Idioma: Español
Introducción
La calidad de los datos es la medida de cuán precisos, completos, consistentes y fiables son los datos dentro de un sistema y cuán adecuados son para un propósito específico. Una alta calidad de los datos significa que se puede confiar en ellos para la elaboración de informes, el análisis y la toma de decisiones estratégicas.
La baja calidad de los datos se caracteriza por registros duplicados, valores faltantes o formatos inconsistentes que pueden llevar a un escenario en el que los datos no son fiables para el análisis, la elaboración de informes y la toma de decisiones.
Este artículo explora los conceptos fundamentales de la calidad de los datos y detalla las características específicas incorporadas en ActivityInfo que le permiten mantener una alta calidad de los datos.
El marco del sistema de información
La calidad de los datos no es únicamente un problema técnico, sino que se encuentra en la intersección de las personas, el software y el hardware. Un fallo en cualquiera de estos componentes puede comprometer la integridad de los datos.
Software (ActivityInfo) - Proporciona la plataforma para que los usuarios diseñen bases de datos con formularios de recolección de datos que están estructuralmente construidos teniendo en cuenta la calidad de los datos. Un mal diseño del formulario puede conducir a una baja calidad de los datos.
Hardware - Los dispositivos físicos (teléfonos inteligentes, tabletas u ordenadores) utilizados para ejecutar ActivityInfo para recolectar datos. Los problemas de fiabilidad del dispositivo, como la escasa duración de la batería, pueden provocar la pérdida de datos o una recolección de datos incompleta.
Personas y procesos - Este es un elemento crítico para determinar la calidad de los datos. El mejor software y hardware siguen requiriendo la intervención humana para lograr una alta calidad de los datos.
Procedimientos Operativos Estándar (POE) - Directrices que determinan exactamente cómo y cuándo se deben recolectar los datos. Estas directrices deben ser bien comprendidas por todas las partes interesadas involucradas en la recolección de datos.
Flujos de trabajo de aprobación - Los mecanismos de revisión formal garantizan que los supervisores verifiquen y aprueben los datos recolectados antes de que se utilicen para el análisis.
Características de ActivityInfo que mejoran la calidad de los datos
ActivityInfo incluye varias características incorporadas que ayudan a los usuarios a mejorar la precisión, consistencia, integridad y fiabilidad de sus datos. En lugar de depender enteramente de la limpieza manual de los datos en la etapa de análisis y elaboración de informes, estas características ayudan a prevenir problemas durante el diseño de la base de datos y la entrada de datos.
Reglas de validación
Las Reglas de validación ayudan a garantizar que los datos introducidos cumplan condiciones específicas antes de que se pueda guardar un registro. Estas reglas actúan como comprobaciones automatizadas que ayudan a evitar que se envíen datos incorrectos o ilógicos.
Por ejemplo, una organización puede crear reglas de validación para garantizar que:
- Una fecha de finalización no puede ser anterior a una fecha de inicio.
- Los valores numéricos se encuentren dentro de rangos realistas
- Las combinaciones obligatorias de campos se completen correctamente
Si los datos no cumplen los criterios de validación, el registro se vuelve inválido y no puede ser enviado hasta que se corrijan los problemas señalados.
Campos obligatorios
ActivityInfo permite que los campos se marquen como “obligatorios”. Esto impide que los usuarios guarden registros sin completar toda la información esencial.
Los campos obligatorios ayudan a mejorar la integridad de los datos al garantizar que siempre se capture la información crítica, como las fechas de los informes, las ubicaciones o los tipos de actividad.
Campos de selección
Los campos de selección, como los de selección única y los de selección múltiple, mejoran la consistencia al limitar las respuestas a opciones predefinidas en lugar de permitir la entrada de texto libre sin restricciones.
Esto reduce las variaciones ortográficas y las convenciones de nomenclatura inconsistentes durante el análisis y la elaboración de informes.
Por ejemplo, los usuarios pueden seleccionar de listas estandarizadas para:
- Género
- Región
- Estado de la formación
- Tipo de actividad
Campos calculados y fórmulas
Los campos calculados permiten a los usuarios automatizar los cálculos y reducir los errores de los informes manuales.
Las fórmulas se pueden utilizar en los campos calculados para:
- Calcular totales automáticamente
- Calcular la edad a partir de la fecha de nacimiento
- Validar las relaciones entre los campos
Reglas de relevancia
Las reglas de relevancia controlan cuándo aparecen los campos durante la entrada de datos basándose en las condiciones dentro del formulario. Esto mejora la calidad de los datos al garantizar que los usuarios solo vean las preguntas que son relevantes para el registro específico que se está introduciendo. También ayuda a reducir las respuestas innecesarias o contradictorias.
Por ejemplo, las preguntas relacionadas con el embarazo solo pueden aparecer cuando la persona que responde cumple un criterio, como Género = Femenino. Esto garantizará que estas preguntas no aparezcan en el formulario de recolección de datos si el género no es femenino.
Registro de auditoría
ActivityInfo incluye un registro de auditoría que ayuda a los usuarios a rastrear los cambios realizados en los registros a lo largo del tiempo.
El registro de auditoría mejora la rendición de cuentas y la integridad de los datos. Ayuda al propietario de la base de datos, y a cualquier usuario con un rol que incluya el permiso “Auditar acciones del usuario”, a ver:
- Quién modificó un registro
- Cuándo se realizó el cambio
- Qué información se cambió
Los registros eliminados por error o malicia pueden ser recuperados a través del registro de auditoría. Esto también garantiza que el sistema cumpla con las comprobaciones de cumplimiento y auditoría.
Campos escondidos
En lugar de eliminar campos y perder datos históricos, puede esconder campos del formulario de entrada de datos o de la tabla interactiva. Para esconder campos, necesita ser el propietario de la base de datos, o tener un rol que incluya el permiso “Editar formularios, carpetas e informes”.
Por ejemplo, un campo que ya no es relevante para el análisis o la elaboración de informes puede ser escondido para detener la recolección de nueva información, conservando al mismo tiempo los registros históricos. Eliminar un campo elimina permanentemente todos los datos introducidos anteriormente y también puede romper las fórmulas, las reglas de validación y los informes asociados a ese campo.
Campos de referencia
Los campos de referencia mejoran la calidad de los datos al permitir que los formularios se vinculen a registros almacenados en otro formulario, en lugar de requerir que los usuarios escriban repetidamente la misma información de forma manual.
Por ejemplo, las organizaciones pueden mantener formularios separados que contengan:
- Escuelas
- Organizaciones asociadas
- Centros de salud
- Regiones
Esto mejora la consistencia y reduce el riesgo de variaciones ortográficas. También garantiza que las actualizaciones realizadas en los registros referenciados se mantengan consistentes en toda la base de datos.
Máscaras de entrada
Las máscaras de entrada ayudan a estandarizar cómo se introduce la información en los campos de texto al aplicar un formato predefinido.
Esto es especialmente útil para campos como:
- Números de teléfono
- Números de identificación nacional
- Códigos de registro
Esto mejora la consistencia y reduce el riesgo de errores en la entrada de datos.
Bloqueos de registros
Los bloqueos ayudan a proteger la integridad de los datos al impedir que se realicen más modificaciones en los registros una vez que se ha alcanzado un determinado umbral.
Los bloqueos se pueden utilizar para:
- Impedir la edición después de la aprobación.
- Congelar los períodos de los informes
- Proteger los envíos finalizados
- Mantener el cumplimiento de la auditoría
Escáner de duplicados
Los registros duplicados causan problemas de calidad de los datos y requieren un ejercicio de limpieza de datos para eliminarlos. ActivityInfo permite a los usuarios escanear en busca de duplicados basándose en cualquier campo de un formulario.
En lugar de depender enteramente de la revisión manual para limpiar los duplicados, esta característica identifica los duplicados y le da la opción de fusionar, ignorar o eliminar los registros identificados.
Flujos de trabajo de aprobación
Los flujos de trabajo de aprobación añaden otra capa de control de calidad al permitir que los registros pasen por un proceso de revisión antes de ser finalizados para la elaboración de informes o el análisis.
ActivityInfo apoya este proceso mediante el uso de la propiedad de campo solo revisor/a y los permisos basados en roles.
Los campos configurados como “solo revisor/a” impiden que los usuarios no autorizados cambien el valor del campo.
Prevención de registros duplicados
Los registros duplicados son uno de los desafíos más comunes de la calidad de los datos en los sistemas de información. Los registros duplicados de beneficiarios o las entradas repetidas de actividades pueden llevar a cifras infladas en los informes y a un análisis impreciso.
ActivityInfo ayuda a reducir los registros duplicados a través de características como la configuración de un campo como “único”. Esto garantiza que el valor introducido no pueda existir más de una vez en un formulario concreto.
Por ejemplo, en un formulario de registro de beneficiarios, los identificadores únicos pueden garantizar que la misma persona no sea registrada varias veces, incluso si el nombre tiene una ortografía ligeramente diferente.
Capacidad sin conexión
ActivityInfo admite la recolección de datos sin conexión, garantizando que la falta de conectividad a Internet no interrumpa la recolección de datos. Los usuarios que trabajan en lugares remotos pueden seguir utilizando ActivityInfo para recolectar datos y, posteriormente, sincronizarlos con el servidor cuando haya conexión a Internet. Los registros recolectados sin conexión siguen cumpliendo con los estándares de la base de datos una vez que se produce la sincronización.
Conclusión
ActivityInfo proporciona una amplia gama de características que ayudan a las organizaciones a fortalecer la calidad de los datos a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos.
Al combinar un diseño de base de datos bien pensado con las características de ActivityInfo, las organizaciones pueden reducir los esfuerzos de limpieza manual de datos y producir informes fiables para la toma de decisiones, la rendición de cuentas y el seguimiento de los programas.