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¿Cuáles son los sobrecostes de la mala calidad de los datos?

by Redacción PowerData on noviembre 10, 2014

Mala calidad de datos

Una pobre calidad de los datos influye negativamente en el negocio generando sobrecostes importantes de forma directa y también indirecta, tanto a corto como a largo plazo. No en vano, los datos forman parte de toda la organización de las más distintas maneras, y esa omnipresencia, a su vez potenciada por las nuevas tecnologías, no puede sino pasar factura cuando la calidad de los datos es mala por errores o deficiencias de cualquier tipo.

Aunque cada organización es distinta y generalizar no siempre constituye un acierto, puede afirmarse que habitualmente la mala calidad de datos cuesta muy cara a las empresas. Por contra, la calidad de la información, entendida como ausencia de datos erróneos, duplicados, obsoletos, inadecuados o de difícil acceso, facilita el desempeño de la empresa a todos los niveles, desde el nivel operativo interno hasta la relación con clientes o proveedores.

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Empresas de todos los tamaños y sectores tienen una necesidad competitiva de contar con datos de calidad, en especial en el momento actual, caracterizado por un aumento exponencial de información procedente de una amplia variedad de fuentes. Su inadecuado manejo conllevará riesgos, aumentando con ello la probabilidad de traducirse en sobrecostes a consecuencia de problemas muy comunes en contextos de mala calidad de datos, como lo siguientes:

  • Errores en la toma de decisiones: la mala calidad de datos impide realizar buenos análisis predictivos o simplemente esclarecedores, que ayuden a tomar decisiones. Lógicamente, el uso de datos defectuosos o inadecuados para tomar decisiones pueden suponer sobrecostes por falta de visión o previsión, además de impedirnos aprovachar posibles oportunidades de negocio.

  • Aumento de los costes de gestión: la falta de agilidad y efectividad funcionales deriva en un sobrecoste en recursos humanos, por inversiones y gastos innecesarios, así como en el área de tesorería a consecuencia de posibles descuadres contables o, por ejemplo, a la ineficacia en la detección de fraudes.

  • Deterioro de la imagen corporativa: los datos defectuosos llevan a una pobre gestión del cliente lo que, inevitablemente, hace un flaco favor a la imagen de empresa y también se traduce en un marketing con resultados muy mejorables.

  • Incumplimiento de la normativa: la mala gestión de datos conlleva riesgos de índole legal que pueden traducirse en sobrecostes.

Se trata, en suma, de una pérdida de competitividad general como resultado de ese constante desperdicio ecónomico y de recursos. Así, la falta de un sistema de calidad de datos lleva a una ineficiencia operacional que ninguna empresa puede permitirse en el actual entorno de extrema competitividad.

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La importancia de un proyecto de calidad de datos

Partiendo de que cualquier compañía quiere maximizar su productividad a nivel de empleados y procesos con el fin desarrollar productos o servicios de alto valor, que puedan competir en el mercado de la mejor manera posible, afrontar los problemas de la falta de calidad de los datos se revela como una prioridad. Precisamente, un modo de conocer es el retorno de inversión en un sistema de calidad de datos es evaluando el impacto real en el negocio de esos sobrecostes.

La evaluación de los sobrecostes también puede realizarse como modo de previsión de cara a un futuro proyecto, por ejemplo una campaña de marketing o el diseño de un nuevo departamento de atención al cliente, pongamos por caso. Y, en todo caso, tengamos en cuenta que los sobrecostes pueden producirse tanto por activa como por pasiva al llevar a cabo una iniciativa con una mala calidad de datos como al no hacerlo, respectivamente.

El establecimiento de reglas de calidad mediante el pertinente proceso de calidad de datos de mejora continua nos garantizará una optimización de la información empleada, convirtiéndola en idónea para nuestras necesidades. Por último, sólo implementar un proyecto de calidad de datos a la medida de los requerimientos de la empresa permitirá encontrar el punto de equilibrio entre los recursos empleados para su mejora y las exigencias propias de su uso.

Fuente imagen: Cooldesign / FreeDigitalPhotos.net

 

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Topics: Data Quality

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