Los datos bien trabajados nos brindan información que nutre la toma de decisiones. A su vez, esta información impacta en los resultados del negocio y sus ingresos. En ese proceso, Data Quality es el primer paso para obtener la información y, si tenemos problemas de calidad de datos, estamos comprometiendo un activo muy valioso para la organización. De ahí que identificar estos problemas o áreas de mejora sea clave para las empresas.
¿Cómo llegar a ello?
Hoy, todas las empresas generan enormes cantidades de datos. El Big Data ya es una realidad para muchos negocios y puede representar una oportunidad o un desafío dependiendo de cómo gestionemos esos datos. Cada acción humana y/o de una máquina genera datos en diferentes formatos y tamaños, y las organizaciones utilizan esos datos para entender el comportamiento de sus usuarios, clientes, proveedores, socios y de los sistemas.
Por otro lado, los datos son fundamentales para conocer el propio negocio, sus procesos, sus oportunidades y fortalezas y así responder a un mundo cada vez más dinámico. Quien no se reinventa, perece. Y hacerlo basado en datos tiene una enorme ventaja.
Como dijimos anteriormente, los datos, si se presentan y utilizan bien, son el mayor activo para cualquier organización, pero todo esto depende de que no haya problemas de calidad de datos.
Presupuestos, contrataciones, ofertas, promociones, lanzamientos… a diario son muchas las decisiones que se apoyan en la inteligencia empresarial y, para evitar errores, es necesario asegurarse de que los datos que nutren los procesos analíticos y de reporting de la organización estén libres de problemas de calidad.
Muchas veces, la mayor dificultad reside en descubrir si la información de la empresa tiene este tipo de fallos y en comprobar en qué medida sucede eso. Para facilitar este proceso, no hay más que seguir los siguientes 6 pasos:
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No se trata sólo de los errores, sino que, por cada uno de estos problemas de calidad, se pueden generar clientes descontentos, decisiones desacertadas y procesos ineficientes, lo que se traduce en pérdidas de ingresos o aumento de los costos.
Es importante que una vez que se haya completado la tarea de detección de errores y la clasificación de registros, se establezcan prioridades. Los atributos que puedan arreglarse de forma más rápida y los asociados a errores que puedan tener peores consecuencias deben resolverse antes.
Después de encontrar y eliminar las causas de raíz es necesario realizar un seguimiento periódico de la calidad de la información.
Para evitar problemas de calidad de datos a futuro, siempre resulta recomendable apoyarse en la automatización y recurrir a la implementación de un software específico que resuelva este tipo de inconvenientes de forma proactiva.
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