Marco y estándares de calidad de datos
Una política, un estándar y definiciones de las dimensiones de calidad de datos, con umbrales vinculados al impacto en el negocio y al apetito de riesgo.
DQ · Calidad de datos
Una calidad de datos que puede medir y demostrar
Implantamos una gestión de la calidad de datos que va más allá de las depuraciones puntuales: estándares, reglas y cuadros de mando que detectan los problemas a tiempo, los asignan al responsable adecuado y corrigen la causa raíz.
El reto
La mala calidad de los datos rara vez es un problema tecnológico. Es un problema de responsabilidad y de medición que se traduce en reprocesos, hallazgos regulatorios y pérdida de confianza.
- La calidad se aborda de forma anecdótica: nadie sabe decir si mejora o empeora.
- Las reglas residen en hojas de cálculo y en código ETL, duplicadas e incoherentes entre equipos.
- Las incidencias se corrigen aguas abajo, en los informes, mientras el origen sigue generando los mismos errores.
- Existen cuadros de mando, pero miden lo que resulta fácil, no lo que importa al negocio.
Qué ofrecemos
Calidad de datos
Perfilado y diseño de reglas
Perfilado de los elementos de datos críticos para establecer líneas de base y, a continuación, reglas de negocio redactadas en lenguaje claro y traducidas a comprobaciones ejecutables.
Cuadros de mando y paneles
Vistas para el consejo, los dominios y los custodios de datos que muestran tendencias, incumplimientos de umbrales y responsables, diseñadas para leerse en menos de dos minutos.
Gestión de incidencias
Un flujo de registro, clasificación y escalado vinculado a responsables y SLA, integrado con sus herramientas actuales de gestión de servicios.
Análisis de causa raíz
Un análisis estructurado que remonta los defectos a fallos de procesos, sistemas o controles, para corregirlos una sola vez y en origen.
Controles y seguimiento
Controles de calidad automatizados integrados en los flujos de datos, con alertas y paquetes de evidencias para auditorías y revisiones regulatorias.
Las seis dimensiones de la calidad de datos
- ExactitudLos datos reflejan correctamente el objeto o el hecho real que describen.
- CompletitudEstán presentes todos los datos necesarios, con el nivel de detalle requerido.
- CoherenciaLos datos concuerdan entre sistemas, informes y momentos en el tiempo.
- OportunidadLos datos están disponibles cuando se necesitan y reflejan el momento adecuado.
- ValidezLos datos se ajustan a los formatos, tipos, rangos y reglas de negocio definidos.
- UnicidadCada entidad se registra una sola vez, sin duplicidades involuntarias.
Resultados medibles
Resultados medibles
60 %
de reducción habitual de los defectos recurrentes en elementos de datos críticos tras corregir sus causas raíz
Semanal
puntuación automatizada de la calidad que sustituye a las conciliaciones manuales trimestrales
100 %
de los elementos de datos críticos con responsable, reglas y umbral publicado
Caso práctico relacionado · Proyecto ilustrativo
A Solvency II data quality framework the board reads
58%
fewer recurring data defects
A data quality framework and board scorecard aligned to Solvency II data requirements, with root-cause fixes that removed most recurring defects in reserving data.
Leer el caso prácticoFAQ
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son las seis dimensiones de la calidad de datos?
Exactitud, completitud, coherencia, oportunidad, validez y unicidad. Las utilizamos como vocabulario común para redactar reglas y comunicar puntuaciones, ponderadas según lo que importa en cada dominio de datos.
¿Cómo deciden qué reglas de calidad de datos redactar primero?
Partimos de los elementos de datos críticos y del impacto en el negocio de un fallo (un error en un informe regulatorio, un pago fallido, una póliza mal tarificada), de modo que las primeras reglas protejan los resultados de mayor valor.
¿Necesitamos una herramienta específica de calidad de datos?
No siempre. Muchas organizaciones pueden empezar con reglas en su plataforma actual, como Databricks o Informatica. Evaluamos si una herramienta específica como Ataccama resultaría rentable según su volumen y complejidad.
¿Qué debe incluir un cuadro de mando de calidad de datos?
Una línea de tendencia, un umbral, un responsable y una acción clara para cada elemento de datos crítico o dominio. Todo lo demás corresponde al análisis de detalle, no a la primera página.
¿Cómo se consigue que las mejoras de calidad de datos perduren?
Corrigiendo las causas raíz en origen, asignando las incidencias a responsables con SLA e informando de los avances a un foro de gobierno con autoridad para priorizar las correcciones.
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