¿Qué son los datos confiables? ¿Por qué lo necesitas?

La necesidad de utilizar análisis y modelos predictivos para pronosticar el crecimiento de los datos ha surgido por el volumen y la variedad de datos que existen actualmente. Según Gartner, “la preparación de datos es un proceso iterativo y ágil para explorar, combinar, limpiar y transformar datos sin procesar en conjuntos de datos seleccionados para la integración de datos de autoservicio, ciencia de datos, descubrimiento de datos e inteligencia comercial/análisis”.

¿Qué son los datos confiables?

Los datos confiables se pueden definir como datos que provienen de fuentes específicas y confiables y se utilizan de acuerdo con su uso previsto. Se entrega en el formato y los plazos apropiados para usuarios específicos.
Los datos confiables ayudan en los buenos procesos de toma de decisiones. Las propiedades mencionadas anteriormente hacen que los datos sean confiables para una buena toma de decisiones.

¿Cuáles son los factores de confianza de los datos?

Los datos confiables se consideran buenos solo cuando cumplen con algunos requisitos básicos. Una de las formas ampliamente reconocidas de acceder a los datos es el uso de dimensiones de calidad de datos.

Algunos de los factores de confianza que constituyen la calidad de los datos incluyen;

Precisión

La precisión de los datos se refiere a la medida en que los datos se consideran verdaderos, confiables y libres de errores. En inteligencia artificial, donde un algoritmo en contexto necesitaría un gran volumen de datos para ayudar en la toma de decisiones, la precisión de los datos se consideraría el factor principal. La precisión de los datos en cualquier entorno refleja el estado real de los datos que el usuario espera en una representación del mundo real de las etapas de recopilación y procesamiento.

Consistencia

La consistencia de los datos es la medida en que los datos se presentan de manera similar y compatible con los datos anteriores. La coherencia también se aplica a diferentes aspectos de los datos, incluidos; los valores de datos son similares en todos los casos, los atributos de datos y los tipos de datos tienen una estructura básica y las fuentes de datos no tienen contradicciones.

Lo completo

La integridad de los datos se refiere a la medida en que un determinado conjunto de datos contiene todos los datos relevantes esperados por el usuario y todos los atributos de datos obligatorios están disponibles.
Del mismo modo, en Inteligencia Artificial, los datos se consideran completos solo cuando reflejan todos los estados posibles de la población de usuarios para evitar sesgos.

Seguridad

La seguridad de los datos se refiere al grado en que los datos que provienen de diferentes fuentes son muy seguros y que pueden contener incluso información confidencial.

Utilidad

La utilidad de los datos se refiere a la medida en que los datos, cuando se procesan, se aplican al contexto real previsto para su usuario o consumidor. En general, la utilidad de los datos se logra cuando se cumplen todas las demás dimensiones de la calidad de los datos, incluida la confiabilidad, la integridad, la consistencia, etc.

Privacidad

La privacidad de los datos prescribe que se garantice a los propietarios o usuarios de los datos que se utilizan legalmente de conformidad con las normas de protección de datos y el Reglamento general de protección de datos (GDPR)

Fiabilidad

La confiabilidad de los datos se refiere a la medida en que se puede confiar en los datos de una fuente para transportar la información deseada.

Interpretabilidad

La interpretabilidad de los datos se refiere al grado en que los datos están en un idioma y estado adecuados, son significativos y el usuario final puede comprender fácilmente los símbolos utilizados.

¿Por qué necesita datos confiables?

La mayoría de los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático requieren datos formateados de una manera muy específica. Esto significa que los conjuntos de datos generalmente requieren una preparación considerable antes de tener un propósito útil. Algunos de los conjuntos de datos contienen valores que son inconsistentes, faltantes, inválidos o, en algunos casos, difíciles de procesar para un algoritmo. Cuando faltan datos, el algoritmo no puede usarlos. Si no es válido, el algoritmo producirá resultados menos precisos o engañosos. Algunos conjuntos de datos podrían estar relativamente limpios, pero deben ajustarse. Muchos conjuntos de datos también carecen de un contexto comercial útil, por lo que requieren un enriquecimiento de características. Se considera que un buen proceso de preparación de datos produce datos limpios y bien curados. Los datos limpios conducen a resultados de modelos más prácticos y precisos.

Los datos confiables impulsan la innovación y aceleran la ventaja competitiva.

Conclusión

Los datos confiables son un activo estratégico para todas las empresas. Esta es la razón por la cual las organizaciones necesitan invertir en experiencia, procesos y tecnología adecuada para garantizar que sus datos sean confiables, sólidos, precisos y confiables. Los datos confiables se utilizan para maximizar todo lo que es bueno para una organización mientras se fomentan relaciones comerciales confiables con sus clientes, socios y empleados.

Los datos confiables pueden mejorar los resultados de una organización y proporcionar la base para innovar y transformar sus operaciones cuando se administran y cultivan correctamente.

Fuente: datasciencecentral