El valor de la gestión de datos

La apuesta por la calidad de datos: sinónimo de mejora de los resultados empresariales

Posted on Fri, May 30, 2014
La Calidad de Datos o DQ (Data Quality) es un concepto muy amplio que se podría resumir como la ciencia de mantener la información de las organizaciones completa, precisa, consistente, actualizada, única y, lo más importante, válida para el fin que se creó.

calidad de datos

 

El término DQ actualmente representa uno de los conceptos fundamentales de un sistema gestor de bases de datos, como ya lo eran en su momento otros tales como la integridad o la seguridad. Hoy día, el interés creciente por el DQ entre las organizaciones, está motivado por la mayor interconectividad entre productores y usuarios de datos, ya que actualmente se comparte muchísima información entre distintas entidades.

Para muchas empresas, los datos constituyen su principal activoAdemás, trabajar con datos que tienen mala calidad suele ser muy costoso en tiempo y dinero, y, lo que es peor, puede llevar a los responsables de las compañías a tomar caminos erróneos.

 

Descárgate nuestra guía gratuita sobre Calidad de Datos y MDM [Recomendaciones y métricas de calidad en proyectos MDM] 

Calidad de datos: de la capacidad analítica del negocio a su confiabilidad

Lo cierto es que, los datos incorrectos pueden ser el resultado de problemas como los siguientes:

  • Errores provocados por los usuarios al introducirlos.
  • Daños durante la transmisión o el almacenamiento.
  • Definiciones no coincidentes de diccionarios de datos.

Dichos datos afectan a la capacidad de un negocio para realizar sus funciones empresariales y proporcionar servicios a sus clientes. Esto conlleva la pérdida de credibilidad y de ingresos, descontento de los clientes e incluso problemas de cumplimiento normativo.

Al mismo tiempo, con frecuencia los datos incorrectos pueden causar problemas en el análisis de datos, elaboración de informes y almacenamiento. Pero existen formas de evitarlo, que pasan por:

  1. Correcta elección tecnológica. Para escoger la mejor solución de calidad de datos habría que recurrir a alguna de las que se sitúan en la esquina superior derecho del Cuadrante Mágico de Gartner.
  2. Mejora continua. La implementación de una metodología de mejora continua es otro de los factores que garantizan la consecución de los objetivos propuestos en materia de DQ.
  3. Colaboración de un partner. Las soluciones de Data Quality, implementadas por un partner con experiencia y conocimiento, con la colaboración del cliente, son la mejor aproximación a un proyecto exitoso para las compañías.

La apuesta por la calidad de los datos mejora los resultados empresariales de manera significativa ya que impacta directamente en la mejora del resultado de los procesos de negocio y, por ende, también en el control de gestión y en la satisfacción de los clientes.

Es necesario definir, antes de comenzar, el entorno colaborativo dentro de la compañía que regirá el proyecto. Es decir, hay que identificar y definir roles, responsabilidades, procedimientos, personas e indicadores. Igualmente es necesario involucrar de manera total a la dirección como sponsor del proyecto de calidad de datos.

De hecho, el riesgo de acometer el proyecto en un modelo in-house es demasiado alto en términos de costes incontrolados, tiempos excedidos y equipo grande permanente. ¿Cuentas con un partner tecnológico para tu iniciativa de DQ?

 

 

Post relacionados:

 

New Call-to-action

 

Topics: Data Quality