Data Quality

Decisiones confiables empiezan con datos confiables

De datos inconsistentes y riesgos ocultos, a confianza operativa y decisiones seguras

Con una estrategia de Data Quality, la calidad del dato se mide, controla y mejora de forma sistemática. Los errores se detectan desde el origen, los datos se validan antes de ser consumidos y la organización puede operar con mayor seguridad, eficiencia y confianza.

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Las organizaciones pierden en promedio 15% de sus ingresos anuales por decisiones basadas en datos de baja calidad

Fuente: McKinsey

Controla la calidad de tus datos antes de que impacten la operación, el cumplimiento o los resultados

Calidad de datos como base para decisiones confiables y operación segura

Aseguras que los datos críticos del negocio sean completos, consistentes y confiables antes de que impacten procesos o decisiones. El 70% de los proyectos de analítica fallan por problemas de calidad de datos.

Implementación de Modern Data Warehouse México y Latam

El 70% de los proyectos de analítica fallan por problemas de calidad de datos.

Gartner – Data Quality & Analytics

Diagnóstico y medición de calidad de datos

Evaluamos el estado real de los datos críticos para identificar errores, inconsistencias y riesgos ocultos que afectan reportes, procesos y cumplimiento.

Medimos calidad con métricas claras (completitud, unicidad, consistencia y validez), priorizando dominios con mayor impacto al negocio.

Data Warehouse con Snowflake

Las organizaciones con controles preventivos de calidad reducen hasta 50% los errores en datos operativos.

McKinsey – Data Quality Management

Implementación de reglas y controles de calidad

Definimos e implementamos reglas automáticas de calidad alineadas a procesos y reglas de negocio, evitando que errores se propaguen entre sistemas.

Los controles se integran directamente en los flujos de datos, permitiendo detección y corrección temprana sin reprocesos manuales.

Monitoreo continuo y sostenibilidad de la calidad

Habilitamos monitoreo continuo de la calidad del dato para detectar desviaciones, tendencias y riesgos antes de que impacten la operación.

Esto permite sostener la calidad en el tiempo y convertirla en una práctica operativa, no en una corrección reactiva.

Data Warehouse y Data Marts

Más del 60% de las organizaciones carecen de monitoreo continuo de calidad de datos.

Gartner – Data Governance Programs

Agenda una sesión estratégica para evaluar si la calidad de tus datos está apoyando o poniendo en riesgo las decisiones del negocio.

New call-to-action

Casos y testimonios de nuestros clientes

De operar con incertidumbre a decidir con datos

Empresa global de soluciones transaccionales

Mejora de más del 90% en la calidad de datos críticos durante un proceso de migración, reduciendo riesgos operativos y asegurando continuidad del negocio.

Organización Corporativa

Implementación de controles de calidad que permitió detectar errores de forma temprana y mantener la consistencia del dato en el tiempo.

Data Quality

La calidad de datos dejó de ser un riesgo oculto. Hoy confiamos en la información con la que operamos y decidimos

¿Cómo lo hacemos?

De la detección reactiva a la prevención sistemática

Tratamos la calidad de datos como una práctica continua, no como una revisión puntual.

FAQ

La gestión de Data Quality es necesaria cuando existen errores frecuentes en reportes, correcciones manuales constantes o fallas en integraciones y migraciones de datos.

Las mejoras en Data Quality pueden observarse en semanas, especialmente cuando se implementan reglas y controles preventivos en los flujos de datos críticos.

Generalmente se inicia con un diagnóstico de calidad enfocado en datos críticos para identificar riesgos antes de implementar controles permanentes.

La calidad de datos se sostiene integrando monitoreo continuo y reglas automáticas dentro de los procesos, no solo con correcciones puntuales.

No usamos una herramienta única, sino un enfoque flexible y escalable. Aplicamos rutinas preprogramadas en Python (validación, transformación, detección de anomalías) y componentes nativos en la nube según la infraestructura del cliente:

• Microsoft Azure: Azure Data Factory Data Flows, Azure Purview, Azure Functions

• AWS: AWS Deequ, AWS Glue Data Quality, Lambda

• Google Cloud: Dataform, Cloud Data Loss Prevention (DLP), Cloud Functions

Este enfoque nos permite detectar y corregir errores en etapas tempranas, integrar validaciones en los flujos de datos y reducir costos de licenciamiento, manteniendo una alta confiabilidad operativa.

No tomes decisiones con datos que no puedes confiar

Agenda una sesión de diagnóstico de Data Quality y detecta riesgos antes de que impacten al negocio.

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