Qué es
La calidad de datos mide qué tan confiables son los datos de una organización para el uso que se les pretende dar: si están completos, si son precisos, si son consistentes entre distintos sistemas, y si llegan a tiempo para las decisiones que dependen de ellos.
Dimensiones habituales
- Precisión: los valores reflejan la realidad correctamente.
- Completitud: no faltan datos importantes.
- Consistencia: el mismo dato no contradice a sí mismo entre distintos sistemas.
- Puntualidad: los datos están disponibles cuando se los necesita.
- Unicidad: no hay duplicados que distorsionen los análisis.
Por qué es tan costosa de ignorar
La regla informal de “basura entra, basura sale” aplica de lleno a los datos: ningún modelo de machine learning ni dashboard, por más sofisticado que sea, puede producir buenos resultados a partir de datos de mala calidad, y detectar esos problemas tarde suele ser mucho más costoso que prevenirlos.