Dashboard de Dimensiones de Calidad

Anatomía de la Calidad de Datos

Para gestionar la calidad, primero debemos poder medirla. Explora las seis dimensiones fundamentales que definen la "aptitud para el uso" de tus datos. Haz clic en cada pestaña para ver los detalles.

🎯 Exactitud (Accuracy)

Grado en que los datos representan fielmente el objeto o evento del mundo real que describen.

Pregunta Clave: ¿Son nuestros datos correctos?

Medición y KPI

Se mide comparando los datos con una fuente de verdad confiable (ej. trabajo de campo, registros oficiales).

KPI: % de Activos (ej. pozos, transformadores) cuyas coordenadas en el GIS coinciden con su ubicación real medida por GPS con un margen de error de <1 metro.

Impacto de Negocio por Baja Calidad

Equipos de mantenimiento enviados a ubicaciones incorrectas, análisis de riesgo geográfico erróneos, fallos en la planificación de infraestructura, costos operativos directos.

🧩 Completitud (Completeness)

Proporción de datos que están presentes en campos donde se espera tener un valor.

Pregunta Clave: ¿Tenemos toda la información que necesitamos?

Medición y KPI

Se mide calculando el porcentaje de valores no nulos en los campos de datos críticos.

KPI: % de registros de "Líneas de Transmisión" en la base de datos que tienen completo el atributo "Año de Instalación".

Impacto de Negocio por Baja Calidad

Incapacidad para ejecutar modelos de mantenimiento predictivo, análisis de ciclo de vida de activos incompletos, segmentación de clientes ineficaz, reportes regulatorios fallidos.

🔗 Consistencia (Consistency)

Ausencia de contradicciones en el mismo dato a través de diferentes sistemas o en relación con otros datos.

Pregunta Clave: ¿Tienen sentido nuestros datos juntos?

Medición y KPI

Se mide comparando valores de atributos relacionados entre sí o entre diferentes bases de datos.

KPI: % de Clientes cuyo estado de cuenta ("Activo" / "Con Deuda") es el mismo en el sistema comercial (CRM) y en el sistema de facturación (SAP).

Impacto de Negocio por Baja Calidad

Caos operativo, envío de reclamos de deuda a clientes que ya pagaron, mala experiencia del cliente, desconfianza de los empleados en los sistemas, retrabajo manual.

🏷️ Validez (Validity)

Conformidad de los datos con las reglas y estándares definidos para ellos (formato, tipo, rango).

Pregunta Clave: ¿Cumplen nuestros datos con el formato correcto?

Medición y KPI

Se mide validando los datos contra un conjunto de reglas, patrones (expresiones regulares) o listas de valores permitidos.

KPI: % de registros de "Medidores" cuyo número de serie cumple con el formato estándar de la compañía (ej. 2 letras seguidas de 8 números).

Impacto de Negocio por Baja Calidad

Fallos en la carga e integración de datos entre sistemas (ETL), imposibilidad de asociar lecturas de consumo a clientes, errores en procesos automatizados.

☝️ Unicidad (Uniqueness)

Asegura que cada entidad del mundo real (cliente, proveedor, activo) esté representada una sola vez en un conjunto de datos.

Pregunta Clave: ¿Tenemos registros duplicados?

Medición y KPI

Se mide mediante algoritmos de detección de duplicados (matching) que buscan registros similares basados en atributos clave.

KPI: Tasa de duplicación de Proveedores en el sistema de compras, identificados por CUIT/RUT y Razón Social.

Impacto de Negocio por Baja Calidad

Visión 360° del cliente o proveedor imposible, pagos duplicados, análisis de gastos incorrectos, desperdicio de recursos de marketing y comunicación.

⏱️ Actualidad (Timeliness)

Grado en que los datos están actualizados y disponibles en el momento en que se necesitan para un proceso o decisión.

Pregunta Clave: ¿Están nuestros datos disponibles a tiempo?

Medición y KPI

Se mide calculando la latencia de los datos: la diferencia de tiempo entre la ocurrencia de un evento y su registro en el sistema.

KPI: Tiempo promedio (en horas) entre que un equipo de campo reporta la resolución de una incidencia y el estado se actualiza a "Cerrado" en el sistema central.

Impacto de Negocio por Baja Calidad

Toma de decisiones basada en información obsoleta, mala coordinación de equipos, incapacidad para reaccionar a eventos en tiempo real, pérdida de oportunidades comerciales.

0
Saltar al contenido
Inteligencia Territorial
DATO INTELIGENTE
PORTAL DATO INTELIGENTE
Gerenciamiento del Dato
Calidad de Datos - Introducción
Política de Calidad de Datos
TERRITORIO INTELIGENTE
PORTAL TERRITORIO INTELIGENTE
Historia del Ordenamiento Territorial
OT en Mendoza
CONVERGENCIA
PORTAL CONVERGENCIA
Bienvenidos a la Convergencia
Inteligencia Territorial
DATO INTELIGENTE
PORTAL DATO INTELIGENTE
Gerenciamiento del Dato
Calidad de Datos - Introducción
Política de Calidad de Datos
TERRITORIO INTELIGENTE
PORTAL TERRITORIO INTELIGENTE
Historia del Ordenamiento Territorial
OT en Mendoza
CONVERGENCIA
PORTAL CONVERGENCIA
Bienvenidos a la Convergencia
Carpeta: DATO INTELIGENTE
Atrás
PORTAL DATO INTELIGENTE
Gerenciamiento del Dato
Calidad de Datos - Introducción
Política de Calidad de Datos
Carpeta: TERRITORIO INTELIGENTE
Atrás
PORTAL TERRITORIO INTELIGENTE
Historia del Ordenamiento Territorial
OT en Mendoza
Carpeta: CONVERGENCIA
Atrás
PORTAL CONVERGENCIA
Bienvenidos a la Convergencia
Contáctanos
Preguntas frecuentes
Nuestra misión
Aviso legal