Lejos de ser algo poco relevante, no poner especial atención en garantizar la calidad de los datos puede ocasionar serios problemas a las organizaciones, llevando incluso a daños irreparables en términos de negocio.
Cuando la calidad de la información es deficiente, la relación con los clientes se lesiona y los análisis se tornan imprecisos. En consecuencia, las decisiones que se toman no son acertadas.
En este artículo, nos adentramos en el impacto que causa contar con datos de mala calidad y detallamos qué acciones deben tomar las empresas para mejorar la data quality.
Los peligros de la mala calidad de los datos
Los datos de buena calidad son exactos, adecuados, coherentes y completos. En contrapartida, los datos de mala calidad son inexactos, incompletos, incoherentes o irrelevantes.
En este grupo se encuentran registros con errores de tipografía, valores ambiguos, duplicados o faltantes, formatos incoherentes e información obsoleta, entre otros.
No existe una única causa de la aparición de datos de mala calidad. Pueden surgir a consecuencia de errores humanos —asociados al ingreso manual o a sesgos de las personas—, problemas en la integración de los sistemas, procedimientos inadecuados de validación, uso de tecnologías desactualizadas, falta de políticas de gobernanza de datos, fallas en la comunicación y en la colaboración, fuentes no validadas y actividades fraudulentas o maliciosas.
Más allá de los motivos que llevan a que una organización cuente con datos de mala calidad, el impacto que su utilización tiene sobre el negocio es realmente considerable.
Pérdida de oportunidades
¿Qué pasa cuando los datos que una empresa tiene sobre sus clientes potenciales no son fiables, o están duplicados? La compañía pierde oportunidades de identificar oportunidades de venta.
Lo mismo sucede cuando la información que se tiene sobre las tendencias de consumo es inexacta. En este caso, se reduce la capacidad de elaborar soluciones que respondan a las tendencias del mercado.
Sin datos de alta calidad en los que basar sus decisiones, las empresas pierden importantes oportunidades para desarrollarse.
Menor eficiencia operativa y productividad
Una buena parte de los procesos corporativos requieren datos fiables para funcionar de manera óptima. Si los datos están incompletos o son inexactos, los colaboradores deben detectar y corregir los errores manualmente.
El tiempo invertido en hacer estas correcciones hace que tengan que dejar de lado las funciones que habitualmente realizan, lo que conduce a una merma de la eficacia y la rentabilidad de la empresa.
Pérdida de ingresos
Los datos inexactos o incompletos reducen la rentabilidad de las organizaciones, haciendo que pierdan clientes y oportunidades comerciales y, al mismo tiempo, llevando a los líderes a tomar decisiones erróneas en términos de negocio.
De hecho, según Gartner, las organizaciones pierden alrededor de USD 15 millones anuales como consecuencia de la mala calidad de los datos.
Experiencia del cliente empobrecida
Hoy en día, la personalización es uno de los aspectos más valorados por los clientes a la hora de escoger un producto o un servicio para resolver sus necesidades.
Por eso, la forma más eficaz —y tal vez la única—de atraerlos y retenerlos es ofrecerles una experiencia a medida.
Si una empresa posee datos poco fiables o incorrectos, no podrá diseñar soluciones que se adapten al perfil de sus consumidores y, por ende, acabará perdiéndolos.
Mala reputación
Los datos de mala calidad también pueden dañar la reputación de la compañía, tanto de cara a los clientes, quienes se sienten defraudados y pierden la confianza en la empresa, como frente a los colaboradores.
¿Por qué? Debido a que cuando los registros son incoherentes, inexactos o no están completos, los equipos pasan largas horas analizando información que probablemente luego no será de utilidad.
O bien, deben corregir manualmente los errores. Esto, sin dudas, arruina la imagen de la organización de cara al mercado laboral y reduce la productividad de sus empleados.
Análisis de negocio que no se corresponden con la realidad
Para saber qué camino deben tomar, los responsables empresariales necesitan contar con información fiable. Cuando se basan en datos erróneos, las decisiones que tomen serán equivocadas.
Los riesgos de tener registros de dudosa calidad a la hora de analizar el negocio son tantos que el 84% de los directores generales están preocupados por la calidad de los datos en los que basan sus decisiones.
Cómo mejorar la calidad de los datos
Hasta aquí revisamos cuál es el impacto que produce en las organizaciones operar con información de mala calidad. Pero, ¿cómo mejorar la calidad de los registros?
Siguiendo un esquema de 5 etapas:
- Perfilar los datos. Este paso permite descubrir inconvenientes de calidad en los datos, así como los riesgos que se desprenden de esos problemas y las tendencias generales. Gracias al perfilamiento, es posible saber dónde es preciso introducir mejorar.
- Estandarizar y comparar datos. La estandarización, es decir, la igualación de los formatos, es un proceso indispensable a la hora de preparar los datos antes de que sean analizados. Por su parte, el emparejamiento permite asociar los registros dentro de diferentes sistemas e integrar datos en tiempo real.
- Enriquecer los datos. Luego, es necesario enriquecer los registros agregando datos relacionados para completar la información y obtener una mayor comprensión de ella.
- Monitorear los datos. Garantizar la calidad de los datos es una práctica continua que debe tener en cuenta que los registros se transforman permanentemente. Para evitar problemas de mala calidad, estos cambios deben ser revisados de manera constante. Si se descubren inconvenientes, se puede volver a los pasos anteriores —estandarización, comparación y enriquecimiento— para resolverlos.
- Operativizar los datos. Esto implica poner los registros en acción. Automatizando e incrustando en los canales de datos los controles y reglas previamente diseñados, es posible ver el aumento de la eficiencia y reducir la cantidad de información incorrecta que requiere intervención.
¿Querés mejorar la calidad de los datos de tu organización? ¡Podemos ayudarte! Mandanos un mensaje.