Por Evangelina Fis en Alfabetización en datos

Para quienes trabajan analizando información, garantizar la calidad de los datos es uno de los principales objetivos.

Después de todo, no se trata únicamente de recolectar cualquier tipo de registros, sino aquellos que son exactos, completos, adecuados y coherentes. Solo contando con este tipo de datos es posible mejorar los procesos, tomar decisiones informadas e impulsar la satisfacción de colaboradores y clientes.

A pesar de la importancia que reviste contar con información fiable, a menudo las empresas perciben esta meta como un propósito difícil de conseguir.

En este artículo, abordamos cuáles son los 5 mitos más difundidos sobre la calidad de los datos y explicamos por qué se trata de creencias erróneas.

Qué es la calidad de los datos y por qué es importante

Cuando hablamos de calidad de los datos, nos referimos a un conjunto de técnicas, métodos y prácticas que se ponen en marcha para lograr que los datos sean sólidos, aptos y objetivos para tomar decisiones.

Para determinar si su calidad es adecuada o no, se analiza el estado de los registros en términos de calidad, relevancia, consistencia e integridad, entre otros parámetros.

Los datos son, para las compañías, un aliado para su evolución. En lugar de decidir el rumbo empresarial por intuición o instinto, gracias a los datos es posible tomar decisiones basándose en hechos probados, observados y contrastados, logrando diferenciarse en un mercado cada vez más competitivo.

En este sentido, comprobar que los datos son de calidad permite:

  • Tomar decisiones informadas, lo que mejora los procesos e impulsa la agilidad, perfeccionando el rendimiento.
  • Aumentar la eficiencia operativa, dado que los datos fiables reducen los errores y los esfuerzos dedicados a solucionarlos, al mismo tiempo que minimizan los tiempos de inactividad.
  • Garantizar el compliance, ya que la calidad de la información asegura el cumplimiento normativo, evitando sanciones, multas y daños a la reputación.

Los 5 mitos más difundidos sobre la calidad de los datos

Para los líderes en data analytics, las iniciativas que garanticen la disponibilidad de datos de calidad constituyen uno de los principales objetivos.

No obstante, las organizaciones siempre han percibido el manejo de los datos como una cuestión muy abarcativa y complicada en la que la calidad de los datos es difícil de garantizar. ¿Por qué tienen esta concepción? Debido a que se basan en una serie de creencias equivocadas.

1 – “La calidad de los datos es un concepto relevante solo para los almacenes de datos”

Hoy en día, los datos pueden provenir de diferentes fuentes: locales, en la nube, de sistemas tradicionales y de dispositivos IoT, entre otras.

En un contexto en el cual la complejidad y el volumen de los datos van en franco aumento, usar herramientas de calidad ayuda a aumentar la eficiencia en el manejo de los datos y reducir los riesgos, corrigiendo errores en múltiples puntos a lo largo del recorrido, en vez de solucionar únicamente los inconvenientes que presenta la información localizada en un almacén de datos tradicional.

Cuanto antes se implanten las soluciones apuntadas a corregir los datos, mejores serán los resultados. Además, resolver los problemas de calidad al principio de la cadena de información es mucho más económico que hacerlo al extremo.

2 – “La calidad de los datos es algo que se resuelve una vez y para siempre”

La información no se recolecta una única vez. La misma regla aplica para el mejoramiento de la calidad de la información.

Velar por la calidad de los datos es un proceso permanente e iterativo en el que se controlan, validan y enriquecen los datos, suavizando los flujos para obtener perspectivas.

Es en este punto donde las capacidades de observación de datos pueden aportar un valor inmenso, ya que permiten hacer un seguimiento preciso de cómo cambia la información a medida que pasa el tiempo y aplicar medidas apuntadas a mejorar su calidad en forma constante.

3 – “La calidad de los datos es responsabilidad de los equipos IT”

Lejos de ser un campo reservado únicamente para el personal tecnológico, los datos deben ser responsabilidad de toda la organización. Esto involucra no solo a los directivos que supervisan operaciones asociadas al gobierno de datos, sino también a los colaboradores que introducen datos en los sistemas.

Sin embargo, cuando se cuenta con un modelo tradicional, dejarlo atrás para adoptar un enfoque colaborativo en materia de calidad de datos no es algo que pueda hacerse de un día para el otro. 

Por eso, se recomienda delegar algunas operaciones de calidad de datos al personal especializado y, luego, paulatinamente, incorporar un enfoque participativo que ayude a construir una estrategia de datos moderna.

4 – “Los software de calidad de datos son complejos”

Si bien al principio algunas herramientas eran algo complejas de utilizar, la ampliación de la adopción de este tipo de instrumentos hizo que salieran al mercado sistemas más evolucionados.

En la actualidad, las soluciones de calidad de datos están diseñadas a modo de aplicaciones de autoservicio, y son intuitivas y de fácil utilización.

Esto hace que cualquier usuario sin conocimientos técnicos pueda manipular fácilmente grandes conjuntos de datos, manteniendo intacta la información bruta y, de este modo, combatir los datos erróneos.

5 – “Invertir en mejorar la calidad de los datos es muy caro y lleva mucho tiempo”

De acuerdo con Gartner, la mala calidad de los datos le cuesta a las organizaciones un promedio de USD 12.9 millones por año.

Esto evidencia que los costos de una calidad deficiente superan con creces el gasto que supone perfeccionar el estado de la información. ¿Por qué? Debido a que contar con datos inexactos implica perder oportunidades de negocio y exponerse a inconvenientes en términos de cumplimiento legal y normativo, entre otros problemas.

En Data IQ podemos ayudarte a mejorar la calidad de tus datos para optimizar tus resultados empresariales y reforzar las ventajas competitivas de tu negocio. ¡Esperamos tu mensaje!

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