Las iniciativas de inteligencia de negocio y analítica frecuentemente reciben una inversión sustancial en herramientas de visualización y paneles, mientras que el trabajo de calidad de datos subyacente—deduplicación, validación, formato consistente y reconciliación entre sistemas fuente—recibe comparativamente poca atención a pesar de ser el determinante real de si se puede confiar en los informes resultantes.
La calidad como propiedad del pipeline, no un proyecto de limpieza
Tratar la calidad de datos como un proyecto de limpieza único en lugar de una propiedad continua del pipeline garantiza que el problema regrese, ya que los nuevos datos siguen fluyendo por las mismas rutas no validadas que crearon el desorden original. Las verificaciones automatizadas de calidad de datos integradas directamente en los pipelines de ingesta—validación de esquema, verificaciones de rango, detección de duplicados—capturan problemas en la fuente.
Los problemas de calidad de datos salen a la luz más rápido cuando los usuarios de negocio pierden la confianza en un informe y construyen silenciosamente su propia solución alternativa en hoja de cálculo.
JIG ayuda a las organizaciones a incorporar prácticas de calidad de datos en sus pipelines desde el principio.