Continuando con las entregas sobre la calidad de los datos (La calidad de los datos en fuentes secundarias), esta semana cerramos el mes con un artículo relacionado a la calidad de datos cuando se utilizan distintas fuentes de información.
Parte 4 de 4: La calidad de los datos usando distintas fuentes
A lo largo de las entregas de este mes, se hizo hincapié en que obtener información confiable es fundamental para cualquier trabajo de Ciencia de Datos. Muchas veces se piensa que solo los datos que recolectamos directamente (fuentes primarias) son útiles, o que solo los que vienen de instituciones y plataformas (fuentes secundarias) tienen valor. Sin embargo, la verdad es que ambos tipos de datos pueden y deben complementarse. Lo importante es asegurar la calidad en todo momento, desde el origen hasta el análisis final, independientemente de la fuente de ellos.
Trabajar con fuentes primarias implica diseñar nuestros propios instrumentos de recolección, como cuestionarios o entrevistas. Esto permite tener control total sobre qué se pregunta y cómo se estructura la información. Cuando se hace con claridad, propósito y la guía de alguien con experiencia en investigación, los resultados son valiosos y específicos. Sin embargo, este proceso requiere tiempo, recursos y cuidado en cada etapa.
Por otro lado, las fuentes secundarias permiten ahorrar tiempo y acceder a grandes volúmenes de información. Ya sea de institutos de estadística, ministerios, bancos centrales, empresas privadas o plataformas digitales, estos datos ya han sido recolectados con el debido cuidado en su calidad. Pero su uso requiere análisis crítico: ¿quién los creó?, ¿con qué propósito?, ¿cuándo fueron recolectados?, ¿están actualizados?, ¿son confiables?, ¿son útiles para mi estudio?
Cuando se combinan ambas fuentes, las posibilidades de análisis se amplían. Por ejemplo, una persona que hace una encuesta sobre hábitos de consumo puede complementarla con estadísticas nacionales o estudios de mercado de este tema. Esto enriquece la interpretación, permite comparar datos y construir análisis más completos. Pero aquí es donde aparece el reto: mantener la calidad en ambas fuentes. Si no se cuida esto, los datos pueden contradecirse, ser difíciles de integrar o llevar a conclusiones incorrectas.
Una buena práctica es empezar por lo simple: revisar que los datos primarios estén bien formulados y que los secundarios provengan de fuentes confiables. Luego, a medida que se avanza, se pueden integrar técnicas más complejas como la combinación de bases de datos, el uso de software estadístico o la aplicación de modelos que cruzan distintos tipos de información.
En los trabajos de la Ciencia de Datos no se trata de elegir entre fuentes primarias o secundarias, sino de saber cómo usarlas juntas con criterio y cuidado. Un investigador que domina esta combinación tiene más herramientas para generar conocimiento útil, siempre y cuando mantenga la calidad como principio básico. Así se construyen análisis sólidos, se toman decisiones acertadas y se avanza hacia un uso responsable y adecuado de la información.
En próximas entregas conoceremos más sobre el científico de datos.