Data Quality

El pilar operativo que transforma datos en decisiones confiables

Data Quality

The operational pillar that turns data into reliable decisions

1. ¿Qué es Data Quality y por qué importa?

Data Quality define si los datos son aptos para su propósito. No es un ejercicio técnico aislado, sino una condición básica para: reportes, analítica, automatización y toma de decisiones.

👉 Datos sin calidad generan decisiones rápidas… pero incorrectas.

1. What is Data Quality and why it matters

Data Quality defines whether data is fit for its intended use. It is not a technical exercise, but a foundational requirement for analytics, automation and decision-making.

👉 Low-quality data leads to fast decisions… and wrong ones.

2. Dimensiones fundamentales de Data Quality

Estas dimensiones permiten evaluar calidad de forma objetiva:

Dimensión	Significado práctico
Accuracy	Los datos representan la realidad correctamente
Completeness	No faltan valores críticos para el negocio
Consistency	No existen contradicciones entre sistemas
Timeliness	Los datos llegan cuando aún son útiles
Validity	Cumplen reglas técnicas y de negocio
Uniqueness	No hay duplicados indebidos

2. Core Data Quality dimensions

Dimension	Practical meaning
Accuracy	Data correctly reflects reality
Completeness	No critical values missing
Consistency	No contradictions across systems
Timeliness	Data arrives while still useful
Validity	Conforms to technical and business rules
Uniqueness	No improper duplicates

3. Data Quality por dominios de negocio

La calidad no se define igual para todos los datos. Debe evaluarse por dominio:

Clientes: unicidad, consistencia, completitud
Finanzas: precisión, reconciliación, trazabilidad
Operaciones: oportunidad y validez
Datos regulatorios: exactitud y auditabilidad

👉 Un “dato de mala calidad” depende siempre del contexto de uso.

3. Data Quality by business domain

Quality is not universal; it must be defined per domain:

Customers: uniqueness, consistency, completeness
Finance: accuracy, reconciliation, traceability
Operations: timeliness and validity
Regulatory data: accuracy and auditability

4. Implementación operativa

Definir reglas de calidad explícitas
Asignar Data Owners y Data Stewards
Automatizar controles en ETL / ELT
Gestionar excepciones, no solo errores

⚠️ La calidad no se corrige en reportes; se construye en el origen.

4. Operational implementation

Define explicit quality rules
Assign Data Owners and Data Stewards
Automate checks in ETL / ELT pipelines
Manage exceptions, not just errors

5. Data Quality en pipelines y arquitectura

Validaciones en ingestión
Checks automáticos post-transformación
Alertas tempranas de degradación
Versionado y trazabilidad

👉 Data Quality moderna es continua, no puntual.

5. Data Quality in pipelines and architecture

Ingestion validations
Post-transformation checks
Early degradation alerts
Versioning and lineage

6. KPIs y monitoreo

KPI	Objetivo típico
% Registros completos	> 98%
% Reglas cumplidas	> 97%
Tasa de duplicados	< 1%
Tiempo de detección	< 24h

6. KPIs and monitoring

KPI	Typical target
% Complete records	> 98%
% Rules passed	> 97%
Duplicate rate	< 1%
Error detection time	< 24h

7. Relación con Data Governance

Data Governance define quién y qué reglas existen.
Data Quality valida que esas reglas se cumplan en los datos reales.

7. Relationship with Data Governance

Data Governance defines who decides and which rules apply.
Data Quality ensures those rules are enforced in real data.