¿Cuáles son las 5 cualidades de los datos?

Los grandes datos están en la base de todas las megatendencias que están ocurriendo hoy.

Chris Lynch, escritor estadounidense

Más empresas en todo el mundo en los últimos años están trazando su curso en base a lo que los datos les están diciendo. Con tal dependencia, es imperativo que los datos que está trabajando con es de la más alta calidad. Grepsr proporciona datos como servicio a empresas e individuos de una manera programada y limpia.

Los datos son el rey. – así va el viejo adagio. Pero para ser más precisos, decimos, “Los datos de alta calidad son el rey de todos los reyes .” Pero, ¿cómo se establece un conjunto de datos mediocre aparte de su contraparte de mayor calidad? Hay algunas características primarias que hacen que cualquier conjunto de datos sea superior.

Precisión

La exactitud de cualquier dato se refiere a la forma correcta en que describe el condiciones del mundo real Su objetivo es representar sin ser engañoso. Cuando basas tu próximo curso de acción en información inexacta, tus esfuerzos, en casi todos los casos, no tendrán los efectos deseados.

La información inexacta puede causar problemas significativos a una empresa con graves consecuencias. La información obsoleta, los errores tipográficos y los despidos son algunos de los componentes de un conjunto de datos inexacto.

Completitud

Cuando hay sin variación en el conjunto de datos recopilados en comparación con las necesidades y expectativas de una organización, los datos pueden considerarse completos. Los conjuntos de datos completos se caracterizan por su falta de campos vacíos o incompletos .

Sin una imagen completa de una situación que los datos describen, es difícil realizar análisis precisos. La toma de decisiones sobre la base de estas percepciones erróneas puede afectar negativamente a las empresas y desperdiciar valiosos recursos.

Por ejemplo, si los marketers trabajan con datos de la encuesta donde algunas personas no revelan su edad, no serán capaces de apuntar a la demografía correcta, y sus esfuerzos no producirán los resultados deseados.

Validez

También se conoce como integridad de los datos , la validez de un conjunto de datos se refiere a la proceso de recogida en lugar de los datos en sí. Un conjunto de datos se considera válido cuando los puntos de datos aparecen en el formato correcto, son del tipo correcto y los valores están dentro del rango.

Los conjuntos de datos que no coinciden con los criterios de validación son difíciles de organizar y analizar, por lo que requerirían un esfuerzo adicional para alinearse con el resto de la base de datos.

En la mayoría de los casos, cuando un conjunto de datos no es válido y necesita una fijación manual, el proceso de extracción y la fuente son los principales culpables, en lugar de los propios datos.

Coherencia

Al tratar con múltiples conjuntos de datos o diferentes versiones periódicas del mismo conjunto de datos, los puntos de datos correspondientes deben ser coherentes en términos de tipo de datos, formato y contenido. Con datos inconsistentes, los equipos obtienen respuestas diferentes para la misma pregunta.

Los diversos formatos de las direcciones postales en todo el mundo son un ejemplo de datos inconsistentes que es difícil de estandarizar. Del mismo modo, si usted está tratando de implementar programas de reducción de costos a nivel corporativo, los datos inconsistentes podrían plantear varios desafíos ya que los datos tendrían que ser inspeccionados manualmente y corregidos.

Oportunidad

En un conjunto de datos de alta calidad, los datos se recogen tan pronto como es posible después del evento que representa. Con el tiempo, cada conjunto de datos se vuelve menos preciso, fiable y útil a medida que se convierte en una representación del pasado y no de la realidad actual. Así que para obtener la mejor salida posible de sus esfuerzos, la frescura y relevancia de su conjunto de datos es una de las características más importantes.

Si basa su toma de decisiones en ideas anticuadas, los resultados serán inexactos para el escenario actual. Por lo tanto, su organización perdería todas las últimas tendencias y oportunidades de negocio.

Desde datos de calidad sienta las bases para las mejores decisiones empresariales , un compromiso con cualquiera de los atributos anteriores podría fácilmente descarrilar el curso del éxito de su organización. Cualquier acción que se tome sobre la base de información de un conjunto de datos de baja calidad no tendrá los resultados previstos.

Los datos de buena calidad tienen muchos beneficios a corto y largo plazo no sólo para las empresas y las industrias, sino también para los gobiernos y los responsables políticos. Algunos de los efectos beneficiosos son los siguientes:

Adopción de decisiones con mayor conocimiento de causa
Mejora de las relaciones con los clientes
Campañas de contenido y marketing más eficaces
Aumento de la productividad
Ventaja competitiva
Mejora de la rentabilidad

Hemos echado un vistazo a cada uno en detalle en otro artículo vinculado a continuación.

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Acerca de Grepsr

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