Impacto del “Bad Data” en la calidad de información y en tu negocio

Llamamos “Bad Data” a aquellos datos imperfectos que tenemos en nuestros sistemas afectando a la calidad de información. Que los datos no sean perfectos quiere decir que podrían ser datos incorrectos, datos con trozos faltantes o datos que se retrasan. Muchas empresas no se dan cuenta, pero el “Bad Data” debería ser considerado como uno de sus mayores problemas.

La mala calidad de información provocada por el “Bad Data” cuesta a las empresas al menos el 30% de los ingresos. Nunca hasta ahora, líderes de negocios de muchos roles diferentes, habían reconocido la importancia del uso de información de alta calidad para poder impulsar su negocio hacia el éxito. Desde líderes de marketing y ventas hasta los de gestión de riesgos, todos ellos han invertido en aplicaciones de prestigio mundial, procesos seis sigma y los más avanzados sistemas de análisis predictivo. Así que, si han hecho todo eso, ¿por qué no ven más retorno de esa inversión? En pocas palabras, si los datos críticos del negocio son un desastre, el resto no importa.

¿Por qué está aumentando la preocupación por la calidad de información?

En realidad los líderes siempre se han preocupado por la calidad de información, los datos críticos para su negocio y los datos maestros de los que sus empresas más dependen: sus clientes, los proveedores, los productos que venden, los lugares donde hacen negocios, los activos que administran, los empleados que hacen que el negocio funcione.

Estos líderes conocen el valor de tener una visión clara, o "mejor versión de la verdad", que describa estos datos maestros. Sin embargo, esto es difícil de conseguir cuando te encuentras con la realidad de las prioridades del día a día: la competencia, las fusiones y adquisiciones y los sistemas aislados.

A medida que las empresas crecen, los líderes empresariales empiezan a darse cuenta que hay una gran brecha entre lo que saben y lo que deben saber acerca de sus clientes, proveedores, productos, activos y empleados. Peor aún más, la mayoría de las empresas han perdido su capacidad de comprender las relaciones que existen entre los diferentes datos críticos de su negocio para poder mejorar los resultados. Líderes y gerentes de líneas de negocio se hacen preguntas tales como:

• ¿Cómo podemos optimizar las ventas en los diferentes canales si no sabemos qué clientes han comprado qué productos en qué comercios o sitios?

• ¿Cómo podemos hacer rápidamente una reclamación si no sabemos qué proveedor entregó una pieza defectuosa a qué fábrica y dónde están ahora esos productos?

• ¿Cómo podemos acelerar el tiempo de salida al mercado de un nuevo medicamento, si no sabemos qué investigador en qué sitio utiliza qué combinación de compuestos sobre qué los pacientes?

El quid de la cuestión es que a medida que las empresas crecen, sus datos críticos de negocio se fragmentan y la calidad de información baja. No podemos ver una visión general porque se dispersa a través de las aplicaciones, incluyendo las más críticas como SAP, Oracle y PeopleSoft y aplicaciones en la nube como Salesforce, Marketo y Workday. Pero todavía se pone peor porque los datos críticos de negocio cambian todo el tiempo. Por ejemplo,

• un cliente se traslada, cambia de trabajo, se casa, o cambia sus hábitos de compra

• unos proveedores se trasladan, otros van a la quiebra o son comprados por un competidor

• tú dejas de fabricar un producto o inicias uno nuevo

• adquieres un nuevo activo o retiras uno viejo

Cuando ocurren todos estos cambios, los datos críticos del negocio se vuelven incoherentes, y nadie sabe qué aplicación tiene la información más actualizada. Esto cuesta dinero a las empresas. Debilita la productividad y obliga a la gente a hacer una gran cantidad de trabajo manual fuera de sus procesos habituales.

¿Qué pueden hacer los líderes para hacer frente a este problema?

• En primer lugar, averiguar dónde el “Bad Data” está teniendo un impacto más significativo en el negocio. Casi cualquier empleado podrá compartir historias acerca de cómo el “Bad Data” ha dado lugar a una venta perdida, un desplazamiento extra de un camión, o un problema de servicio al cliente. La mala calidad de información provoca malos resultados, decisiones subóptimas y oportunidades perdidas.

• En segundo lugar, centrarse en las aplicaciones y procesos que se utilizan para crear, compartir y utilizar los datos maestros. Muchas veces, con un poco de formación, un pequeño cambio en un proceso o una nueva interfaz, se puede mejorar de forma muy significativa para los usuarios, sin tener que hacer uso de grandes esfuerzos de IT.

• Por último, buscar una tecnología que se haya diseñado específicamente para hacer frente a este problema. La Gestión de Datos Maestros (MDM) ayuda a las empresas a gestionar mejor los datos críticos para el negocio en una ubicación central y de forma continua, y luego comparten la "mejor versión de la verdad" con las aplicaciones que lo necesiten.