Data Quality
Decisiones confiables empiezan con datos confiables: mide, controla y mejora la calidad del dato de forma sistemática.
Tecnologías y herramientas
Aplicamos herramientas cloud-native y frameworks open source para detectar, controlar y sostener la calidad de tus datos críticos.
¿Qué está poniendo en riesgo tus datos?
Con el enfoque incorrecto:
Errores ocultos en datos críticos que impactan reportes y decisiones sin que nadie lo note
Correcciones manuales constantes que consumen tiempo del equipo
Proyectos de analítica que fallan por datos incompletos o inconsistentes
Calidad como corrección reactiva en lugar de una práctica preventiva
El 70% de los proyectos de analítica fallan por problemas de calidad de datos
Con el enfoque correcto:
Errores detectados desde el origen, antes de que se propaguen a sistemas o reportes
Controles automáticos en los flujos, sin depender de revisiones manuales
Métricas de calidad claras: completitud, unicidad, consistencia y validez
Monitoreo continuo para detectar desviaciones antes de que impacten la operación
Datos listos para analítica y decisiones con calidad sostenida en el tiempo
Transformamos tus datos en un activo confiable y gobernado
DIAGNÓSTICO Y MEDICIÓN OBJETIVA
Medimos la calidad real de tus datos con métricas claras, priorizando los dominios de mayor impacto al negocio.
CONTROLES PREVENTIVOS AUTOMÁTICOS
Implementamos reglas automáticas en los flujos de datos para detectar y corregir errores en etapas tempranas.
MONITOREO CONTINUO DE CALIDAD
GOBIERNO Y SOSTENIBILIDAD
REDUCCIÓN DE RIESGO OPERATIVO
Evitamos que problemas de calidad generen errores en sistemas destino, reportes o procesos críticos.
Las organizaciones pierden en promedio el 15% de sus ingresos anuales por decisiones basadas en datos de baja calidad. La calidad del dato no es un proyecto: es una práctica operativa que protege el negocio.
LO QUE HACEMOS
(en el orden que realmente importa)
1. Diagnóstico y medición de calidad de datos
- Evaluación de datos críticos
Medimos la calidad con métricas objetivas: completitud, unicidad, consistencia y validez, priorizando los dominios con mayor impacto al negocio. - Identificación de riesgos ocultos
Detectamos errores, inconsistencias y datos faltantes que afectan reportes, procesos operativos o cumplimiento regulatorio. - Priorización por impacto
Entregamos un mapa de riesgos de calidad con recomendaciones concretas para iniciar la mejora donde más importa.
15%
Las organizaciones pierden en promedio el 15% de sus ingresos anuales por decisiones basadas en datos de baja calidad.
McKinsey – Data Quality Management
Caso de éxito: Una empresa global de soluciones transaccionales realizaba una migración crítica y necesitaba validar millones de registros antes de la carga al nuevo sistema.
Resultados: Identificación temprana de riesgos que podían afectar la continuidad operativa y una base de datos más confiable desde el día uno del go-live.
2. Implementación de reglas y controles de calidad
➤ Definimos e implementamos reglas automáticas de calidad alineadas a procesos y reglas de negocio, evitando que errores se propaguen entre sistemas.
- Reglas automáticas alineadas al negocio
Diseñamos controles de calidad basados en procesos reales usando Azure Data Factory Data Flows, AWS Deequ o Google Cloud Dataform. - Detección y corrección temprana
Los controles se ejecutan automáticamente en los flujos, identificando y corrigiendo errores antes de que lleguen a sistemas destino. - Integración con pipelines existentes
Adaptamos los controles de calidad a tu arquitectura actual sin necesidad de rediseñar desde cero.
Caso de éxito: Durante una migración de datos para una empresa global, implementamos reglas de calidad automáticas en cada etapa del proceso de carga.
Resultados: Mejora superior al 90% en la calidad de datos críticos antes de su carga al nuevo sistema y cero errores de continuidad operativa.
50%
Las organizaciones con controles preventivos de calidad reducen hasta un 50% los errores en datos operativos y reportes ejecutivos.
McKinsey – Data Quality Management
3. Monitoreo continuo y sostenibilidad de la calidad
➤ Habilitamos monitoreo continuo de la calidad del dato para detectar desviaciones, tendencias y riesgos antes de que impacten la operación.
- Dashboard de calidad en tiempo real
Habilitamos visibilidad continua de métricas de calidad por dominio, con alertas automáticas cuando se detectan desviaciones o tendencias negativas. - Cultura de calidad sostenible
Convertimos la calidad del dato en una práctica operativa con roles, procesos y métricas claras, no en una corrección reactiva. - Integración con gobierno de datos
Conectamos el monitoreo de calidad con las reglas de gobierno para asegurar trazabilidad, cumplimiento y mejora continua.
60%
Más del 60% de las organizaciones carecen de monitoreo continuo de calidad de datos, lo que genera errores silenciosos en reportes y procesos críticos.
Gartner – Data Governance Programs
Caso de éxito: Tras una migración crítica, habilitamos monitoreo continuo para mantener la calidad del dato en el tiempo dentro del nuevo sistema.
Resultados: Niveles de calidad superiores al 90% sostenidos de forma continua, mayor confianza en reportes y reducción de reprocesos operativos.
¿CÓMO LO HACEMOS?
- Evaluación de datos críticos
Medimos el estado real del dato con métricas objetivas y priorizamos riesgos por impacto al negocio. - Definición de reglas y controles
Diseñamos reglas de calidad alineadas a procesos y decisiones reales, no solo a criterios técnicos. - Integración de controles en los flujos de datos
Los controles se ejecutan automáticamente dentro de los procesos, evitando que errores se propaguen. - Monitoreo continuo y gobierno sostenible
Habilitamos visibilidad continua con roles, procesos y métricas que sostienen la calidad en el tiempo.
Lo hacemos para que la calidad del dato sea una ventaja operativa sostenible, no una fuente constante de errores y correcciones.
RESULTADOS
que hablan por sí mismos
Las organizaciones que implementan controles preventivos de calidad reducen hasta un 50% los errores en datos operativos y mejoran en más del 90% la confianza en sus datos críticos. McKinsey, Gartner
%
calidad alcanzada en datos críticos durante migración
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reducción de errores en datos operativos
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organizaciones sin monitoreo continuo de calidad
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ingresos perdidos por datos de baja calidad
¿Por qué nosotros?
En Grupo Scanda convertimos la calidad del dato en una práctica operativa sostenible. No hacemos correcciones puntuales: implementamos controles automáticos, monitoreo continuo y gobierno robusto que protegen las decisiones del negocio.
Experiencia probada:
Casos de éxito en diagnóstico y mejora de calidad de datos en migraciones críticas, integraciones y procesos analíticos en múltiples industrias.
Herramientas cloud-native:
Azure Purview, AWS Deequ, Google Cloud Dataform, Snowflake y rutinas en Python para validación, transformación y detección de anomalías.
Enfoque preventivo:
Detectamos y corregimos errores en etapas tempranas del proceso, no después de que ya impactaron la operación o los reportes.
Integración con gobierno:
Conectamos calidad con roles, linaje y cumplimiento para que los resultados se sostengan en el tiempo, no solo en proyectos aislados.
¿Listo para potenciar tu empresa?
Tenemos la solución para tiContacto vía telefónica
(55) 1251-2700
Ubicación CDMX
Miguel Laurent #804, Col. Letrán Valle, Alc. Benito Juárez
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