En el camino hacia la construcción de empresas Data-Driven se han ido incluyendo cada vez más procesos de Big Data para el análisis de toda la información recogida. Durante todo este proceso existen múltiples barreras que hay que sortear para poder llegar a realizar un análisis eficiente y efectivo que nos permita obtener información de valor para la toma de decisiones. Una de estas barreras a sortear es además una de las más críticas, la Calidad del Dato.
¿Qué es la Calidad del Dato?
La calidad del dato se refiere a la medida en que los datos almacenados y procesados en nuestro almacenes de datos (Data Lakes, Data Warehouse) son precisos, consistentes, confiables, completos y relevantes para los propósitos de análisis y toma de decisiones. La calidad de los datos juega un papel fundamental en cualquier contexto de Big Data, ya que los análisis y las decisiones basadas en ellos están fuertemente influenciados por la calidad de los datos subyacentes.
Algunos aspectos importantes de la calidad del dato en Big Data son:
- Precisión: Los datos deben ser exactos y libres de errores.
- Consistencia: Los datos deben ser coherentes y no contradictorios entre sí.
- Fiabilidad: Los datos deben ser confiables y estar disponibles cuando se necesiten. Esto implica tener un buen control de la integridad de los datos y asegurarse de que los datos estén disponibles en todo momento.
- Completitud: Los datos deben ser completos y no deben faltar valores cruciales. La falta de datos puede llevar a conclusiones incorrectas o sesgadas.
- Integridad: Los datos deben mantener su integridad a lo largo de su ciclo de vida, desde la adquisición hasta el almacenamiento y el análisis, lo que implica protegerlos contra la corrupción y el acceso no autorizado.
Garantizar la calidad de los datos en entornos de Big Data puede ser un desafío debido al volumen, la velocidad y la variedad de los datos involucrados. Se necesitan herramientas y procesos específicos para garantizar esta calidad, como la limpieza de datos, el monitoreo en tiempo real y la implementación de controles de calidad en toda la infraestructura de Big Data. La herramienta OMMA puede ser especialmente útil en este proceso.
OMMA
OMMA Data es una herramienta de calidad del dato que permite a las organizaciones implementar procesos de calidad de manera ágil, orientada a perfiles no técnicos y con máxima eficiencia.
OMMA tiene la capacidad de integrarse en los procesos de datos existentes de nuestros clientes y, además, incorporarse al 100% en la infraestructura cloud de AWS. Utiliza los servicios de Big Data de AWS para procesar la información y aplicar reglas de calidad con una gran eficiencia en costes y tiempo, lo que minimiza el impacto en los procesos existentes y reduce los costes asociados.
Dadas todas estas consideraciones, en Daus Data apostamos por OMMA para implementar procesos de Calidad en nuestros clientes.
Daus Data, Partner AWS de OMMA
Gracias a la estrecha colaboración entre ambas compañías, OMMA ha seleccionado a Daus como su socio estratégico para implementar su herramienta en los clientes que utilizan la infraestructura cloud de AWS. Daus Data fue elegido por su alto grado de especialización en Big Data e IA dentro de la plataforma AWS, este alto grado de especialización brinda la confianza a OMMA para colaborar en conjunto y seguir optimizando la herramienta, mejorando cada día su alto rendimiento en AWS.