La calidad de datos: el último peldaño en un proyecto tecnológico

Descubre dónde radica la importancia actual de la calidad de datos y por qué en los últimos años había sido relegada a posiciones no prioritarias en cualquier proyecto tecnológico.


La calidad de datos ha sido, hasta la fecha, el último peldaño a tener en cuenta en cualquier proyecto tecnológico. Las compañías estaban más centradas en asumir nuevas tecnologías que permitieran que las compañías crecieran y permitiesen explotar la información que se generaba que en otras tareas. Pero hoy día, los responsables de la gestión de la información en las organzaciones se han dado cuenta de que la preservación de data quality es un aspecto prioritario. ¿Sabes por qué?

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4 razones para dar prioridad a tu estrategia de calidad de datos

En los últimos años, se ha experimentado la proliferación sin precedentes de proyectos de Integración de Datos (ETL) e Inteligencia de Negocio (BI). Este crecimiento, al mismo tiempo, ha requerido de grandes inversiones en HW y en Enterprise Applications (ERP, CRM) que sustentaran las nuevas aplicaciones y el creciente volumen de datos. Y estaba justificada, porque las organizaciones buscaban alcanzar el objetivo de escalabilidad, querían aprovechar el valor encerrado en los datos y, para ello, necesitaban liberar el potencial de la información almacenada y generada.

Sin embargo, el hecho de tener información contrastada de calidad se ha dejado en el tintero. Ha primado el “vamos a almacenar todo lo que podamos, que ya veremos como lo explotamos después”. Acumular activos de datos, recoger toda la infromación posible, sin medida y sin un plan que ayudase a preservar la calidad de datos si bien permite a las empresas acceder a más conocimiento de lo que nunca han sido capaces, no les asegura que éste se aconfiable.

Ha sido con la crisis, y el parón en inversiones, cuando se ha empzado a prestar atención a la eficiencia y a la productividad, y ahí es donde aparece de manera diáfana la importancia de la calidad de los datos.

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En los últimos años, los analistas líderes en la industria y los expertos en calidad de datos vienen alertando de que el éxito de un CRM, DWH, ODS o ERP dependen en gran parte de la calidad de información de una organización. Las razones son muchas, aunque, al menos, necesitas conocer las 4 siguientes, si crees que tu organización necesita un cabio a mejor en temas de data quality:

1. La regla del 1 - 100. En efecto, en el ámbito de las aplicaciones empresariales, existe la denominada “Regla 1-10-100”, la cual viene a decir que cuesta como máximo 1 euro verificar un registro en su momento de entrada, 10 euros limpiarlo y deduplicarlo y 100 euros hacer frente a los problemas si no se hace nada y comienzan a aparecer las consecuencias de los errores y sus ramificaciones“. (Gartner).

2. Teoría de la evolución de la información. Por su parte, en el área del Master Data Management: “El 25% de los datos de clientes de cualquier sistema transaccional u operacional cambian anualmente”. (TDWI).

3. La contaminación que se extiende del data warehouse. Al mismo tiempo, en el ámbito del Data Warehousing & BI, se sabe que “La mayoría de los usuarios de BI y DW sólo pueden esperar hasta que este flujo de datos de mala calidad se distribuya por la compañía y contamine los sistemas DW/BI.” (Forrester).

4. La posibilidad de lograr un gobierno de datos más efectivo. Finalmente, en el área de Data Governance es evidente a día de hoy que “las barreras de la gobernabilidad son eliminadas si la organización adopta planes de calidad, invierte en tecnología y desarrolla procesos para la gestión de la calidad de los datos.”( TDWI).

Paradójicamente, las necesidades de inteligencia de negocio van aumentando día a día y cada vez son más inmediatas, destinándose además a objetivos a largo plazo. la información ya no se utilizan únicamente para saber cómo se ha comportado la compañía en el último mes o trimestre, si no también para predecir qué va a pasar en el siguiente semestre. ¿Te fías de tu información? ¿Crees que tu estrategia de calidad de datos necesita ser revisada?

 

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