Por Evangelina Fis en Alfabetización en datos

La calidad de la información determina la eficiencia de los procesos, la mejora en la toma de decisiones y la satisfacción de los clientes. 

Te invitamos a aprender cómo sacar el máximo potencial de tus datos en esta nota.

¿Qué es la calidad de los datos? 

Las empresas y organizaciones más grandes y conocidas del mundo se basan en los datos para tomar decisiones mucho más eficientes, acelerar procesos y agilizar muchas otras actividades. 

Asegurarse de que los datos sean de calidad garantiza que sean exactos, completos, adecuados y coherentes con lo que reflejan, incluyendo otras acciones, como la validación, limpieza y estandarización de los mismos. 

La calidad de los datos se refiere a un conjunto de técnicas, prácticas y métodos que se utilizan para obtener datos que sean aptos, sólidos y objetivos para tomar decisiones. Concretamente, se mide el estado de los datos con respecto a términos de integridad, calidad, relevancia y consistencia, entre otros. 

Este concepto va mucho más allá de solo verificar y marcar en una casilla, se trata de un compromiso continuo por preservar la confiabilidad en los datos obtenidos y asegurar los objetivos que se persiguen. 

Comprobar que los datos son de calidad es relevante para: 

  • La toma de decisiones informada: las decisiones operativas y estratégicas serán acertadas, mejorando el rendimiento y presentando claras ventajas competitivas.
  • La eficiencia operativa: los procesos se ven mejorados gracias a la reducción de errores, tiempos de inactividad y retrabajos como consecuencia del uso de datos defectuosos.
  • El cumplimiento normativo: el uso de datos cuidados permiten el acierto de estándares y regulaciones, evitando sanciones legales o pérdida de reputación a causa de prácticas no éticas.

Consecuencias de la falta de calidad de los datos

Así como pueden traer grandes beneficios, también es sabido que, si una empresa no invierte ni se preocupa por la calidad de los datos que utiliza, podría enfrentar consecuencias como: 

  • Decisiones erróneas: las malas decisiones pueden afectar el cumplimiento de objetivos, retrasar el crecimiento de la empresa y dañar gravemente su economía.
  • Pérdida de confianza del cliente: los errores y resultados negativos pueden resultar en una experiencia insatisfactoria de los clientes. En consecuencia, es posible experimentar pérdida de lealtad y confianza hacia la marca. 
  • Costos adicionales: el uso de datos erróneos puede tener costos financieros y la necesidad de utilizar recursos adicionales para subsanar errores, lo que impacta negativamente en la rentabilidad del negocio. 

Pasos para lograr una mejor calidad de los datos

Para lograr una mejor calidad de los datos, las organizaciones deben seguir estos 5 pasos: 

1- Perfilamiento de datos. Ayuda a descubrir problemas de calidad de los datos, riesgos y tendencias generales. Comprender realmente cómo se ven los datos dará una idea clara de dónde centrar los esfuerzos de mejora. 

2- Estandarizar y matchear datos. Muchos de los problemas de calidad de los datos se solucionan mediante procesos de estandarización y comparación. Estandarizar datos es un paso esencial al preparar los datos para el análisis, de modo que todos los datos que se examinen tengan el mismo formato. El emparejamiento o matcheo de datos permite asociar diferentes registros dentro de diferentes sistemas, e incluso integrar datos en tiempo real. 

3- Enriquecimiento de datos. Ya se han estandarizado los datos y se sabe que están formateados correctamente. Es posible entonces enriquecerlos adicionando datos relacionados para obtener información más completa y una mayor comprensión de la misma.

4- Monitoreo. La calidad de los datos no es una operación “única y terminada”. Tiene que ser una práctica continua porque los datos se transforman constantemente, y esos cambios deben ser monitoreados para garantizar que la calidad sea mantenida. Cuando se descubren nuevos problemas de calidad, se puede volver a los pasos previos para estandarizar, combinar y enriquecer esos datos volviendo a encarrilarlos.

5- Operativización. El último paso es poner en práctica la calidad de los datos, ver la calidad de los datos en acción. Al automatizar los controles y reglas creados en los anteriores pasos e incrustarlos en los canales de datos, podrás ver ganancias significativas en eficiencia y reducir drásticamente la cantidad de datos incorrectos que requieren intervenciones para solucionarlo.

Al seguir estos pasos, las organizaciones pueden mejorar significativamente la calidad de sus datos. Esto, a su vez, conducirá a decisiones más coherentes, mejores resultados comerciales y procesos más eficientes. 

En Data IQ podemos ayudarte a mejorar la calidad de tus datos para agilizar e incrementar la eficiencia de tus decisiones. ¡Hablemos!

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