Calidad de datos: cinco dimensiones que se pueden medir.
La calidad de datos es qué tan apto es un conjunto de datos para el uso que se le va a dar. No es una impresión: se mide en dimensiones concretas —completitud, consistencia, integridad de filas, validez y valores atípicos— y se resume en un score comparable, con el mismo reparto de peso para todos los archivos. En Lorian Analytics se calcula sola al cargar y vuelve a calcularse en cada versión.
Pesos fijos para todos los archivos · Bandas 45 / 65 / 85 · Informe en PDF
Score de calidad
Cada versión guarda su medida
la barra clara es cómo llegó · la sólida, cómo quedó
Un score de 100 puntos, repartidos siempre igual.
Cinco dimensiones son cinco conversaciones. Por eso se combinan en una cifra: pero la cifra solo sirve si el reparto de peso es idéntico para todos los archivos. Este es el reparto.
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35
puntos
Completitud
¿Cuánto falta?
El porcentaje de celdas con un valor real. Un promedio calculado sobre una columna con el 30 % vacía no está incompleto: está equivocado.
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25
puntos
Consistencia
¿Se escribe igual en todas partes?
Porcentaje de columnas sin advertencias de formato. Pesa de forma cuadrática: unas pocas columnas inconsistentes bajan mucho la nota, porque fragmentan el dato.
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20
puntos
Integridad de filas
¿Sobrevivió el volumen?
Cuántos registros quedaron frente a los que entraron, ponderado por completitud. Atrapa el error más silencioso: una limpieza demasiado agresiva.
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10
puntos
Validez
¿Tiene la forma que debe?
Correos que parecen correos y fechas consistentes. En Latinoamérica se suma la validación de documentos con dígito de verificación como transformación.
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10
puntos
Atípicos
¿Hay algo fuera de rango?
Porcentaje de columnas sin valores atípicos, también cuadrático. No siempre son errores, pero siempre merecen una mirada antes de entrar a un promedio.
Antes de medir, la plataforma entiende cada columna.
El score no es un semáforo decorativo: se calcula sobre un perfil por columna que se produce al cargar y que usted puede ver, columna por columna, con su nivel de certeza.
Ver el análisis por columna- Tipo inferido con su nivel de certeza, y el tipo que usted fije por encima
- Formato de fecha y de número detectados, incluidas las fechas que se leen de dos maneras
- Vacíos, valores únicos, mínimo, máximo, media, mediana y desviación
- Los cinco valores más frecuentes, los sospechosos y las inconsistencias de formato
- Histograma numérico y distribución temporal con su granularidad
- Longitud mínima, máxima y promedio en los textos
Medir, corregir, medir otra vez, entregar con evidencia.
La calidad deja de ser una auditoría de tres semanas y pasa a ser parte del flujo.
Se perfila al cargar
Cada columna queda radiografiada sin que nadie lo pida. El score aparece en el diagnóstico de Bronze con su banda y el detalle por dimensión.
Se corrige con reglas declaradas
Normalizar, deduplicar, validar, imputar, ofuscar: reglas que se guardan como receta y se aplican igual cada mes. La IA sugiere; usted aprueba.
Se mide la mejora
Bronze frente a Silver: puntos de calidad ganados, filas antes y después, celdas modificadas, filas eliminadas y los pasos aplicados. La calidad se gestiona, no solo se constata.
Se entrega con evidencia
Informe de calidad en PDF por dataset, score por versión y el rastro de reglas. Lo que se presenta se puede defender.
Un score alto no significa verdad.
Significa bien formado.
Un precio mal digitado puede tener completitud perfecta, consistencia impecable y formato válido. El score dice que el dato es apto para procesarse; la veracidad depende de la fuente y de las reglas de negocio. Confundir las dos cosas es el error más común al empezar a medir.
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Reglas de calidad con umbral y alerta
En el roadmapHoy el score se ve y se compara; no existe una regla del tipo «si baja de 70, avíseme». Los avisos existentes son de ejecución: automatización terminada o fallida.
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Calidad de datos autónoma
En el roadmapCorregir sin intervención humana es una ambición del manifiesto, no una capacidad. Hoy cada corrección la aprueba una persona y queda en la auditoría.
Lo que se pregunta sobre calidad de datos
- Score de calidad La implementación: pesos, bandas y el score por versión. Ver
- Capa Silver Donde se aplican las reglas y se mide la mejora. Ver
- Análisis por columna El perfil que sostiene el score, columna por columna. Ver
- Validador de documentos NIT, RUT, RFC, CUIT, CPF, CNPJ y RUC, gratis y sin registro. Ver
Mida la calidad
antes de decidir con el dato.
El perfilado y el score son automáticos desde la primera carga, en todos los planes.