La integridad de los datos es un aspecto importante de la calidad de los datos. La calidad de los datos es una referencia a cuán precisos y confiables son los datos en general. La integridad de los datos se centra específicamente en los datos faltantes o en qué tan completos están los datos, en lugar de preocuparse por datos inexactos o duplicados. La falta de integridad de los datos normalmente es el resultado de información que nunca se recopiló. Por ejemplo, si se supone que se deben recopilar el nombre y la dirección de correo electrónico de un cliente, pero falta la dirección de correo electrónico, será difícil comunicarse con el cliente.

Además, para que el análisis de datos funcione correctamente, se necesita un alto nivel de integridad de los datos. Un problema importante a la hora de resolver problemas de datos incompletos es la falta de software. Actualmente, la información que falta debe completarse manualmente.

La falta de información restringe o sesga el proceso de toma de decisiones. Intentar realizar análisis con datos incompletos puede producir puntos ciegos y sesgos, y dar lugar a oportunidades perdidas. Actualmente, los líderes empresariales utilizan análisis de datos para tomar decisiones que van desde marketing hasta estrategias de inversión y diagnósticos médicos. En algunas situaciones, todavía se utilizan datos a los que les falta información clave, lo que puede dar lugar a errores peligrosos y conclusiones falsas.

Se debe evaluar y mejorar la integridad de los datos antes de realizar análisis.

Ejemplos de datos incompletos y sus consecuencias

Un ejemplo sencillo de cómo la falta de datos completos perjudicaría las ganancias puede mostrarse por la ausencia de detalles inmobiliarios clave, como los metros cuadrados. Sin esta información, un tasador no puede evaluar con precisión el valor de la propiedad. Intentar tasar el valor de un apartamento, una casa o incluso una propiedad no urbanizada sería, en el mejor de los casos, torpe y potencialmente desastroso. Estimar los costos de cualquier proyecto sin mediciones podría resultar en un desastre.

Los datos incompletos de los consumidores ofrecen otro ejemplo de cómo la falta de integridad de los datos puede perjudicar las ganancias. Generalmente hablando, datos del consumidor no se considera completo a menos que todos los datos solicitados se hayan completado correctamente y se hayan almacenado correctamente. Por ejemplo, tener solo un nombre y una dirección particular no ayuda con los correos electrónicos de marketing. Los datos faltantes pueden bloquear las comunicaciones con clientes potenciales. Otros posibles problemas causados ​​por la falta de integridad de los datos se enumeran a continuación: 

• Eficiencia operacional: El uso de datos incompletos puede dañar la eficiencia operativa. La falta de datos completos en la gestión de la cadena de suministro o en el inventario puede provocar interrupciones y retrasos.

• Información del cliente: Los datos incompletos del cliente pueden producir una visión limitada del comportamiento y las preferencias del cliente. Esto puede resultar en irritar a un cliente o incluso insultarlo. Cuando las empresas operan con una historia incompleta, la información faltante puede crear ideas erróneas sobre las preferencias del cliente, las tendencias del mercado, etc. Las lagunas en los datos del cliente pueden perjudicar la capacidad de personalizar y dirigirse a clientes específicos.

• Cumplimiento normativo: Varias industrias están ahora sujetas a reglamentos requiriendo informes de datos precisos y completos. La falta de integridad de los datos puede dar lugar a multas, problemas legales y daños a la reputación. Además, las transacciones faltantes pueden causar ingresos no declarados, lo que a su vez genera problemas fiscales. 

• Previsión y planificación: Cuando están incompletos, los datos históricos, que a menudo se utilizan para pronósticos y planificación, pueden tener un impacto negativo significativo. 

• Aprendizaje automático: La integridad de los datos es necesaria para desarrollar la capacitación. máquina de aprendizaje Modelos que funcionan eficientemente. Los datos faltantes pueden provocar sesgos y reducir la precisión predictiva del sistema.

• Ideas estratégicas: Las organizaciones confían en la integridad de los datos al investigar oportunidades de marketing, evaluar riesgos y optimizar operaciones. Se necesitan datos completos para la planificación estratégica.

• Toma de decisiones efectiva: Los datos completos son esenciales para hacer decisiones informadas. Tener acceso a todos los datos relevantes respalda una mejor toma de decisiones.

• Análisis precisos: El uso de datos incompletos. puede corromper un análisis de datos. Cuando faltan datos críticos, los resultados pueden sesgarse, lo que hace que las conclusiones inválidas sean muy probables.

Análisis e integridad de los datos

Cualquier análisis estadístico que se base en datos con valores faltantes tiene una mayor probabilidad de siendo parcial. La integridad de los datos, como parte del análisis de datos, es esencial al desarrollar un modelo. Los datos recopilados para la investigación deben cubrir el alcance de la pregunta que se investiga. Cualquier brecha, valor faltante o sesgo introducido afectará los resultados.

La integridad de los datos es necesaria para cualquier organización que dependa de ellos para la investigación y la toma de decisiones.

Garantizar que los datos estén completos

La integridad de los datos afecta significativamente la calidad de los datos y respalda la buena comunicación con los clientes, compañeros de trabajo y otros sistemas informáticos. Es importante priorizar y resolver los problemas de integridad de los datos a medida que surjan. 

Tomar las siguientes medidas puede evitar que entren datos incompletos en sus sistemas:

• Decida qué información es crítica: Cuando se utilizan formularios para recopilar información, algunos campos son necesarios para hacer negocios, mientras que otros no. Se deben identificar los campos que son críticos para el análisis.
• Haga que ciertos campos sean un requisito: Algunas personas asumen automáticamente que un número de teléfono es un requisito, pero al comprar un artículo en un sitio web, ¿con qué frecuencia se utiliza realmente un número de teléfono? Son necesarios un nombre, dirección de envío, correo electrónico y número de tarjeta de crédito/débito, pero cualquier información adicional es para marketing o investigación. 
• Utilice perfiles de datos: La elaboración de perfiles de datos puede ser un aspecto importante de la preparación de datos para su procesamiento y análisis. Perfil de datos Es el proceso de examinar datos para determinar su valor general. Calidad de los Datos. Además, la elaboración de perfiles de datos incluye una revisión de los datos de origen. (Los datos de origen pueden ser útiles para retroceder y encontrar los datos que faltan). 
• Asignar responsabilidad a un individuo o a un equipo: Tener una persona dedicada que sea responsable de la integridad de los datos. Se podría responsabilizar a un equipo de la calidad de los datos en su conjunto.
• Usando la fuente de datos correcta: Solo fuentes de datos confiables debería ser usado. Estas fuentes deben poner énfasis en la calidad, precisión e integridad de los datos.

Riesgos regulatorios y de cumplimiento

Si bien a menudo se considera que las ganancias son el objetivo principal de muchas empresas, estas mismas empresas están obligadas por ley a cumplir ciertos estándares. Muchas organizaciones se rigen por regulaciones estrictas que exigen informes completos y precisos. Si una empresa proporciona datos incompletos, puede enfrentar cargos por incumplimiento, lo que resultará en sanciones y complicaciones legales.

Una actitud casual hacia las regulaciones y leyes comerciales en línea puede causar más daño que simples sanciones financieras. Un paso en falso legal puede dañar la reputación de una empresa. El daño a la reputación de una empresa puede, a su vez, hacer que atraer nuevos clientes sea un desafío. 

La falta de herramientas de software para la integridad de los datos

La falta de software disponible para completar los datos no debería sorprender. Considere que corregir la ortografía de una palabra o nombre es algo común, por lo que mejorar la calidad de los datos corrigiéndolos no es difícil. Buscar datos duplicados tampoco es difícil para el software adecuado. 

¿Pero llenar un espacio en blanco? ¿Qué pones en el espacio en blanco? Si tuvieras la información disponible, esto no sería un problema. En cambio, su única esperanza de llenar ese vacío requiere una investigación que requiere mucho tiempo. Y un programa de software o IA tendrá exactamente el mismo problema. 

Hay algunos programas de software disponibles que trabajan con investigaciones especializadas que utilizan información altamente estandarizada. Estos programas “predicen” cuál debería ser la información faltante. Lamentablemente, incluso con información altamente estandarizada, se pueden cometer errores y un humano debería revisar las correcciones.

El futuro de la integridad de los datos

El método más eficaz para completar los espacios en blanco es hacerlo con el cliente o en un momento en que la información esté fácilmente disponible. Los “campos obligatorios” son quizás una solución demasiado simplista, ya que pueden bloquear transacciones de ventas si al cliente potencial le falta o no está dispuesto a compartir una información requerida.

Una solución parcial sería un software que busque e identifique la información faltante dentro de los datos y luego proporcione su ubicación. 

ChatGPT puede ser una posible solución, ya que realiza la investigación necesaria para completar la información que falta. Una preocupación con esta solución es que la investigación resultante tendría que ser revisada dos veces por un humano (lo que llevaría menos tiempo que hacer la investigación usted mismo); ChatGPT ha desarrollado una reputación de ser imaginativo y crear respuestas a preguntas cuando no puede encontrar una respuesta. 

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