En la última década, los diferentes desarrollos tecnológicos como la inteligencia artificial, la nube y el Internet de las cosas llevaron al crecimiento exponencial de los datos. En consecuencia, el Data Management se volvió más complejo y requiere más procesos y controles para garantizar una buena calidad de los datos.
Este desafío requiere garantizar una recopilación de datos relevante, gestionarlos de forma eficiente y analizarlos para lograr los objetivos. ¿Por qué es importante contar con datos de calidad? ¿Qué estrategias pueden aplicarse para lograrlo?
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El 41% de las empresas cita que los datos inconsistentes entre tecnologías son su mayor desafío.
Fuente: Webincare
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¿Qué es la calidad de datos?
La calidad de los datos determina si la información cumple con una serie criterios fundamentales: precisión, integridad, validez, consistencia, singularidad, puntualidad e idoneidad para su objetivo y para las iniciativas de gestión dentro de la empresa.
Los estándares de calidad permiten que los usuarios confíen en la información y pueden aprovecharla para la toma de decisiones data-driven que mejoran las estrategias de la empresa. Además, son útiles para diagnosticar problemas de datos subyacentes y solucionarlos de forma rápida y eficaz. Con la adopción de la inteligencia artificial (IA) y las tecnologías de automatización, los datos de alta calidad serán cruciales para el uso óptimo de estas herramientas.
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Las empresas descartan hasta el 38% de los datos que recopilan debido a problemas de calidad.
Fuente: Kantar
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¿Por qué es importante la calidad de los datos?
Las empresas confían en la gestión de la calidad de los datos para respaldar sus iniciativas de análisis de datos y maximizar el uso de la información, generando grandes beneficios como:
- Mejores decisiones de negocios: los datos de alta calidad permiten identificar indicadores clave de rendimiento (KPI) para medir el desempeño de diferentes programas y realizar posteriores mejoras.
- Procesos de negocio mejorados: los datos de buena calidad permiten identificar dónde hay fallas en los flujos de trabajo operativos.
- Aumento de la satisfacción del cliente: los datos de calidad proporcionan una visión completa de los compradores objetivo. Al integrar diferentes datos en el embudo de ventas y marketing, se pueden vender productos de manera más efectiva.
7 estrategias para Data Quality
Comenzar a mejorar la calidad de los datos es un proceso que requiere una serie de estrategias conjuntas:
- Establecer políticas de gobernanza de datos: garantiza un manejo y gestión de datos coherente y uniforme en todos los sectores de la empresa. Estas políticas deben describir roles, responsabilidades, estándares y procesos relacionados con el data management como la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y el intercambio de información.
- Realizar capacitaciones sobre calidad de datos: implementar programas de formación para los empleados y usuarios sobre los conocimientos y habilidades necesarios para el correcto manejo de la información.
- Mantener la documentación actualizada: contar con documentos al día sobre las fuentes, procesos y sistemas ayuda a la comprensión del contexto de la información para los diferentes usuarios.
- Implementar técnicas de validación de datos: son fundamentales para garantizar el ingreso preciso de la información a los diferentes sistemas de la organización. Consisten en validaciones de formato, restricciones de rango o reglas de integridad para evitar valores incorrectos o inconsistentes en las bases de datos.
- Fomentar una cultura de monitoreo de datos: alentar a los usuarios para colaborar en la recopilación de información sobre posibles imprecisiones y de esta forma identificar problemas rápidamente e implementar de manera proactiva los cambios necesarios para su resolución.
- Aplicar herramientas de limpieza de datos: para identificar automáticamente errores en conjuntos de datos comparándolos con reglas o patrones predefinidos. También se pueden utilizar para eliminar duplicados de registros o normalizar valores según criterios específicos.
- Controlar las métricas de calidad de los datos: supervisar la integridad, precisión y es crucial para identificar áreas donde se pueden realizar mejoras. El monitoreo regular permite detectar problemas desde el principio y comúnmente de rápida solución antes de que afecten las operaciones más grandes.
Los datos están en todas partes y su calidad es fundamental para extraer el máximo. Las empresas que la prioricen tendrán mayores oportunidades para expandir sus negocios y una ventaja sobre sus competidores y las estrategias para mejorar la calidad de la información son fundamentales para desbloquear todo su potencial.
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