Problemas generados por la baja calidad de los datos empresariales

Si una empresa no controla que la calidad de la información sea la adecuada para garantizar un buen funcionamiento del negocio, de un modo u otro sufrirá el impacto que los errores en los datos producen. De hecho, los problemas de calidad de datos conllevan una serie de riesgos, y lo hacen de un modo diferente en cada organización, por lo que a la hora de buscar soluciones se hace necesario evaluar el impacto real de esta baja calidad de datos. 

A la hora de determinar las pérdidas, se trata de identificar forma concreta cómo afecta esa baja calidad de datos a aspectos de todo tipo, como el cumplimiento normativa, los sobrecostes, retrasos, la carga de trabajo, eficacia en las decisiones, pérdidas, servicio al cliente, lucro cesante, la integración de la información, la precisión de cálculos, la privacidad o, por ejemplo, la competitividad de la empresa.

Las causas de la baja calidad de datos

Son muchas las causas que provocan y explican la baja calidad de datos: las migraciones, el data entry, aumento del volumen y diversidad de fuentes, la automatización de procesos, los errores de carga en sistemas transaccionales, datos externos o, entre otras, la creación de nuevas aplicaciones.

Es importante conocer dónde se genera esa mala calidad, las raíces del problema, en realidad, para poder aplicar soluciones que resulten lo más efectivas posible. Tengamos en cuenta que, si bien un proyecto de calidad de datos necesita de un seguimiento para mantener los resultados en un nivel óptimo, la calidad de la calidad es técnica y económicamente inviable.

Objetivo: implementar un proyecto de calidad de datos

La solución a estos problemas pasa por implementar procesos de calidad adaptados a las necesidades de la empresa, basados en el control del ciclo de vida de la calidad de los datos mediante un perfilado de la estructura y el contenido y una limpieza. Por lo general, los pasos se dividen en distintas acciones, que se llevan a cabo siguiendo el orden lógico: descubrir, analizar/definir, desarrollar, revisar/analizar y monitorizar. Idealmente, además, la solución ha de ser global, no departamental, si no desde un principio, al menos, sí a largo plazo.

Además de implementar un proyecto de calidad de datos, transformar pérdidas en beneficios requiere contar con recursos humanos idóneos, tecnologías de vanguardia. Una vez lograda una exitosa aplicación, como premio al esfuerzo y a la inversión, llegarán las ventajas.

Los beneficios redundarán en una mejora integral de la empresa. Se ganará en productividad, competitividad y en fidelización de la clientela, que se traducirá en aspectos capitales como una retención del cliente, una mejora de la imagen, un mayor control de la calidad de los datos -identificación de información errónea y duplicada-, ahorro de costes, gestión más ágil y eficaz, reducción del trabajo manual al elaborar informes, seguridad de los datos, mejor toma de decisiones y explotación de los datos para la gestión del conocimiento.

Fuente imagen: ddpavumba / FreeDigitalPhotos.net

Post relacionados:

• La gestión de los datos sigue siendo una tarea pendiente
  

• 5 libros recomendados sobre la calidad de los datos

• 10 señales de que su empresa tiene problemas de gestión de datos