Comprender las causas fundamentales detrás de los problemas comunes de calidad de datos es un primer paso esencial en una iniciativa eficaz de calidad de datos. Al evaluar los problemas de datos, las organizaciones pueden comenzar a desactivar el flujo continuo de datos incorrectos.
Las empresas que buscan mejorar la calidad de los datos deben ser conscientes de las posibles "señales de alerta" para evitar inconvenientes y mejorar los conocimientos analíticos y los procesos de soporte de decisiones en toda la empresa.
Actualmente, alrededor de la calidad de datos existen distintos tipos de problemáticas. Vamos a analizarlas:
Un enfoque de colaboración organizativa dentro de la compañía es fundamental para lograr resultados significativos y superar los problemas de calidad de datos. Y ello es así a medida que cada vez más organizaciones recurren a iniciativas de Data Quality, a veces impulsadas por TI o a veces por el propio negocio, con el objetivo de aumentar el crecimiento de los ingresos, de la productividad o la satisfacción del cliente.
Lamentablemente, muchas organizaciones carecen de la experiencia y los conocimientos necesarios para manejar la calidad de sus datos.
Lo cierto es que, según Gartner: “La pobre calidad de los datos es la norma y no la excepción, pero la mayoría de organizaciones se encuentran en un estado de negación acerca de este tema".
De hecho, en una reciente encuesta realizada por PriceWaterhouseCoopers, el 75% de 600 empresas encuestadas reportaron problemas significativos como resultado de datos defectuosos. De éstos, un tercio ha dejado de facturar o cobrar un crédito como resultado.
Por otro lado, el coste asociado a la generación y validación de informes erróneos (perdida de confianza por múltiples dominios de dato, informes con misma unidad pero distinto valor, retrasos en la consigna de informes, etc) y el retraso en el “Time to Market” de nuevos productos, apenas son evaluados por los Board of Directors.
Los nuevos tipos de datos están llegando desde muchas direcciones y todos necesitan una estrategia de calidad de datos. Vamos a analizarlo:
Adicionalmente, en un entorno como el actual, donde existen múltiples sistemas conviviendo en paralelo, donde las adquisiciones y fusiones están a la orden del día y los sistemas históricos no acaban de ser jubilados, y donde cada vez más información es recogida por cualquier canal y las compañías se vuelven internacionales, se hace evidente que el problema de la calidad de datos está agravándose y a la orden del día.
Los negocios globales necesitan datos operacionales que estén listos para el mercado global. La internacionalización de los datos, y por ende de su calidad, se ha convertido rápidamente en una prioridad porque es un factor clave de éxito para el crecimiento de las empresas en nuevos mercados. Por lo tanto, hay que seleccionar herramientas de proveedores que soporten la internacionalización de funciones relacionadas con DQ , tales como:
Las normas postales para la correcta entrega de paquetes y documentos.
Las estándares de los números de teléfono
Identificadores únicos (por ejemplo, DNI con dígito de control, Número de Seguridad Social).
Fonética.
Códigos del juego de caracteres.
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