# Introducción a DQS

> Descubra qué es Data Quality Sense, cómo funciona y por qué una arquitectura nativa de Salesforce es clave para sus datos.

Source: https://dataqualitysense.com/es/resources/using-dqs/dqs-overview/
Last updated: 2026-06-03

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## ¿Qué es Data Quality Sense?

Data Quality Sense (DQS) es una aplicación nativa de Salesforce para el perfilado y el análisis de la calidad de datos. Le ayuda a medir, comprender y mejorar la calidad de sus datos para garantizar decisiones de negocio fiables y conjuntos de datos listos para la IA.

DQS se ejecuta enteramente dentro de Salesforce. Sus datos nunca salen de la plataforma.

## Diferenciadores clave

### 100 % nativo de Salesforce

DQS está construido sobre la plataforma de Salesforce con una arquitectura estándar:

| Componente | Tecnología |
|-----------|------------|
| Interfaz de usuario | Lightning Web Components (LWC) |
| Configuración | Custom Metadata Types (CMT) |
| Procesamiento | Apex Batch Jobs |
| Almacenamiento | Custom Objects |

**Por qué importa que sea nativo:**
- Sus datos permanecen en Salesforce (sin exportación, sin APIs externas)
- Utiliza la seguridad y los permisos existentes de Salesforce
- No hay ninguna integración que mantener ni que resolver
- Interfaz familiar para los usuarios de Salesforce

### Sin necesidad de código

Configure DQS mediante un asistente de apuntar y hacer clic. Sin código Apex, sin fórmulas, sin necesidad de conocimientos técnicos.

El Definition Builder le guía a través de:
1. Seleccionar qué medir
2. Elegir qué campos analizar
3. Establecer umbrales y reglas
4. Revisar y activar

Los Salesforce Admins pueden configurar y ejecutar análisis sin apoyo de un desarrollador.

### Todas las funciones incluidas

DQS es un único producto de pago. Todas las capacidades están disponibles para todos los usuarios:

- Todas las variantes de la dimensión Data Quality
- AI Readiness (detección de PII)
- Patrones regex personalizados
- Exportación a CSV
- Programación y análisis recurrentes
- Mentor Panel — recomendaciones contextuales, en su propio contexto, basadas en lo que acaba de medir cada análisis

El único límite de uso es el número de análisis por org (configurable, 10 análisis por defecto).

## Qué mide DQS

DQS organiza sus capacidades en dos dimensiones:

### Dimensión Data Quality

Comprobaciones tradicionales de calidad de datos para la higiene operativa:

| Capacidad | Qué mide |
|------------|------------------|
| Completeness | ¿Están cumplimentados los campos obligatorios? |
| Validity | ¿Los valores se ajustan a los formatos esperados? |
| Uniqueness | ¿Son distintos los registros? |
| Timeliness | ¿Están los datos al día? |
| Consistency | ¿Son uniformes los valores? |

### Dimensión AI Readiness

Comprobación avanzada para la preparación de Agentforce y la IA:

| Capacidad | Qué mide |
|------------|------------------|
| PII Detection | ¿Están protegidos los datos sensibles antes de exponerlos a la IA? |

## Cómo funciona DQS

### El flujo de trabajo de DQS

1. **Defina** qué analizar con el Definition Builder
2. **Configure** los umbrales y las reglas de cada capacidad
3. **Ejecute** análisis que procesan sus registros por lotes
4. **Revise** los resultados con métricas y desglose hasta los registros afectados
5. **Actúe** sobre los hallazgos —guiado por las recomendaciones contextuales del Mentor Panel— para mejorar la calidad de datos
6. **Supervise** las tendencias a lo largo del tiempo con análisis recurrentes

### Panorama de la arquitectura

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     DEFINITION BUILDER                       │
│   Configure what to analyze, which fields, what thresholds  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      SCAN EXECUTION                          │
│   Batch Apex processes records against selected capabilities │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      RESULTS STORAGE                         │
│   Metrics stored in custom objects for analysis and trends   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    RESULTS DASHBOARD                         │
│   View scores, drill down to records, export for cleanup     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### Modelo de procesamiento

DQS utiliza Salesforce Batch Apex para el procesamiento, lo que significa que es:

- **Escalable**: gestiona millones de registros
- **Gobernado**: respeta automáticamente los límites de Salesforce
- **En segundo plano**: se ejecuta sin bloquear a los usuarios
- **Reanudable**: continúa si se interrumpe

El coste de procesamiento varía según la capacidad:

| Nivel de coste | Capacidades de ejemplo | Notas |
|------------|----------------------|-------|
| LOW | Completeness, Validity | Comprobaciones de campo sencillas |
| MEDIUM | Timeliness, Consistency, PII Detection | Análisis de patrones |
| HIGH | Uniqueness | Comparación entre registros |

## Conceptos clave

### Definition

Una Definition es su comprobación de calidad de datos configurada. Especifica:

- Qué objeto de Salesforce analizar
- Qué campos incluir
- Qué capacidades ejecutar
- Qué umbrales y reglas aplicar
- Qué filtros acotan el alcance

Puede tener varias Definitions para distintos objetos o casos de uso.

### Capability

Una capability es un tipo concreto de comprobación de calidad de datos (Completeness, Validity, etc.). Cada capability tiene:

- **Variants**: distintas implementaciones de la misma comprobación
- **Metrics**: lo que mide (tasas, recuentos, puntuaciones)
- **Configuración**: los umbrales y las opciones que usted establece

### Variant

Una variant es una implementación concreta de una capability. Por ejemplo, Completeness tiene:

- **Global Fill Rate**: porcentaje básico de completitud
- **Contextual Logic**: completitud con reglas condicionales

### Metric

Una metric es una medición concreta producida por un análisis. Ejemplos:

| Metric | Tipo | Ejemplo |
|--------|------|---------|
| Completeness Rate | Porcentaje | El 85 % de los registros tiene Email cumplimentado |
| Invalid Count | Entero | 234 registros tienen un formato de email no válido |
| Dominant Values | JSON | Los 5 valores de Industry más frecuentes |

## Cómo empezar

### Paso 1: instalar desde AppExchange

1. Vaya a Salesforce AppExchange
2. Busque "Data Quality Sense"
3. Haga clic en "Get It Now" y siga el asistente de instalación
4. Asigne el permission set de DQS a los usuarios

### Paso 2: crear su primera Definition

1. Abra DQS desde el App Launcher
2. Haga clic en "New Definition"
3. Siga el asistente para configurar su primer análisis

Para una guía detallada, consulte la [Guía del Definition Builder](/es/resources/using-dqs/definition-builder/).

### Paso 3: ejecutar y revisar

1. Guarde su Definition
2. Haga clic en "Run Scan"
3. Espere a que termine el procesamiento
4. Revise sus resultados

Consulte [Entender los resultados](/es/resources/using-dqs/understanding-results/) para orientación sobre la interpretación.

## Próximos pasos

- [Guía del Definition Builder](/es/resources/using-dqs/definition-builder/): configuración paso a paso
- [Ejecutar análisis](/es/resources/using-dqs/running-scans/): ejecución y supervisión
- [Entender los resultados](/es/resources/using-dqs/understanding-results/): cómo interpretar sus datos