¿Has escuchado eso de “garbage in, garbage out”? Bueno, lo repiten bastante en el mundo de los datos, pero es verdad. Si tu data entra sucia, lo que salga también va a estar sucio. Así de simple. Es como construir una casa con ladrillos chuecos. Por más bonito que sea el diseño, todo va a terminar torcido.
En este post vamos a hablar en cristiano sobre qué es realmente la calidad de datos, por qué importa más de lo que muchos creen y cómo puedes mantener tu data limpia sin perder la paciencia. Nada de palabreo corporativo. Solo consejos prácticos que funcionan en el mundo real.
¿Y qué cosa es “calidad de datos”?
Vamos a lo simple. Tener calidad de datos significa que tu información es precisa, completa, consistente y útil. Punto. No tiene que ser perfecta ni verse bonita en un dashboard. Solo tiene que reflejar bien la realidad y ser confiable para tomar decisiones.
Piénsalo así: alguien te dice que hoy va a llover, cancelas tus planes de ir a la playa, sacas el paraguas y sales abrigado… solo para ver que el cielo está azul, sin una nube. Eso es tomar decisiones con mala data. Te la creíste, actuaste bien, pero la info estaba mal. No bueno.
Ahora imagina eso multiplicado en una empresa donde todos toman decisiones basadas en datos. Ya te imaginarás el caos.
¿Por qué deberías preocuparte por esto?
Hablemos claro. Tener mala data no solo te trae un par de errores tontos. Cuesta plata. Hace perder tiempo. Frustra a la gente. Y puede arruinar relaciones con tus clientes.
Te pongo un ejemplo básico. Tienes una tienda online. Tu dashboard dice que vendiste 500 unidades de un nuevo producto. Brutal. Entonces haces un nuevo pedido, planeas campañas, subes el stock. Pero… en realidad solo vendiste 50. Las otras 450 fueron registros duplicados por un bug en tu pipeline.
Ahora estás con un montón de stock parado, perdiendo plata, y el equipo de logística ya no te quiere ver ni en pintura.
Tener datos limpios no es solo un tema de orden. Es tener decisiones que puedes respaldar. También es una cuestión de confianza. Si tu equipo ya no cree en los dashboards, van a dejar de usarlos. Y si tus clientes reciben facturas equivocadas, correos duplicados o les faltan cosas, van a dejar de confiar en tu marca.
¿Y cómo mantienes tu data limpia?
No hay un botón mágico. Pero sí hay buenas prácticas que ayudan un montón. Estas son las que siempre recomiendo.
1. Estandarización
Esta es de las más fáciles. Si una parte del sistema guarda “USA” y otra “Estados Unidos”, ya tienes problemas. Lo mismo con las fechas, los nombres de productos o los códigos de país. Incluso algo tan simple como “Lima” vs “LIMA” te puede partir el reporte.
Pon reglas claras. Define convenciones. Que todos hablen el mismo idioma. No es glamoroso, pero te salva de varios dolores de cabeza.
Un tip: usa tablas de referencia o listas cerradas cuando puedas. Si das demasiada libertad al ingresar datos, el desastre es cuestión de tiempo.
2. Validación en el punto de entrada
Es mil veces mejor evitar que entre la mala data que corregirla después. Así que valida desde el principio. Revisa que los datos estén bien antes de guardarlos o procesarlos.
Tipo verificar que un número de teléfono tenga la cantidad correcta de dígitos. O que los correos tengan el formato correcto. O que los campos obligatorios no estén vacíos.
Si estás usando formularios o input de usuarios, nunca confíes a ciegas. La gente escribe cualquier cosa. En serio.
3. Limpieza y eliminación de duplicados
Aunque tengas validación, igual se cuela la data sucia. La gente copia y pega cosas, los sistemas fallan, se escriben mal los nombres. Terminas con registros duplicados que no son idénticos, pero sí lo suficiente como para causar problemas.
Las herramientas de deduplicación ayudan bastante. Especialmente las que hacen “fuzzy matching”. Pero igual vas a necesitar ojos humanos para revisar algunos casos.
Haz limpieza regularmente, no solo cuando todo explota. Es como lavarte los dientes. Si lo haces seguido, todo bien. Si lo dejas pasar, te espera una caries.
4. Completitud
A veces la data está “bien”, pero no sirve de nada. Como tener un cliente sin correo, sin teléfono y sin dirección. ¿Qué vas a hacer con eso?
Define qué es lo mínimo que necesitas para que un registro sea útil. Puede ser un set de contacto completo, una categoría, un código de cliente, lo que sea. Pero que esté claro.
Marca o filtra lo que no cumple. Así no te agarras la cabeza después.
5. Responsables claros
Esto se ignora mucho, pero es clave. Si nadie es responsable por la calidad de los datos, nadie la cuida. Se convierte en ese problema que todos ven, pero nadie arregla.
Alguien tiene que estar a cargo. Puede ser el equipo de datos, el de negocio o ambos. Pero alguien tiene que decir “esto es mi chamba”.
Y sí, a veces ese alguien vas a ser tú. Así es la vida.
6. Auditorías regulares
No puedes mejorar lo que no mides. Programa revisiones. Busca registros viejos, valores inválidos, campos vacíos. Corre queries que te digan si todo sigue en orden.
La data se deteriora con el tiempo. Incluso pipelines bien armados pueden fallar. Cambia una fuente. Se rompe un API. Un CSV viene sin columnas. Si no estás mirando, no te vas a enterar hasta que ya sea tarde.
No necesitas herramientas raras. Un par de scripts en SQL, un dashboard con tasas de nulls y freshness y ya estás mejor que muchos.
Caso real: el doble envío de café
Un amigo que trabaja en una empresa de suscripciones —esas que te mandan café a domicilio cada semana— me contó que un día comenzaron a recibir un montón de quejas de clientes porque estaban recibiendo dos entregas en vez de una.
El problema fue que tenían registros duplicados en su base de datos. No eran exactamente iguales, pero lo suficientemente parecidos como para que cada uno activara un envío distinto. Nadie se dio cuenta hasta que el costo de envíos se disparó y los reclamos empezaron a caer uno tras otro.
Tardaron dos semanas en identificar y corregir el problema. Perdieron plata y la confianza de varios clientes.
Moraleja: no subestimes los duplicados. Mejor prevenir que lamentar.
El lado humano de todo esto
A veces se nos olvida que detrás de cada fila en una tabla hay una persona real. No solo un ID o un correo.
Cuando los datos están mal, no solo afecta tus KPIs. Una persona se queda sin su email de bienvenida. Otra recibe cobros incorrectos. Otra más se sale de tu base porque le llegaron promociones que no pidió.
La mala data rompe relaciones. La buena data las construye.
No tienes que ser perfecto. Solo tienes que ser consistente. Confiable. Y pensar en el usuario.
Eso es lo que queda.
Herramientas que ayudan
No tienes que hacerlo todo a mano. Hay un montón de herramientas que te pueden ayudar.
Si estás en una empresa grande, mira Talend, Informatica, Ataccama o Collibra. Son robustas y pensadas para trabajar a gran escala.
Si estás en algo más pequeño, hasta con Excel, OpenRefine o unos scripts en Python ya puedes hacer bastante.
Y si usas dbt, hay paquetes como dbt_expectations que te permiten testear directamente en tus modelos. Ideal para prevenir desastres antes que lleguen a producción.
Lo importante es usar lo que mejor se adapte a tu stack. No hace falta que sea lo más caro.
Para cerrar
Trabajar con mala data es como manejar con el parabrisas sucio. Capaz llegas, pero todo el camino va a ser un fastidio.
La data limpia te da claridad. Confianza. Control. Ayuda a tomar mejores decisiones y evita errores tontos.
Así que sí. Puede que la calidad de datos no sea el tema más sexy del mundo. Pero es de los más importantes.
Si te importa el resultado, te tiene que importar la calidad.
Y si algún día te da flojera hacer esa validación, solo acuérdate del cliente que recibió dos bolsas de café y se quedó preguntando qué pasó.