Data & AI Engineering

Si las áreas no coinciden en las cifras, revisemos cómo se obtienen.

Diseñamos controles de calidad de datos, trazabilidad y observabilidad para que los datos críticos puedan utilizarse con mayor confianza.

Identificar un problema de confiabilidad
El reto

Señales

  • Cifras distintas entre áreas.
  • Errores detectados tarde.
  • Reglas que no están documentadas.
  • Fuentes de datos sin un responsable.
  • Flujos de datos que fallan sin alertas.
  • Falta de registro del origen y recorrido de los datos.
alcance

Capacidades

Control del dato

Qué puede incluir la solución

  • Reglas y validaciones.
  • Monitoreo.
  • Alertas.
  • Registro del origen y recorrido de los datos (linaje).
  • Información que describe los datos (metadatos).
  • Auditoría.
  • Seguridad.
  • Gestión de accesos.
  • Detección y análisis de fallas en los datos y sus flujos (observabilidad).
  • Documentación.
enfoque

Cómo lo abordamos

  1. Priorizar datos críticos

  2. Acordar qué significa cada dato clave

  3. Identificar responsables

  4. Definir límites y criterios de calidad

  5. Dar seguimiento a los casos que no cumplen los criterios

  6. Crear un proceso de corrección

resultados

Qué cambia cuando el dato es confiable

Menos incidencias.

Detección más temprana de errores.

Seguimiento del origen y recorrido de los datos.

Definiciones compartidas.

Decisiones mejor sustentadas.

No prometemos exactitud absoluta. Trabajamos con criterios de calidad acordados y un proceso para revisar y corregir los errores detectados.