--- title: "La calidad de datos en el sector financiero: cómo evitar pérdidas" description: ¿Sabías que los datos de baja calidad pueden costarle mucho a las empresas financieras? Aprende a garantizar la calidad de datos y evita pérdidas. image: https://blog.powerdata.es/hubfs/HAL/Blogs/Destacada/Destacada%20Cabecera%20pwd%20-%20La%20calidad%20de%20datos%20en%20el%20sector%20financiero%20c%C3%B3mo%20evitar%20p%C3%A9rdidas.jpg --- # La calidad de datos en el sector financiero: cómo evitar pérdidas ¿Sabías que los datos de baja calidad pueden costarle mucho a las empresas financieras? Aprende a garantizar la calidad de datos y evita pérdidas. ene 8, 2024 --- En el sector financiero, la información precisa, oportuna y completa resulta crucial tanto para las empresas como para los clientes. La mala [calidad de los datos](https://www.powerdata.es/data-quality) puede tener consecuencias severas en términos de pérdidas financieras, reputación e incluso implicaciones legales.  Data management y los avances tecnológicos tienen el potencial de minimizar estos riesgos, generar grandes ventajas e incorporar nueva información en la toma de decisiones. ¿Cuáles son sus principales aportes?   | ![](https://blog.powerdata.es/hs-fs/hubfs/BLOG%20HubSpot.png?width=90&height=103&name=BLOG%20HubSpot.png) De acuerdo a una encuesta a profesionales de datos, los problemas en data quality tienen un impacto del 25% o más de los ingresos. Fuente: [The State of Data Quality 2023](https://www.montecarlodata.com/blog-data-quality-survey) | | --- | ## ** La importancia de Data Quality en el sector financiero**  [Mantener la calidad de los datos](https://atlan.com/importance-of-data-quality-in-financial-services/#:~:text=For%20financial%20services%2C%20the%20importance,necessity%3B%20it's%20a%20strategic%20imperative.) en el sector financiero es importante por diversos motivos:  - **Gestión de riesgos:** los datos se utilizan en modelos para la predicción de riesgos crediticios, volatilidad de los mercados y fraudes para respaldar estrategias de inversión y aprobación de préstamos y minimizar las decisiones perjudiciales. - **Cumplimiento normativo:** los datos son cruciales para los informes de cumplimiento y evitar las sanciones. Los organismos reguladores utilizan la información para evaluar el cumplimiento de la institución. - **Satisfacción del cliente:** los datos ayudan a identificar correctamente las necesidades, preferencias y comportamientos de los clientes para personalizar los servicios y soluciones ofrecidas evitando la insatisfacción y el desgaste. - **Eficiencia operativa:** los datos limpios y precisos aumentan la eficiencia de los procesos cotidianos al reducir el tiempo y los recursos dedicados a la verificación y corrección de datos. Minimiza los errores en las transacciones, la facturación y las comunicaciones con los clientes y disminuyen así los costos operativos. - **Ventaja competitiva:** los datos exactos permiten a las instituciones financieras obtener información útil para mejorar los servicios, ingresar a nuevos mercados o lanzar nuevos productos. La mala calidad obstaculiza estas decisiones estratégicas y dificulta superar a los competidores.    | ![](https://blog.powerdata.es/hs-fs/hubfs/BLOG%20HubSpot.png?width=90&height=103&name=BLOG%20HubSpot.png) La mala calidad de los datos puede provocar que hasta el 60% de las decisiones empresariales se basen en datos inexactos. Fuente: [Decube](https://www.decube.io/post/data-quality-management-concept) | | --- | ## ** ¿Cómo evitar pérdidas mejorando la calidad de los datos?**  La mala calidad de los datos no sólo genera ineficiencia operativa, sino que también plantea riesgos para la integridad, el desempeño y la credibilidad de las instituciones financieras. Por suerte, existe un conjunto de [procedimientos y prácticas](https://atlan.com/importance-of-data-quality-in-financial-services/#:~:text=For%20financial%20services%2C%20the%20importance,necessity%3B%20it's%20a%20strategic%20imperative.) para garantizar información de calidad y minimizar los riesgos asociados con la mala calidad de los datos:  1. **Establecer un marco de gobernanza de datos:** al definir políticas, estándares y responsabilidades relacionadas con la gestión, se sientan las bases para la calidad de los datos. Se definen pautas para la recopilación, almacenamiento, uso y estandarización de procedimientos para garantizar la coherencia y precisión. 2. **Realizar auditorías de calidad de los datos:** permiten identificar y rectificar errores, inconsistencias y redundancias en la información como así también limpiar las bases de datos, mejorando la confiabilidad. 3. **Capacitación de empleados:** formar e informar al personal sobre la importancia de la precisión de los datos y los procedimientos reduce los errores humanos. La difusión de una cultura de datos permite una mejor comprensión de los procesos y equipar a los recursos humanos con las habilidades para mantenerla. 4. **Inversión tecnológica en data management:** para automatizar aspectos del mantenimiento de la calidad de los datos. Estas herramientas ofrecen funciones como validación en tiempo real, corrección automática de errores y de duplicación. 5. **Evaluación de proveedores y socios:** realizar evaluaciones periódicas de estos usuarios externos para garantizar los estándares de seguridad y calidad de los datos y monitoreo de las obligaciones contractuales relacionadas con los datos e inspeccionar su cumplimiento de los protocolos de gobernanza de datos.   ![](https://blog.powerdata.es/hs-fs/hubfs/%5BPWD%5D%20Componentes%20Web/BLOG%20HubSpot%202.png?width=200&height=152&name=BLOG%20HubSpot%202.png) Tal vez te interese leer [6 razones para mejorar la integración y calidad de datos de tu empresa](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/6-razones-para-mejorar-la-integracion-y-calidad-de-datos-de-tu-empresa)   ## ** La importancia de Data Quality para créditos bancarios**  Para tomar decisiones sobre los préstamos a efectuar a las empresas, los bancos se basan en modelos de calificación crediticia que se elaboran con insumos de datos financieros: los estados contables de los reportes financieros de las empresas y la información de los mercados, como retornos de acciones y precios de deudas.  Existe otro tipo de información disponible para mejorar los modelos: los datos cualitativos públicos como las noticias sobre las empresas, los comentarios de redes sociales o los informes de analistas. Con los textos como insumo es posible emplear técnicas de procesamiento y análisis del lenguaje para clasificarlos como favorables o desfavorables.   Así, el [credit scoring](http://bibliotecadigital.econ.uba.ar/download/rimf/rimf_v8_n2_03.pdf) permite identificar el nivel de riesgo en función de esta diversidad de información y de un conjunto de técnicas estadísticas para asignar puntajes sobre el cumplimiento esperado. Para que las conclusiones sean acertadas y exactas, los datos que se utilizan deben contar con un alto nivel de calidad y rigurosidad ya que de ellos dependen las decisiones que pueden afectar el desempeño financiero de las organizaciones.   ![](https://blog.powerdata.es/hs-fs/hubfs/%5BPWD%5D%20Componentes%20Web/BLOG%20HubSpot%202.png?width=200&height=152&name=BLOG%20HubSpot%202.png) Tal vez te interese leer [Mejora la relación con el cliente con una gestión de datos eficaz](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/mejora-la-relacion-con-el-cliente-con-una-gestion-de-datos-eficaz)     En suma, los datos de calidad son el sostén principal para la gestión de riesgos, las operaciones cotidianas eficientes y la satisfacción de los clientes. Invertir en datos de alta calidad y procesos de data management es un imperativo estratégico.    *![](https://blog.powerdata.es/hs-fs/hubfs/Stock%20images/Separadores/11.png?width=300&height=49&name=11.png)*   ¿Está tu empresa implementando políticas de calidad de datos? ¿Tienes dudas? [![Consulta con un experto en Calidad de Datos](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/239039/f330fcc3-f524-43a1-81ee-80ec57b47454.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/239039/f330fcc3-f524-43a1-81ee-80ec57b47454)   [Data Quality](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/topic/data-quality) ## Artículos relacionados Gestión de Datos ### [Más allá de la IA: Snowflake Cortex como motor de agilidad estratégica](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/más-allá-de-la-ia-snowflake-cortex-como-motor-de-agilidad-estratégica) En un contexto donde las organizaciones necesitan convertir datos en decisiones cada vez más rápido, herramientas como Snowflake Cortex Code abren... 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