Nuestros compañeros Moisés Rodríguez y Mario Piattini, en colaboración con Gema Gutierrez y Javier Garzás de la Universidad Rey Juan Carlos, han publicado el artículo OKR4DQ: A Case of Study for Improving Data Quality with Objectives and Key Results en el volumen 32(6) de la revista The Journal of Universal Computer Science (J.UCS).

A medida que las organizaciones avanzan en sus iniciativas de transformación digital, la importancia estratégica de la calidad de los datos se vuelve fundamental. Los aspectos legales y de seguridad, junto con el valor económico de los datos, ponen aún más de relieve la necesidad de contar con conjuntos de datos de alta calidad, fiables y dignos de confianza. En particular, la eficacia de las técnicas de inteligencia artificial depende en gran medida de la integridad de los datos subyacentes. Sin embargo, las organizaciones suelen carecer de métodos estructurados para evaluar y mejorar la calidad de los datos en consonancia con los objetivos empresariales.

Este artículo aborda esta carencia presentando OKR4DQ, una metodología que aprovecha los Objetivos y Resultados Clave (OKR) para mejorar sistemáticamente la calidad de los datos. El enfoque combina evaluaciones de calidad basadas en la norma ISO/IEC 25012 con la definición y la implementación de OKR orientados a características de calidad específicas que requieren mejora. Además de la metodología completa, se presenta su aplicación en un caso práctico real, demostrando mejoras cuantificables en la calidad de los datos y ofreciendo perspectivas prácticas sobre los retos y beneficios de alinear las iniciativas de calidad de los datos con los objetivos de rendimiento empresarial.