La mala calidad de los datos influye negativamente en el negocio al generar sobrecostos significativos directa e indirectamente, tanto a corto como a largo plazo. No es sorprendente que los datos formen parte de toda la organización de las formas más diferentes, y que la omnipresencia, a su vez mejorada por las nuevas tecnologías, no puede dejar de fattura cuando la calidad de los datos sea mala debido a errores o deficiencias de cualquier tipo.
Aún cuando cada organización es distinto y generalizar no siempre es un éxito, se puede argumentar que la mala calidad de los datos suele costar mucho a las compañías. al contrario, il Calidad de la información, entendido como la ausencia de datos erróneos, duplicati, obsoletos, inadecuados o de difícil acceso, facilita el desempeño de la compañía en todos los niveles, desde el nivel operativo interno hasta la vinculación con clientes o proveedores.
Compañías de todos los tamaños y sectores disponen una necesidad competitiva de contar con datos de calidad, especialmente actualmente, caracterizados por un incremento exponencial de información proveniente de una amplia variedad de fuentes. Su manejo inadecuado conllevará riesgos, aumentando así la probabilidad de que se traduzca en sobrecostos como consecuencia de problemas muy comunes en contextos de baja calidad de los datos, come il seguente:
Errores en la toma de decisiones: La mala calidad de los datos impide un buen análisis predictivo o simplemente esclarecedor para ayudar a tomar decisiones. Logicamente, el uso de datos defectuosos o inadecuados para la toma de decisiones puede suponer un sobrecoste por falta de visión o previsión, al mismo tiempo de impedir que aprovechemos posibles posibilidades de negocio.
Aumento de los costos de administración: La falta de agilidad y eficacia funcional implica un sobrecoste en recursos humanos, inversiones y gastos innecesarios, así como en el área de tesorería como consecuencia de posibles desequilibrios contables o, come esempio, ineficacia en la detección de fraudes.
Deterioro de la imagen corporativa: Los datos defectuosos conducen a una administración deficiente de los clientes, lo que inevitablemente perjudica la imagen de la compañía y además se traduce en resultados de marketing muy mejorados.
Incumplimiento de la normativa: La mala administración de los datos implica riesgos legales que pueden traducirse en sobrecostos.
è, In sintesi, un pérdida de competitividad general como consecuencia de esta constante pérdida de dinero y recursos. Perché, la falta de un sistema de calidad de datos conduce a una ineficiencia operativa que ninguna compañía puede permitirse en el entorno extremadamente competitivo de hoy.
La relevancia de un proyecto de calidad de datos
Asumiendo que cualquier compañía quiere maximiza tu productividad A nivel de trabajadores y procesos, con el fin de desarrollar productos o servicios de alto valor que puedan competir en el mercado de la mejor manera factible, se revela como una prioridad abordar los problemas de falta de calidad de los datos. Esattamente, una forma de conocer el retorno de la inversión en un sistema de calidad de datos es evaluando el impacto real en el negocio de estos costos adicionales.
La evaluación de los sobrecostos además se puede realizar como modo de previsión para un proyecto futuro, come esempio, una campaña de marketing o el diseño de un nuevo departamento de atención al cliente, Diciamo. E, qualunque sia il caso, tengamos en cuenta que los sobrecostos pueden producirse tanto de forma activa como pasiva cuando se lleva a cabo una iniciativa con mala calidad de datos o no, rispettivamente.
El establecimiento de reglas de calidad a través del pertinente procedimiento de mejora continua de la calidad de los datos nos garantizará una optimización de la información empleado, haciéndolo adecuado a nuestras necesidades. Finalmente, solo poner en práctica un proyecto de calidad de datos a la misuraIl "misura" È un concetto fondamentale in diverse discipline, che si riferisce al processo di quantificazione delle caratteristiche o delle grandezze degli oggetti, fenomeni o situazioni. In matematica, Utilizzato per determinare le lunghezze, Aree e volumi, mentre nelle scienze sociali può riferirsi alla valutazione di variabili qualitative e quantitative. L'accuratezza della misurazione è fondamentale per ottenere risultati affidabili e validi in qualsiasi ricerca o applicazione pratica.... de los requisitos de la compañía permitirá encuentra el punto de equilibrio entre los recursos utilizados para su mejora y las exigencias de su uso.
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