¿Estás en el sector minorista? Aquellos tipos de negocios que venden productos o servicios al por menor o al por menor, además conocidos como negocios minoristas. Nós vamos, si está allí, es casi seguro que se verá afectado por costos de mala calidad dos dados.
o datos de mala calidad en las tiendas minoristas No solo son costosos sino además peligrosos. La mayoría de los minoristas confía en que tus ventas se ven afectadas todos los meses debido a datos de contacto inexactos o incompletos que impiden que se produzca la venta final. Y eso supone un porcentaje nada despreciable de renta que en resumen no se materializa.
Pero el costos de mala calidad de los datos no se detiene ahí. No solo impactan aquellas ventas que no se producen por datos inexactos. Estos costos van mucho más allá. Además impactan la calidad de los análisis. datos posteriores y toma de decisiones basado en esos análisis. Por tanto, como decimos, es un obstáculo grave y peligroso que hay que saber abordar.
Los avances en la tecnología han llevado a un gran aumento en la cantidad de datos que deben manejar las compañías minoristas. Y con el aumento en la cantidad y diversidad de datos surgieron inconsistencias.
Los datos de mala calidad provienen principalmente de 4 fuentes diferentes:
- Los datos de entrada. Es el principal y está causado principalmente por errores humanos y ruido en la comunicación.
- Datos externos. Incorporado de bases de datos externas que no se revisan.
- Sistemas transaccionales. Errores que se generan algo sale mal al usar terminales TPV en una venta o al añadir o cancelar alguno de los ítems que intervienen en el procedimiento de compra.
- Migraciones. Producido al cambiar de sistema e incorporar datos del sistema antiguo al nuevo.
Cualquiera de estas posibilidades aumenta la costos de mala calidad de los datos debido a que información desactualizada, inexacta o faltante lo que evita que los datos se utilicen según lo previsto.
Então, ¿cómo pueden estos minoristas obtener su costos de mala calidad en la disminución de datos?
1. Validación de datos en la fuente
Cuantos más datos erróneos se muevan por medio de nuestros sistemas, más daño harán. Então, la principal estrategia que debemos poner en práctica es validar la precisión e integridad de los datos en la fuente. Cuando hablamos de evitar o mejorar el error humano en la entrada de datos, isto se puede hacer sin tener que cambiar sus sistemas de administración Vendas. Puedes poner en práctica una API que en tiempo real validen estos datos y los corrijan o soliciten su corrección. Justo en el punto donde están ocurriendo.
2. Dividir y conquistar
No puedes hacer frente a todos los problemas de costos de mala calidad datos en todas partes al mismo tiempo. Como nós vimos, estos errores pueden llegar a nuestros sistemas por varias partes. Abordarlos todos al mismo tiempo solo puede empeorar las cosas y diluir el poder de sus iniciativas de mejora de la calidad de los datos. Empiece por establecer los problemas más importantes e intente atacarlos por partes.
3. Mira el sistema completo
Aproveche esta iniciativa de mejora de la calidad de los datos para analizar y reestructurar los flujos de datos de su compañía. Es muy probable que se encuentren datos de mala calidad no solo en su departamento de ventas, sino en todos los demás departamentos. Y cada departamento puede tener definiciones, clasificaciones y alternativas para comunicarlas totalmente diferentes. Então debes establecer y describir los procesos asegurándose de que los pasos estén claramente definidos y que tengan en cuenta todas esas diferentes alternativas para manejar y comunicar la información.
