¿Cómo crear un plan de calidad de datos?

Los datos están en todas partes y rara vez centralizados en un solo lugar. Ya sea que vivan en tu ERP, CRM, sistemas IoT, software core o una combinación de estos, la calidad de datos ya no puede tratarse como un arreglo puntual. Necesitas un plan de calidad de datos estructurado, repetible y escalable que garantice precisión, consistencia y confianza en toda la organización.

Veamos cómo debería verse un plan de calidad de datos moderno y cómo hacerlo funcionar en arquitecturas distribuidas.

¿Por qué necesitas un plan de calidad de datos?

Los problemas de calidad no solo afectan los reportes: impactan decisiones, proyecciones, cumplimiento normativo, experiencia del cliente y automatización.

Un buen plan de calidad de datos permite:

• Mantener consistencia entre departamentos y unidades de negocio

• Reducir errores en reportes, analítica y modelos de IA

• Mejorar el cumplimiento normativo

• Aumentar la confianza en la toma de decisiones basada en datos

• Habilitar interoperabilidad entre plataformas cloud y sistemas heredados

Pero, ¿cómo construir un plan que realmente funcione a escala?

1. Define el alcance: ¿qué sistemas están involucrados?

Todo empieza por mapear tu ecosistema de datos. La mayoría de las organizaciones operan en entornos híbridos que incluyen:

• ERPs como Oracle Cloud Fusion

• CRMs como Salesforce o HubSpot

• Software operativo a la medida

• Plataformas IoT que capturan datos en tiempo real

• Sistemas de punto de venta (POS)

• Lakehouses como Databricks para analítica centralizada

Cada fuente tiene su propia estructura, formato y velocidad. Tu plan debe tratarlas como partes de un ecosistema conectado.

2. Alinea las dimensiones clave de calidad de datos

Luego, identifica qué dimensiones de calidad son más relevantes para tu organización. Las más comunes incluyen:

• Completitud – ¿Están todos los campos requeridos llenos?

• Precisión – ¿Los datos reflejan la realidad?

• Actualización – ¿Qué tan recientes son los datos?

• Consistencia – ¿Se mantienen los formatos y definiciones entre sistemas?

• Unicidad – ¿Existen duplicados?

• Validez – ¿Los datos cumplen con las reglas y formatos establecidos?

Tu plan debe definir KPIs para cada dimensión y aplicarlos según el contexto de cada fuente o unidad.

3. Centraliza la observabilidad y gobernanza

Uno de los grandes retos en entornos multi-plataforma es la visibilidad. No puedes mejorar lo que no puedes ver.

Un buen plan debe incluir:

• Gestión de metadatos y trazabilidad (lineage)

• Monitoreo en tiempo real de métricas de calidad

• Alertas por anomalías o desviaciones

• Perfilado de datos en etapas de ingestión y transformación

Aquí es donde Arkon Data Platform (ADP) juega un papel clave, conectando plataformas dispares sin perder control de metadatos ni lógica de negocio, haciendo que la gobernanza sea escalable.

4. Hazlo accionable: causas raíz y remediación

Encontrar un error es solo el inicio. Tu plan también debe responder:

• ¿Quién recibe las alertas?

• ¿Cómo se escalan los problemas?

• ¿Puede el sistema corregirlos automáticamente?

• ¿Dónde se auditan y documentan los arreglos?

Empoderar a tus analistas y data stewards con herramientas para actuar es clave para que la gestión de calidad no se estanque.

5. Mejora continua y automatización

La calidad de datos no es un proyecto, es una capacidad continua. Tu plan debe incluir:

• Pruebas automáticas para nuevos pipelines

• Dashboards de evolución de calidad

• Feedback hacia sistemas fuente

• Integración con pipelines de IA para evitar “basura entra, basura sale”

ADP actúa como capa de monitoreo, lineage y automatización entre tus sistemas, sin depender de un proveedor único.

Conclusión: un plan moderno de calidad de datos debe ser...

• Agnóstico a la plataforma

• Escalable a múltiples casos de uso

• Integrado con gobernanza y analítica

• Automatizado y medible

Arkon Data Platform te permite lograr todo esto, sin importar si tus datos provienen de Oracle, dispositivos IoT, POS o software a medida.

Convierte la Calidad de Datos en una Capacidad Nativa, No un Parche

Arkon Data Platform (ADP) te permite aplicar, monitorear y escalar la calidad de datos a lo largo del ciclo de vida completo, sin reescribir tu arquitectura ni duplicar esfuerzos.

¿Cómo lo logra ADP?

• Conecta cualquier fuente sin perder estructura: extrae datos y metadatos desde Oracle Fusion, sistemas personalizados, IoT, POS y más, sin romper esquemas ni relaciones.

• Activa trazabilidad de extremo a extremo: sigue el flujo de datos desde el origen hasta los dashboards, con visibilidad total.

• Centraliza reglas y estándares: aplica tus controles de calidad desde un solo lugar, integrándose con marcos como Unity Catalog.

• Automatiza perfilado y validación: detecta problemas en pipelines batch o streaming antes de que escalen.

• Estandariza formatos y definiciones: armoniza nombres, unidades y lógica crítica entre dominios.

• Valida datos en movimiento y en reposo: aplica controles tanto al ingresar como al transformar datos.

• Se integra con tu stack actual: ADP no reemplaza herramientas; trabaja junto a tu lakehouse, warehouse o herramienta de BI.

Con ADP, tu plan de calidad no se queda en un documento: se convierte en parte del tejido operativo de tu empresa.

Ecosistema de datos gobernado por ADP

FAQs: Cómo hacer realidad tu plan de calidad de datos

1. ¿Cuál es el error más común al crear un plan de calidad de datos?

Verlo como un proyecto único. Muchas organizaciones documentan reglas, pero no las integran a sus sistemas operativos. Con ADP, las reglas viven dentro de tu arquitectura.

2. ¿Cómo aplico controles en sistemas que no controlo, como software de terceros?

ADP permite extraer y estandarizar datos (incluyendo metadatos) incluso desde plataformas cerradas como Oracle Cloud Fusion, sin cambios invasivos.

3. Ya usamos Databricks, Snowflake o Informatica. ¿Dónde encaja ADP?

ADP no reemplaza, conecta. Asegura que tus plataformas actuales trabajen con datos confiables, trazables y consistentes.

4. ¿Cómo mido si mi plan de calidad está funcionando?

Puedes establecer KPIs como frescura, completitud o estabilidad de esquemas, y monitorearlos con dashboards basados en lineage. Esto da visibilidad a técnicos y usuarios de negocio.

5. ¿Qué hago si aún no tengo estrategia de calidad de datos?

Comienza identificando tus dominios críticos (finanzas, clientes, operaciones) y mapea los sistemas fuente. ADP te ayuda a catalogarlos, encontrar brechas y establecer controles iniciales escalables.