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Documentación de datos: Qué es y cómo realizarla

Documentación de datos: Qué es y cómo realizarla

La documentación de datos cumple un papel crucial para garantizar que la información sea recopilada, comprendida, accesible y utilizable.

En esta era digital acelerada, donde los datos suelen considerarse el nuevo petróleo, las organizaciones generan y acumulan enormes cantidades de información. El valor de estos datos solo se aprovecha por completo cuando están bien documentados.

En este artículo  profundizaremos en la definición, el propósito y los principios de la documentación de datos.

Contenido: hide
1 ¿Qué es la documentación de datos?
2 ¿Cuáles son los propósitos de la documentación de datos?
3 ¿Cómo documentar los datos?
4 Principios para construir una base sólida para la documentación de datos
5 Conclusión

¿Qué es la documentación de datos?

La documentación de datos se refiere al proceso de registrar, describir y contextualizar los datos para que sean comprensibles y utilizables. Implica la creación de un registro completo que describa el origen de los datos, su estructura, relaciones y uso previsto.

Esta documentación funciona como una hoja de ruta para que analistas de datos, científicos y otros interesados puedan navegar por las complejidades de la información disponible.

En esencia, incluye metadatos —datos sobre los datos—. Los metadatos abarcan información como la fuente de los datos, el formato, el linaje de los datos y cualquier transformación o manipulación aplicada.

Al capturar estos detalles, la documentación de datos actúa como un traductor, cerrando la brecha entre los datos en bruto y los conocimientos procesables.

Te invito a leer también: Data storytelling: Qué es y cómo aprovecharlo

¿Cuáles son los propósitos de la documentación de datos?

La documentación de datos cumple con varios propósitos clave en el contexto de la gestión de la información, el análisis de datos y la toma de decisiones. A continuación, se presentan algunas razones importantes por las que documentar los datos es esencial:

Mejor comprensión

La documentación de datos proporciona una comprensión clara y detallada de los datos, fomentando la transparencia y reduciendo la ambigüedad. Esto es especialmente importante en organizaciones grandes donde los datos suelen compartirse entre departamentos.

Facilita la colaboración

Cuando varios equipos o personas trabajan con el mismo conjunto de datos, una buena documentación garantiza una comprensión compartida. Esto promueve la colaboración y evita malentendidos derivados de interpretaciones diferentes.

Cumplimiento y gobernanza

En una era con regulaciones crecientes sobre los datos, la documentación es clave para el cumplimiento y la gobernanza. Asegura que las organizaciones puedan rastrear el origen y uso de los datos, lo cual es fundamental para cumplir con los requisitos legales y normativos.

Eficiencia en tiempo y costos

Los datos bien documentados reducen el tiempo y esfuerzo necesarios para entender y analizar la información. Esta eficiencia es especialmente valiosa en industrias dinámicas donde tomar decisiones rápidas representa una ventaja competitiva.

Mitigación de riesgos

La documentación ayuda a mitigar los riesgos asociados al uso de información inexacta o desactualizada, al proporcionar claridad sobre las fuentes y transformaciones de los datos. Actúa como una salvaguarda frente a decisiones basadas en datos erróneos o incompletos.

Checa estas herramientas de gestión de datos.

¿Cómo documentar los datos?

Documentar los datos es un paso fundamental en cualquier proyecto relacionado con datos. Ayuda a garantizar que otros (o incluso tú mismo en el futuro) puedan entender, usar e interpretar correctamente la información. Aquí tienes una guía general sobre cómo documentar los datos:

  • Diccionario de datos: Crea un diccionario que defina cada variable de tu conjunto de datos. Incluye el nombre de la variable, tipo de dato, descripción y valores permitidos. Esto es especialmente importante para variables categóricas.
  • Metadatos: Incluye información sobre el conjunto de datos, como su fuente, cómo se recopiló y los pasos de preprocesamiento aplicados. Esto brinda contexto a los usuarios que no están familiarizados con los datos.
  • Formato y estructura de los datos: Describe el formato y la estructura de los datos, incluyendo el tipo de archivo (por ejemplo, CSV, Excel, JSON), delimitador y cualquier estructura jerárquica, si aplica.
  • Limpieza y transformación de datos: Documenta cualquier paso de limpieza o transformación realizado sobre los datos en bruto, como el manejo de valores faltantes, eliminación de duplicados o transformación de variables.
  • Unidades y escalas de las variables: Especifica las unidades de medida para las variables numéricas y la escala de medición (por ejemplo, nominal, ordinal, intervalo, razón). Esta información es clave para interpretar correctamente los datos.
  • Fuente y recolección de datos: Indica de dónde provienen los datos, incluyendo la fuente o base de datos. También incluye la fecha de recolección o de última actualización.
  • Calidad y limitaciones de los datos: Documenta cualquier problema conocido de calidad o limitaciones. Sé transparente sobre posibles sesgos, errores o incertidumbres en los datos.
  • Relaciones y dependencias de los datos: Si tu conjunto incluye varias tablas o archivos, documenta sus relaciones y dependencias. Esto es vital para que los usuarios comprendan cómo se conecta la información.
  • Código y scripts de análisis: Si aplica, proporciona el código o scripts utilizados para el análisis, limpieza o transformación de datos. Esto favorece la reproducibilidad.
  • Acceso y permisos: Especifica quién tiene acceso a los datos y qué permisos posee. Esto es importante para la seguridad y el cumplimiento de normas.
  • Control de versiones: Si los datos se actualizan con frecuencia, utiliza control de versiones para rastrear cambios. Esto permite mantener un historial y facilita la reproducibilidad.
  • Formato de documentación: Elige un formato consistente y accesible para la documentación. Puede ser un archivo README, un documento independiente o estar integrado en un catálogo de datos.

Consejos:

  • Usa un lenguaje claro y conciso.
  • Organiza la documentación de forma lógica.
  • Considera herramientas como Jupyter Notebooks, archivos Markdown o plataformas dedicadas de documentación.

Conoce las características de un software de gestión de datos.

Principios para construir una base sólida para la documentación de datos

Construir una base sólida para la documentación de datos es crucial para garantizar que la información sea bien comprendida, fácilmente accesible y pueda ser utilizada de manera efectiva por las personas dentro de una organización. A continuación, se presentan algunos principios a considerar:

1. Consistencia

La consistencia es clave en la documentación. Adoptar convenciones de nombres consistentes, unidades de medida y estándares de formato asegura que los usuarios puedan entender y comparar fácilmente diferentes conjuntos de datos.

2. Precisión

La documentación debe reflejar con precisión las características y propiedades de los datos. Cualquier discrepancia entre la documentación y los datos reales puede generar confusión y malas interpretaciones.

3. Relevancia

No todos los detalles son igualmente importantes. Enfócate en capturar la información que es relevante para los usuarios y los casos de uso previstos. Esto asegura que la documentación se mantenga concisa y fácil de usar.

4. Control de versiones

Mantener un control de versiones es crucial en entornos dinámicos donde los datos se actualizan frecuentemente. El control de versiones ayuda a rastrear los cambios a lo largo del tiempo, permitiendo a los usuarios comprender cuándo y cómo ha evolucionado la información.

5. Accesibilidad

Haz que la documentación sea fácilmente accesible para todas las partes interesadas. Esto puede implicar el uso de herramientas de catalogación de datos, incrustar metadatos directamente en los conjuntos de datos o crear repositorios de documentación fáciles de usar. La accesibilidad promueve la adopción generalizada y el uso de la documentación.

6. Colaboración

Fomenta la colaboración en el proceso de documentación. La participación de diversas partes interesadas, incluyendo los creadores de los datos, analistas y usuarios finales, asegura que la documentación capture diversas perspectivas y se mantenga completa.

7. Escalabilidad

A medida que los volúmenes de datos crecen, los procesos de documentación deben ser escalables. Implementar herramientas y flujos de trabajo automatizados puede ayudar a gestionar la documentación de grandes conjuntos de datos de manera eficiente.

Conclusión

La documentación de datos no es solo una tarea burocrática, sino una piedra angular de una gestión de datos efectiva. Permite a las organizaciones aprovechar el pleno potencial de sus activos de datos, fomentando una cultura de comprensión, colaboración y toma de decisiones informadas.

Al adherirse a los principios mencionados anteriormente, las organizaciones pueden construir una base sólida para la documentación de datos, desbloqueando el verdadero valor de sus datos en un mundo cada vez más orientado por los datos.

QuestionPro es como una herramienta invaluable para la documentación de datos, agilizando el proceso con su interfaz fácil de usar y sus características robustas. Al proporcionar una plataforma integral para la creación y análisis de encuestas, asegura una recolección de datos eficiente.

Su amplia gama de plantillas, análisis en tiempo real y capacidades de informes permiten a los usuarios documentar e interpretar los datos de manera fluida, convirtiendo a QuestionPro en un activo clave para mejorar los datos de investigación y los procesos de toma de decisiones.

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Cristina Ortega

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