La implementación de un enfoque integral para la calidad de datos de tu empresa requiere establecer una política clara que defina los principios y normas básicas que se deben seguir a la hora de recopilar, almacenar, compartir y utilizar datos. 

Esto ayudará a garantizar que los datos sean exactos, completos, pertinentes y fiables. Además, debemos desarrollar procesos para verificar la validez del flujo de información y mejorar el control de errores.

También es importante contar con herramientas para automatizar el procesamiento y análisis de datos para detectar patrones e identificar tendencias. Así mismo, contar con mecanismos para garantizar la protección de los datos personales y la privacidad de nuestros usuarios. 

En este artículo veremos, ¿cómo un enfoque integral puede ayudar a mantener la calidad de datos de tu empresa? 

El enfoque integral para la calidad de los datos se refiere a adoptar una visión holística al tratar con la calidad de los datos. Esto involucra no solo el control de la exactitud, sino también el control de la consistencia, completitud, uniformidad y otros aspectos que afectan la calidad.  

Esto requiere un enfoque disciplinado para identificar problemas con los datos, monitorearlos y corregirlos para garantizar que se cumplan todos los estándares de calidad. El enfoque integral también significa que todas las partes interesadas deben estar familiarizadas con cómo se limitan y procesan los datos, lo que ayudará a prevenir errores humanos comunes. 

Pasos para utilizar un enfoque integral en los datos de tu empresa 

• Identifique los componentes clave en la base de datos: Esto incluirá los datos que se almacenan, el software y hardware necesario para administrar y extraer valor de su base de datos y cualquier información adicional que se requiera para una gestión integral a largo plazo. 

• Determine cuáles son sus requisitos técnicos específicos: Esto incluye cualquier necesidad del sistema operativo, lenguajes de programación, herramientas o librerías necesarias para gestionar la base de datos. También será importante determinar si hay restricciones sobre el hardware del servidor que puedan limitar la cantidad de recursos disponibles para almacenar y gestionar la base de datos. 

• Elija una solución integral para satisfacer sus necesidades, ya sea un sistema comercial o uno abierto basado en el software libre: Elija un modelo con el que esté familiarizado para maximizar el rendimiento y minimizar los errores en su implementación.  

• Diseña e implementa la estructura física de su base de de datos utilizando herramientas como modelador ER o modelador lógico relacional (ELR): Establece reglas e índices adecuados para garantizar el mejor rendimiento cuando se trabaja con la base de datos.

• Configure las políticas y las opciones generales del motor relacional (RDBMS) asociadas a su solución escogida: Para garantizar que los procesamientos estén optimizados a nivel global.  

• Implemente métodos adecuados para monitorear el desempeño global del RDBMS: así como casillas individuales dentro del mismo (procesamiento paralelo, transferencia entre memoria/disco, etc.). 

• Despliegue procedimientos administrativos adecuados a fin de garantizar los estándares técnicos y funcionales predefinidos: Durante la creación, modificación o eliminación permanente de tablas dentro del RDBMS; también tendrán que ser monitoreadas las validaciones cruzadas entre diferentes tablas dentro del mismo si fueran pertinentes al diseño propuesto inicialmente en este punto.

• Cargue manualmente los registros inicialmente existentes dentro del RDBMS contando con herramientas externas como ETLs (Extraer Transformar Carga): Proporcionando validaciones cruzadas entre registros cargados previamente; esta validación permitiría detectara errores recurrentes antes e insertarlos al RDBMS correspondientemente sin comprometer su integridad.  

• Prueba todo lo anterior verificando los resultados obtenidos vía interfaces gráficas web o scripts SQL: A fin de evaluar la correcta implementación inicial del sistema. 

Para ello, podemos desarrollar una serie de pruebas para garantizar y reforzar la integridad de los datos, así como verificar el correcto comportamiento del RDBMS. Estas pruebas pueden ser: 

1. Prueba unitaria de cada módulo previamente implementado.
2. Prueba aceptación por parte de usuarios directamente involucrados con el proyecto.
3. Prueba con datos reales suministrados por usuarios externos al proyecto.
4. Prueba de carga para verificar el rendimiento del RDBMS bajo distintas cargas.

Así mismo, estas pruebas servirán para detectar errores recurrentes antes e insertarlos al RDBMS correspondientemente sin comprometer su integridad y con la finalidad de garantizar el correcto funcionamiento del sistema. 

Con estas pruebas, la validación de los datos se hará con mayor precisión y exactitud, garantizando a su vez que el sistema tenga un comportamiento óptimo al momento de ser utilizado por los usuarios finales. 

Los resultados obtenidos permitirán realizar ajustes en relación al rendimiento del RDBMS, así como determinar si las variables configuradas son correctas para cada entorno. 

En conclusión, contar con un enfoque integral para mejorar la calidad de los datos de la empresa permitirá una mejor experiencia del usuario, y por ende asegurar el éxito de los procesos que se realizan con base en ellos. Con esto queda demostrado que la validación e integridad de datos es un componente crucial para cualquier sistema empresarial. Los resultados obtenidos a partir de las pruebas ayudarán al desempeño general del RDBMS y contribuirán al éxito de la empresa.