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Una gran parte de los proyectos de IA no llega a buen puerto por un motivo simple: los datos no tienen la calidad necesaria.
Y es que, según Gartner, el 85% de los proyectos de IA fracasan debido a problemas relacionados con la calidad de los datos.
Si los datos no son de buena calidad:
- La IA aprende mal
- Predice mal
- Y decide mal
Contar con datos de buena calidad no es opcional; es la base del éxito de un proyecto de IA.
En este artículo te contamos qué es el Data Quality, señales que pueden indicar una mala calidad de tus datos y soluciones para mejorar el Data Quality.
Qué es el Data Quality
El Data Quality o calidad de los datos, hace referencia a la medida en la que estos son precisos, completos, coherentes, válidos, actualizados y únicos.
En otras palabras: datos confiables para tomar decisiones y entrenar modelos de IA con seguridad.
¿Cómo saber si tus datos tienen problemas? 6 señales de que tus datos tienen mala calidad
Las dimensiones del Data Quality se han consolidado como estándares prácticos en la gestión de datos.
Estas son seis señales que indican que la calidad de tus datos podría estar comprometida:
- Exactitud: los datos contienen errores o valores incorrectos.
- Completitud: faltan registros o campos críticos.
- Consistencia: existen discrepancias en los datos entre sistemas y fuentes.
- Actualidad: los datos están desactualizados.
- Validez: cuando los datos no cumplen con formatos o reglas establecidas.
- Unicidad: hay registros duplicados.
¿Qué pasa cuando ignoras la calidad de tus datos?
La calidad de los datos impacta directamente en las decisiones de negocio, los modelos de IA y… por supuesto, en los resultados.
Estas son algunas de las consecuencias más comunes de trabajar con datos de mala calidad:
- Toma de decisiones equivocada: basar lasdecisiones en datos incompletos o incorrectos, puede derivar en estrategias ineficaces.
- Modelos de IA ineficaces: la IA aprende de datos defectuosos, reduciendo su precisión y fiabilidad.
- Costes innecesarios: corregir errores en los datos o rehacer los análisis, genera gastos adicionales que podrían evitarse.
- Riesgos legales: utilizar datos inconsistentes o incorrectos pueden derivar en incumplimientos normativos o sanciones.
- Garantizar el Data Quality es crítico para tomar decisiones acertadas, ser eficientes o contar con modelos de Inteligencia Artificial confiables.
Garantizar el Data Quality es crítico para tomar decisiones acertadas, ser eficientes o contar con modelos de Inteligencia Artificial confiables.
Soluciones para mejorar el Data Quality
Estas son algunas acciones esenciales para garantizar la calidad de tus datos:
- Implementa reglas y procesos de validación
Establece criterios claros y procesos de validación de formato, duplicados, etc. Para garantizar que los datos estén limpios desde el origen.
- Supervisa la calidad de manera continua
Analiza tus datos de forma continua a través de auditorías periódicas o el seguimiento de KPIs que permitan detectar a tiempo posibles problemas con los datos.
- Mejora el gobierno del dato
Establece de forma clara roles, responsabilidades y procesos para asegurar que la calidad se mantiene en el tiempo. “La gobernanza convierte la calidad de datos en un proceso continuo, no en una tarea puntual.”
- Optimiza las fuentes y procesos de captura
Revisa sistemas de entrada para reducir errores y mejorar la integridad de los datos.
- Mantén la actualidad del dato
Establece procesos de actualización periódica, monitoriza cambios en las fuentes o activas alertas cuando un dato requiera actualización inmediata. Esto evita decisiones basadas en datos obsoletos.
- Construye una cultura orientada al dato
Forma a los equipos, promueve buenas prácticas y refuerza la responsabilidad compartida por la calidad del dato.
La calidad del dato depende de buenos procesos, buenas herramientas y datos vigentes. Cuando los datos están actualizados, validados y bien gobernados, la IA deja de ser impredecible y se convierte en un recurso fiable y de alto valor.
En Berocam te ayudamos a mejorar el Data Quality
Si quieres entender el estado real de tus datos, identificar riesgos y construir una base sólida para tus proyectos de analítica e IA, en Berocam podemos ayudarte a evaluarlo y definir un plan de mejora adaptado a tu organización.
