Por qué evitar la incoherencia de los datos comerciales

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inconsistencia de datos comerciales
Preguntarnos por qué evitar la inconsistencia de los datos comerciales significa abordar el necesidad de información de calidad para sacarle el máximo partido. Dicho de otra forma, con el fin de obtener ventajas competitivas gracias a datos confiables y oportunos, que cumplan con las principales dimensiones de la calidad de los datos.

Como es bien sabido, el objetivo de los datos debe ser apoyar y promover la estrategia empresarial. Con este fin, se inician proyectos de calidad de datos, idealmente dentro de una gobernanza de datos que facilite su uso práctico. Desde la toma de decisiones críticas hasta su uso en cualquier iniciativa o procedimiento.

La coherencia, una dimensión de la calidad

Desde una perspectiva más extensa, el dato de governancia y, fundamentalmente, su calidad, constituye uno de los pilares fundamentales de las compañías impulsadas por datos, cuya característica esencial no es otra que su orientación a los datos para ganar eficacia, visión y competitividad.

Independientemente del tipo de compañía de que se trate o si se quiere avanzar hacia este modelo, no cabe duda de que los datos son un activo valioso de primer orden. Solo los datos de calidad, entendidos como aquellos que se ajustan a las necesidades del negocio, posibilitan un uso ventajoso tanto en los procesos operativos como en los usos analíticos que apoyan la toma de decisiones estratégicas.

En este aspecto, la consistencia constituye una de las principales dimensiones de la calidad de los datos, junto con la exhaustividad, conformidad, precisión o, entre otras, integridad. Evitar datos incompletos, inexactos o fragmentados, duplicados o inconsistentes, digamos, es fundamental para lograr datos de calidad.

Concretamente, la consistencia es una de las dimensiones de la calidad que se consideran imprescindibles para que un dato la tenga. Fundamentalmente, en la era del big data en la que nos encontramos inmersos. Con más razón ahora, por eso, dada la relevancia de trabajar con fuentes de información cada vez más variadas, es esencial para garantizar esa consistencia, entre otras dimensiones de la calidad.

Sin tener en cuenta si un dato tiene errores o no, es fundamental ir más allá para satisfacer el concepto de calidad que solicitan los nuevos tiempos. Puesto que los datos inconsistentes se traducen en información inconsistente, este es un riesgo que no podemos correr si aspiramos a tener datos de calidad.

El riesgo de crear datos inconsistentes es muy común, ya sea por la concurrencia de actualizaciones en diferentes aplicaciones que los contienen o como consecuencia de una introducción incorrecta. Así, una vez que se origine la inconsistencia de los datos, tendremos varias copias de los mismos datos que no coincidirán entre sí.

Volviendo al caso de las actualizaciones como factible generador de inconsistencias, encontraríamos diferentes direcciones para un mismo cliente, como consecuencia de una actualización desincronizada. En los archivos que no se hayan actualizado, decididamente, quedará la dirección anterior, por lo que en estos no se actualizará.

Un obstáculo que, por otra parte, está relacionado con la fragmentación de los datos en los silos de aplicaciones, nuevamente otra razón de peso que justifica la necesidad de una administración de datos maestros y, en general, una gobernanza de datos de calidad.

En el actual entorno digital, en resumen, las compañías deben exigente al momento de afrontar el desafío de la calidad de los datos, uno de los requerimientos imprescindibles para convertirlos en valor. El objetivo final es tener datos auténticos y válidos para nuestro propósito, lo que significa ahondar en las dimensiones de la calidad, entre las que los datos inconsistentes representan un aspecto clave.

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