholder es como un músico en nuestra orquesta. Es cualquier individuo, grupo u organización que se ve afectado por o afecta a las acciones y decisiones de una empresa u proyecto, y tiene interés en su éxito. Puede incluir empleados, clientes, accionistas, proveedores y comunidades locales. También pueden ser gobiernos, competidores y grupos ambientales en función del impacto de la empresa o proyecto.

El primer paso en nuestro viaje es identificar a estos músicos clave, los cuales pueden incluir propietarios de datos, proveedores de datos, consumidores de datos, analistas de datos, científicos de datos, gerentes de proyectos, y otros que tienen interés en la calidad de los datos y los resultados del análisis.

Debe identificar los grupos de stakeholders, sus intereses, sus necesidades y su influencia en el proceso de limpieza de datos. Esto le ayudará a priorizar y alinear sus objetivos y actividades de limpieza de datos con los requisitos y comentarios de las partes interesadas.

Por ejemplo, en un proyecto de análisis de datos de ventas de una tienda en línea, los stakeholders podrían incluir al equipo de marketing (que necesita los datos para sus campañas), el equipo de TI (que proporciona y mantiene la infraestructura de datos) y los gerentes de producto (que toman decisiones basadas en las tendencias de ventas).

2. Definir los criterios de calidad de los datos

El siguiente paso para coordinar la limpieza de datos con los stakeholders es definir los criterios de calidad de los datos que guiarán sus esfuerzos. Una vez que hemos identificado a nuestros músicos, es hora de definir cómo queremos que suenen. Estos criterios de calidad son las reglas y estándares que nos guiarán en nuestra limpieza de datos.

Los criterios de calidad pueden incluir dimensiones como precisión, integridad, coherencia, puntualidad, validez y confiabilidad.

Debe colaborar con los stakeholders para establecer los criterios de calidad de los datos que sean relevantes e importantes para sus necesidades y expectativas de datos. También debe documentar y comunicar los criterios de calidad de los datos de forma clara y coherente para evitar confusión y ambigüedad.

Por ejemplo, una empresa de salud podría definir la "precisión" como un criterio clave, asegurando que los registros médicos de los pacientes estén actualizados y sean correctos para evitar errores médicos.

3. Planificar el proceso de limpieza de datos

Con nuestros músicos listos y nuestras partituras en mano, es hora de planificar cómo se llevará a cabo nuestra sinfonía. Esto implica decidir qué herramientas usar, qué técnicas aplicar y cómo abordar los desafíos que puedan surgir.

El proceso de limpieza de datos es la secuencia de acciones y métodos que utilizará para identificar y resolver los problemas de calidad de los datos en el conjunto de datos. El proceso de limpieza de datos puede incluir pasos tales como elaboración de perfiles de datos, validación de datos, transformación de datos, enriquecimiento de datos, estandarización de datos y verificación de datos.

Debe consultar con los stakeholders para determinar el alcance, los recursos, el cronograma y los resultados del proceso de limpieza de datos. También debe definir las funciones y responsabilidades del equipo de limpieza de datos y los stakeholders, y establecer los canales de comunicación y la frecuencia para el proceso de limpieza de datos.

Ejemplo: Una plataforma de streaming podría planificar la limpieza de datos para identificar y eliminar cuentas duplicadas, lo que podría afectar sus estadísticas de usuarios activos.

4. Ejecutar el proceso de limpieza de datos

Ahora, es hora de que la orquesta toque. La ejecución implica llevar a cabo el proceso de limpieza de datos, monitoreando y ajustando según sea necesario.

El proceso de limpieza de datos es un proceso iterativo y dinámico que requiere monitoreo, evaluación y ajuste constantes. Debe utilizar herramientas y técnicas adecuadas para realizar los pasos de limpieza de datos y documentar las acciones y resultados de la limpieza de datos.

También debe comunicarse periódicamente con los stakeholders para informar el progreso, los desafíos y los resultados de la limpieza de datos. Debe solicitar e incorporar los comentarios y sugerencias de las partes interesadas para mejorar el proceso de limpieza de datos y garantizar que se cumplan los criterios de calidad de los datos.

5. Validar los resultados de la limpieza de datos

Una vez que la orquesta ha terminado de tocar, es esencial revisar la grabación y asegurarse de que todo suene como debería. La validación garantiza que los datos limpiados cumplan con los criterios de calidad establecidos.

La validación de la limpieza de datos es el proceso de verificar y confirmar que el proceso de limpieza de datos ha alcanzado los criterios de calidad de datos deseados y no ha introducido ningún error o problema nuevo en el conjunto de datos.

Debe utilizar varios métodos para validar los resultados de la limpieza, como métricas, informes, paneles, auditorías y pruebas de calidad de datos. También debe involucrar a los stakeholders en el proceso de validación de la limpieza de datos y buscar su aprobación y aceptación de los resultados de la limpieza.

Por ejemplo, después de una campaña de marketing, una empresa podría validar los datos para asegurarse de que los aumentos en las ventas no se deban a errores en los datos, sino a la efectividad de la campaña.

6. Documentar y compartir los resultados de la limpieza de datos

Finalmente, es esencial documentar todo el proceso y compartir los resultados. Esto no solo celebra los logros del equipo sino que también garantiza que el proceso pueda ser replicado o mejorado en el futuro.

La documentación de limpieza de datos es el proceso de registrar y organizar la información y el conocimiento generado a partir del proceso y los resultados de la limpieza de datos. La documentación de limpieza de datos puede incluir criterios de calidad, plan de limpieza, acciones, resultados, validación, comentarios y lecciones aprendidas de limpieza de datos.

Debe utilizar formatos y estándares claros y consistentes para documentar los resultados de la limpieza de datos y almacenarlos en una ubicación segura y accesible. También debe compartir los resultados de la limpieza de datos con las partes interesadas y celebrar los logros y beneficios del proceso de limpieza de datos.

En resumen, la limpieza de datos es un proceso colaborativo que, cuando se realiza correctamente, puede llevar a decisiones más informadas y resultados más precisos. Al igual que una orquesta bien afinada, cuando todas las partes interesadas trabajan en armonía, el resultado es una sinfonía de datos claros y útiles.

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