{"id":167321,"date":"2023-05-05T09:21:00","date_gmt":"2023-05-05T08:21:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=167321"},"modified":"2023-10-30T18:01:54","modified_gmt":"2023-10-30T17:01:54","slug":"data-quality-por-que-es-tan-importante","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/data-quality-por-que-es-tan-importante","title":{"rendered":"Data Quality: \u00bfPor qu\u00e9 es tan importante?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"167321\" class=\"elementor elementor-167321\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-78e2a40 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"78e2a40\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c5a5c75 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c5a5c75\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><b>Desde la explosi\u00f3n del Big Data, las empresas digitales han recopilado grandes cantidades de datos. Sin embargo, como dice la famosa expresi\u00f3n inform\u00e1tica: Garbage In, Garbage Out, la informaci\u00f3n que una empresa puede obtener de los datos depende \u00fanicamente de la calidad de los propios datos. Para poder utilizar los datos correctamente, es muy importante garantizar su calidad y aplicar estrategias de Data Quality dentro de una empresa.<\/b><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-50cedf0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"50cedf0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c9d02c4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c9d02c4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>De hecho, unos datos de mala calidad pueden tener un impacto significativo en la organizaci\u00f3n y conducir a decisiones empresariales err\u00f3neas. Por ejemplo: un alto porcentaje de direcciones de correo electr\u00f3nico incorrectas en una base de datos tendr\u00e1 un fuerte impacto negativo en una campa\u00f1a de marketing.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-45c6a99 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"45c6a99\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/qc4oWfpjnio&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-625be60 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"625be60\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f195be8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f195be8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfCu\u00e1les son los criterios de calidad de los datos?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d20de15 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d20de15\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Existen <\/span><b>muchos criterios<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para evaluar la calidad de los datos, pero deben ser coherentes con la forma en que se utilizan. Por ejemplo, una empresa que quiera <\/span><b>hacer ofertas promocionales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> a sus clientes el d\u00eda de su cumplea\u00f1os tendr\u00e1 que registrar su fecha de nacimiento, mientras que la informaci\u00f3n \u00abmayor o menor de 18 a\u00f1os\u00bb bastar\u00e1 para un sitio de apuestas deportivas que proh\u00edba el acceso a menores.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos son los seis principios que deben respetarse para considerar que un dato es de buena calidad:<\/span><\/p><ul><li><b>Validez<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: los datos deben almacenarse sin errores, erratas o fallos de sintaxis.<\/span><\/li><li><b>Integridad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: los datos tienen que estar completos.<\/span><\/li><li><b>Exactitud<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: aunque este criterio parezca evidente, los datos deben ser correctos. Por ejemplo, debe procurarse mantener una buena precisi\u00f3n de los datos cuando se sustituyan los valores que faltan.<\/span><\/li><li><b>Disponibilidad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: los datos deben ser de f\u00e1cil y r\u00e1pido acceso.<\/span><\/li><li><b>Actualizaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: los datos deben actualizarse peri\u00f3dicamente para evitar su obsolescencia.<\/span><\/li><li><b>Coherencia<\/b>: cada variable debe almacenarse en un formato \u00fanico. Este criterio rara vez se cumple cuando los datos proceden de varias fuentes.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6ab0437 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"6ab0437\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"799\" height=\"602\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/05\/schema-data-quality-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-167327\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/05\/schema-data-quality-1.webp 799w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/05\/schema-data-quality-1-300x226.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/05\/schema-data-quality-1-768x579.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 799px) 100vw, 799px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d163355 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d163355\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-37c682b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"37c682b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Implantaci\u00f3n de una estrategia de Data Quality en una empresa<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bf0a4f0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bf0a4f0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La implantaci\u00f3n de una estrategia de Data Quality se decide en el \u00e1mbito de la empresa. El coste inicial es importante, pero hay que tener en cuenta que los costes que generan los datos defectuosos suelen ser superiores a los costes de implantaci\u00f3n de m\u00e9todos y recursos de Data Quality.<\/span> <a href=\"http:\/\/www.jiem.org\/index.php\/jiem\/article\/view\/232\/130\"><b><span style=\"text-decoration: underline;\">Este estudio<\/span><\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> de 2011 muestra que los costes asociados a los datos incorrectos son siempre superiores a los costes asociados al mantenimiento de la Data Quality.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En la gesti\u00f3n de la Data Quality, hay tres pilares principales:<\/span><\/p><ul><li><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>Gobernanza de datos<\/strong>:<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0El equipo de gesti\u00f3n debe <\/span><b>supervisar la exactitud de los datos, su actualizaci\u00f3n y los procedimientos establecidos para mantener la calidad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Todo ello debe adaptarse teniendo en cuenta los objetivos importantes de la empresa. Hay que sopesar cuidadosamente la compensaci\u00f3n entre el coste de implantar programas de Data Quality y los costes financieros y de reputaci\u00f3n asociados al uso de datos de mala calidad. Adem\u00e1s, es importante asegurarse de que los dem\u00e1s miembros de la empresa son conscientes de la importancia de la calidad de los datos.<\/span><\/li><li><span style=\"text-decoration: underline;\"><b>Data Quality Assurance (QA)<\/b><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">: garantiza que se mantiene la calidad de los datos a lo largo del tiempo mediante el uso de m\u00e9todos y procedimientos para <\/span><b>identificar datos incompletos, inexactos o incoherentes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li><li><span style=\"text-decoration: underline;\"><b>Control de calidad<\/b><\/span>: antes de los procesos de Data Quality Assurance, la aplicaci\u00f3n de protocolos de control de calidad garantiza que los datos sean precisos y que las bases de datos no est\u00e9n saturadas de datos innecesarios. Se trata de <b>decidir si los datos son \u00fatiles, pertinentes, si merece la pena utilizarlos o si deben suprimirse<\/b>. Se trata de controlar tanto la calidad de los datos como el uso que hacen de ellos los empleados de la empresa.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2caee1f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2caee1f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a90b2b0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a90b2b0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">El proceso de Data Cleaning<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-622931c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"622931c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El proceso consta de <\/span><b>3 etapas principales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><ol><li><span style=\"font-weight: 400;\">El primer paso consiste en <\/span><b>inspeccionar los datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y plantearse las siguientes preguntas: \u00ab\u00bfDe d\u00f3nde proceden estos datos? \u00bfC\u00f3mo se han recogido los datos? \u00bfQu\u00e9 tipos de archivos tenemos? \u00bfDe qu\u00e9 tama\u00f1o? \u00bfQu\u00e9 caracter\u00edsticas presentan?<\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">En la segunda fase del proceso, los datos se <\/span><b>estandarizan<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para garantizar su validez, exactitud y coherencia.<\/span><\/li><li><span>Por \u00faltimo, se garantiza la exactitud gestionando los valores que faltan y los datos textuales para que <\/span><b>el conjunto de datos sea f\u00e1cilmente accesible<\/b><span> para estudios posteriores.<\/span><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-70d2487 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"70d2487\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-33dba8f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"33dba8f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfQu\u00e9 podemos aprender de la Data Quality?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7a02228 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7a02228\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Resumamos lo que hemos visto hasta ahora.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La puesta en marcha de una <\/span><b>estrategia<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de Data Quality es esencial para el buen funcionamiento y la creaci\u00f3n de valor de una empresa.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta estrategia se basa en tres pilares fundamentales: la <\/span><b>gesti\u00f3n de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, la <\/span><b>Data Quality Assurance<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y el <\/span><b>control de calidad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El objetivo de esta estrategia es mejorar las siguientes seis caracter\u00edsticas de los datos: <\/span><b>validez<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>integridad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>exactitud<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>disponibilidad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>actualizaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><b>coherencia<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Una gesti\u00f3n \u00f3ptima de la calidad de los datos permite utilizarlos, manipularlos y analizarlos con total tranquilidad para desarrollar modelos de regresi\u00f3n, clasificaci\u00f3n u otros modelos de<\/span> <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\"><b><span style=\"text-decoration: underline;\">Machine Learning<\/span><\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por \u00faltimo, si deseas poner en pr\u00e1ctica el m\u00e9todo de Data Quality, no dudes en <\/span><b>apuntarte a nuestro curso de Data Manager<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-60867d3 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"60867d3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-management\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Descubrir el itinerario Data Management<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6757a6b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6757a6b\" data-element_type=\"container\" 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Por ejemplo, una empresa que quiera hacer ofertas promocionales a sus clientes el d\u00eda de su cumplea\u00f1os tendr\u00e1 que registrar su fecha de nacimiento, mientras que la informaci\u00f3n \\\"mayor o menor de 18 a\u00f1os\\\" bastar\u00e1 para un sitio de apuestas deportivas que proh\u00edba el acceso a menores.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Implantaci\u00f3n de una estrategia de Data Quality en una empresa\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"La implantaci\u00f3n de una estrategia de Data Quality se decide en el \u00e1mbito de la empresa. El coste inicial es importante, pero hay que tener en cuenta que los costes que generan los datos defectuosos suelen ser superiores a los costes de implantaci\u00f3n de m\u00e9todos y recursos de Data Quality. Este estudio de 2011 muestra que los costes asociados a los datos incorrectos son siempre superiores a los costes asociados al mantenimiento de la Data Quality.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 podemos aprender de la Data Quality?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Resumamos lo que hemos visto hasta ahora. La puesta en marcha de una estrategia de Data Quality es esencial para el buen funcionamiento y la creaci\u00f3n de valor de una empresa. Esta estrategia se basa en tres pilares fundamentales: la gesti\u00f3n de datos, la Data Quality Assurance y el control de calidad.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Desde la explosi\u00f3n del Big Data, las empresas digitales han recopilado grandes cantidades de datos. 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