Antes de hacer cualquier análisis, hay algo que no se puede pasar por alto: la calidad de los datos. Muchas veces nos enfocamos en recolectar grandes cantidades de información o en aplicar modelos complejos, pero si los datos están mal desde el principio, el resultado final también lo estará. Para mí, la calidad de los datos significa que sean completos, precisos, coherentes y actualizados. Es como construir una casa: si los cimientos no son sólidos, por más bonita que se vea por fuera, tarde o temprano se cae.
Uno de los primeros pasos para asegurar esta calidad es identificar y eliminar los datos duplicados. Estos son registros que se repiten, ya sea exactamente iguales o con pequeñas variaciones (por ejemplo, el mismo nombre escrito de dos maneras diferentes). Aunque parezcan inofensivos, pueden causar errores importantes. Si una persona aparece dos veces en una base de datos financiera, por ejemplo, podría parecer que tiene el doble de ingresos o deudas, lo cual distorsiona el análisis. Para detectar duplicados se pueden usar herramientas como Excel o software especializado que comparan campos clave como nombres, correos electrónicos o identificaciones.
También es importante hablar de los outliers, o valores atípicos. Son datos que se salen del patrón común, como una persona que pesa 200 kg en un grupo donde el promedio es 70 kg. A veces estos valores son errores de captura, y otras veces son reales, pero excepcionales. Para detectarlos se pueden usar métodos estadísticos como el rango intercuartílico (IQR) o el análisis de desviación estándar. Evaluarlos correctamente es fundamental, porque pueden influir mucho en promedios o modelos predictivos.
Un mal manejo de estos problemas puede tener consecuencias graves, sobre todo en áreas críticas como la salud o las finanzas. Por ejemplo, en salud, un dato mal ingresado podría llevar a un diagnóstico erróneo o a la omisión de un tratamiento urgente. En finanzas, un análisis con errores puede hacer que una empresa invierta donde no debe, o que se niegue un crédito por una mala interpretación de la información.
En resumen, cuidar la calidad de los datos no es una tarea técnica menor, es una responsabilidad. Es lo que nos permite confiar en los análisis, tomar decisiones informadas y evitar consecuencias que podrían haberse prevenido con una revisión más cuidadosa.
