Si bien la mayoría de las empresas se centran en los datos, sólo alrededor del 16% están «basadas en datos»

El estudio Data Quality 2023 revela que un significativo 34% de las organizaciones que respondieron se encuentran en la etapa de ‘Consciencia de los datos’, lo que indica que se encuentran en las fases iniciales de reconocimiento de la importancia de los datos, pero aún no los han integrado completamente en su toma de decisiones. procesos.

Sin embargo, la etapa más avanzada, «basada en datos», donde los datos se integran completamente en esos procesos en todos los niveles organizacionales, la logra el 16% de las organizaciones encuestadas. Esta etapa representa el pináculo de la madurez de los datos, donde los datos se utilizan como un activo crítico para la estrategia y las operaciones comerciales.

El estudio, compilado por SD Times y Melissa, proveedor de soluciones de gestión de direcciones y calidad de datos, obtuvo un total de 218 respuestas completas. El conjunto de datos proporcionó una descripción general completa de varios aspectos de la gestión de la calidad de los datos, incluidos los desafíos que enfrentan las organizaciones, el tiempo dedicado a problemas de calidad de los datos, los niveles de madurez de los datos dentro de las organizaciones y el impacto de los conjuntos de caracteres internacionales.

Cuando se trata del problema más común en la gestión de datos, los juegos de caracteres internacionales son el desafío más frecuente: el 28,1% de los encuestados lo calificó como su principal desafío en la calidad de los datos. Curiosamente, los conjuntos de caracteres internacionales figuraron de manera muy destacada como desafíos muy difíciles y menos difíciles en su organización con un 28% y un 37,5%, respectivamente.

Los conjuntos de caracteres internacionales presentan desafíos únicos en la gestión de la calidad de los datos, principalmente debido a la complejidad y diversidad de idiomas y escrituras que abarcan. Uno de los principales problemas es la codificación, donde se requieren diferentes estándares como UTF-8 o ASCII para varios idiomas.

La codificación incorrecta o no coincidente puede provocar texto confuso, pérdida de información y complicaciones en el procesamiento y almacenamiento de datos. Además, la integración y consolidación de datos de múltiples fuentes internacionales puede generar inconsistencias y corrupción, un problema especialmente pertinente en las organizaciones globales.

El segundo y tercer desafío más difícil para las organizaciones fueron los datos incompletos y los duplicados, con un 22% y un 23%, respectivamente, de los encuestados que lo calificaron como el puntaje de dificultad más alto.

El estudio de este año, el tercero de su tipo, muestra que las organizaciones todavía luchan con los mismos problemas que han estado enfrentando durante ese tiempo. «Para mí, esto demuestra que las organizaciones todavía no comprenden el problema a nivel macro», dijo David Rubinstein, director editorial de D2 Emerge, la empresa matriz de SD Times. “Es necesario un enfoque integral para la calidad de los datos, en el que los arquitectos de datos, los desarrolladores y el sector empresarial desempeñen un papel para garantizar que sus datos sean precisos, estén actualizados, estén disponibles y totalmente integrados para proporcionar un panel único de información. vidrio del que todas las partes interesadas pueden beneficiarse”.

Según el estudio, el 54% de los encuestados indicaron que están plenamente comprometidos en múltiples áreas de la calidad de los datos. Esto sugiere un enfoque integral para la gestión de la calidad de los datos, donde los profesionales participan en una variedad de tareas en lugar de especializarse en un solo área.

Las áreas clave de participación incluyen Gestión de la calidad de los datos (48,9%), Entrada de calidad de los datos (45,9%) e Integración de datos (47,9%).

La gestión de la calidad de los datos implica supervisar y garantizar la precisión, coherencia y confiabilidad de los datos. La entrada de calidad de datos se centra en las etapas iniciales de entrada y adquisición de datos, garantizando que los datos sean correctos y útiles desde el principio. La integración de datos implica combinar datos de diferentes fuentes y proporcionar una vista unificada.

Una proporción menor de encuestados, 33,6%, participa en la elección de servicios API de validación de datos/soluciones de calidad de datos API, lo que refleja el aspecto técnico de garantizar la calidad de los datos a través de interfaces de programación de aplicaciones y soluciones de software especializadas.


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About David Lopez

Informático y experto en redes. Redactor en varios blogs tecnológicos desde hace 4 años y ahora en Steamachine.net

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