La mala calidad de los datos conduce a problemas importantes y variados que impactan a la compañía en muy múltiples niveles, desde el deterioro de la imagen corporativa o la toma de decisiones ineficiente hasta la disminución de las ventas, la mala administración de los clientes, la repetición de sobrecostos o, entre otras consecuencias comunes, el incumplimiento de la normativa.
Si una compañía no controla que la calidad de la información es la adecuada para garantizar el correcto funcionamiento del negocio, de una forma u otra sufrirá el impacto que producen los errores en los datos. En realidad, los problemas de calidad de los datos ellos llevan una serie de riesgos, y lo hacen de forma distinto en cada organización, por lo que al momento de buscar soluciones es necesario examinar el impacto real de esta baja calidad de datos.
Al momento de determinar las pérdidas, se trata de identificar una forma concreta como afecta esa baja calidad de datos a aspectos de todo tipo, como cumplimiento normativo, sobrecostos, demoras, carga de trabajo, eficiencia en decisiones, pérdidas, atención al cliente, lucro cesante, integración de información, precisión de cálculos, privacidad o, a modo de ejemplo, competitividad de la compañia.
Las causas de la mala calidad de los datos
Hay muchas causas que generan y explican la mala calidad de los datos: migraciones, la entrada de datos, el aumento de volumen y diversidad de fuentes, la automatización de procesos, errores de carga en sistemas transaccionales, datos externos o, entre otros, la creación de nuevas aplicaciones.
Es esencial saber dónde se genera esta mala calidad, las raíces del problema, en realidad, para poder aplicar soluciones lo más efectivas factible. Tengamos en cuenta que, aunque un proyecto de calidad de datos necesita un seguimiento para mantener los resultados en un nivel óptimo, el la calidad de la calidad es técnica y económicamente inviable.
Objetivo: poner en práctica un proyecto de calidad de datos
La respuesta a estos problemas es poner en práctica procesos de calidad adaptados a las necesidades de la compañía, basados en la control del ciclo de vida calidad de los datos por medio de la estructura y el perfil y la limpieza del contenido. En general, los pasos se dividen en diferentes acciones, que se llevan a cabo en un orden lógico: descubrir, analizar / establecer, desarrollar, revisar / analizar y monitorear. Idealmente, al mismo tiempo, la respuesta debe ser global, no departamental, si no desde el principio, al menos, a largo plazo.
Al mismo tiempo de poner en práctica un proyecto de calidad de datos, transformar pérdidas en ganancias necesita contar con recursos humanos adecuados y tecnologías de punta. Una vez que se logre una aplicación exitosa, como recompensa por el esfuerzo y la inversión, vendrán las ventajas.
Los beneficios se acumularán para una mejora integral de la compañia. Se ganará productividad, competitividad y fidelización de los clientes, lo que se traducirá en aspectos clave como la retención de clientes, mejora de imagen, mayor control de la calidad de los datos -identificación de información errónea y duplicada-, ahorro de costes, administración más ágil y eficiente, disminución de manuales. trabajar en la preparación de informes, seguridad de datos, mejor toma de decisiones y explotación de datos para la administración del conocimiento.
Fuente de la imagen: ddpavumba / FreeDigitalPhotos.net
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