Beneficios de una buena calidad de datos y cómo perjudica si es mala

Beneficios de una buena calidad de datos y cómo perjudica si es mala

Beneficios de una buena calidad de datos y cómo perjudica si es mala

Podríamos definir data quality o calidad de datos como la capacidad que tiene un conjunto de datos para ser útiles.

Esta utilidad la podemos entender como la facilidad que tienen esos datos para ser procesados y analizados a través de una base de datos, un data warehouse o un sistema de análisis de datos.

Implica que los datos deben ser coherentes e inequívocos. De lo contrario estaríamos hablando de una mala calidad de datos o mala data quality.

La mayoría de las veces, los problemas de data quality son el resultado de fusiones de bases de datos o de procesos de integración de sistemas en los cuales los campos de datos que deberían ser compatibles no tienen el mismo formato o esquema. Estos datos con un data quality pobre deben ser limpiados para mejorar su calidad.


¿Por qué es importante la data quality?

Las empresas necesitan cada vez más gestionar correctamente sus datos. Las nuevas tecnologías como la automatización, la inteligencia artificial y el Internet de las cosas, ya empiezan a ser adoptadas, y el éxito de su implantación va a permitir a estas empresas diferenciarse de su competencia. Aquellas que consigan manejar correctamente los datos y comprender su valor tendrán una gran ventaja.

Sin embargo, para que tengan éxito, una buena data quality es clave.


Algunos beneficios de una buena calidad de datos

Los datos de buena calidad tienen varios impactos beneficiosos en las empresas:

Productividad. Una buena data quality ayuda a que todo el personal sea más productivo. En lugar de dedicar tiempo a solucionar y corregir problemas con los datos, pueden concentrarse en su misión principal.

Toma de decisiones. A mayor calidad de datos, más confianza de los usuarios, reduciendo el riesgo de los resultados y aumentando la eficiencia. De esta forma, las conjeturas y el riesgo en la toma de decisiones pueden ser mitigados.

Marketing. Una buena data quality permite mayor focalización y comunicaciones más precisas, especialmente en los entornos omnidireccionales a los que muchas organizaciones se están orientando.

Cumpimiento legal. En algunos sectores las leyes regulan las relaciones con los clientes. Es el caso del sector financiero o de salud. En estos casos, el mantenimiento de un buen data quality puede ser la diferencia entre estar dentro de la legalidad o recibir multas de millones de euros. El cumplimiento debe ser un enfoque permanente ya que constantemente aparecen nuevas normas por todo el mundo, como la nueva GDPR que entra en vigor a partir de Mayo de 2018.

 

Cómo perjudica una mala data quality
Los impactos negativos de unos datos de mala calidad incluyen:

Pérdida de ingresos. Unos datos deficientes pueden provocar pérdidas de ingresos de muchas maneras diferentes. Que ciertas comunicaciones no lleguen a su destinatario por unos datos de cliente incorrectos, por ejemplo, puede provocar que se pierdan ventas. En el caso de los seguros, una mala información acerca de una propiedad asegurada podría causar que los ingresos por primas sean menores de lo posible al establecer esas primas más bajas debido a unos datos de mala calidad. En este caso, si una propiedad tiene mal asignada su ubicación, podría haber pérdidas millonarias si por error la hemos localizado fuera de una zona inundable y el problema de inundaciones se produce.

Pérdida de confianza. Una de las principales preocupaciones de los CEO es la data quality. Ellos basan sus decisiones en los datos y un problema de calidad de datos puede socavar esa confianza. Cuando hay una falta de confianza en los datos, la confianza en los resultados que proporcionan también se erosiona. Y eso puede causar que disminuya la inversión en datos y en iniciativas de mejora de la calidad.

Pérdida de oportunidades. Si la competencia tiene más o mejor información de los datos que nuestra empresa, van a tener ideas que nosotros no podemos tener. Eso puede significar la pérdida de oportunidades críticas para el desarrollo de nuevos productos o la pérdida de oportunidades de trabajar con ciertos clientes a los que no hemos detectado que podemos satisfacer. Las empresas deben tratar los datos como un activo y gestionarlo para mantener la calidad con el fin de obtener ideas que puedan conducir a una ventaja competitiva.

Pérdida de reputación. Los costes de reputación son muchos y variados. Pueden ir desde pequeños daños diarios casi imperceptibles hasta grandes problemas de relaciones públicas. Algunos ejemplos pueden ser una ortografía incorrecta en el nombre de un cliente, envío de comunicaciones a un cliente fallecido, etc. En el sector financiero, una mala data quality podría hacer que no advirtieramos que no debemos trabajar con un gobierno sancionado, alguna organización que financia terrorismo, etc.


A modo de conclusión

Cuando tenemos una buena data quality, los datos se pueden procesar y analizar fácilmente, lo que lleva a ideas que ayudan a la organización a tomar mejores decisiones. Los datos de alta calidad son esenciales para los esfuerzos de inteligencia empresarial y otros tipos de análisis de datos, así como para una mayor eficiencia operativa.

Para obtener más información sobre este tema, lea el documento gratuito “La Calidad de Datos de una corporación = Know How + Tecnología


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