El valor de la gestión de datos

Consecuencias de la mala calidad de datos en una organización

Publicado el 10/03/14 4:34
 

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En este post explicamos cómo una mala calidad de datos puede afectar a las organizaciones. Si te interesa este tema, también te recomendamos el artículo "Data quality: la importancia de la calidad en la gestión de datos".


 

Mala calidad de datos: ¿qué implica?

Una pobre calidad de datos implica riesgos significativos en la toma de decisiones y en la operación y gestión de las empresas. Como consecuencia de ello, quienes toman las decisiones en una compañía acostumbran a dejar de lado algunas cosas que deberían saber e incluso aparentan estar informados pero con información errónea.

La mala calidad de los datos es uno de los principales indicadores de proyectos fallidos y, a menudo,es identificada como la causa raíz de los fallos de procesos, siendo también la principal causante de las decisiones erróneas en una organización.

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Las estrategias de reducción de costos y de maximización de ingresos, especialmente aquéllas que dependen de herramientas y soluciones automatizadas, sufren importantes desviaciones y retrasos (en algunos casos no se pueden concretar) debido a la mala calidad de los datos.

Otra consecuencia en los errores en los datos es el costoso efecto sobre los clientes ya que producen altos niveles de insatisfacción, al caer en errores como datos personales incorrectos, facturas con cantidades erróneas, o direcciones incorrectas, entre otros. A lo que se debe añadir, el costo que genera en el cliente el tiempo que se dedica a la solución del problema creado por el error.

Existe también, un costo en tiempo y recursos para la empresa al dedicarse a la detección y corrección de los errores, lo que provoca grandes problemas en la productividad y retrasos en la gestión de otras tareas importantes, entre otras desagradables consecuencias.

También es considerable el efecto de los errores de los datos respecto del éxito de nuevas aplicaciones informáticas ya que éstos deben proporcionar una visión única y precisa, además de estar correctamente relacionados e interrelacionados con todas las fuentes a utilizar.

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Temas: Data Quality