La calidad de datos se ha convertido, en el mundo digital actual, en un factor decisivo para cualquier empresa. La mala calidad de la información puede tener efectos desastrosos en las organizaciones. Además, según un reciente estudio de Wakefield Research, puede afectar a más del 25% de los ingresos de una empresa.
Una buena calidad de datos en la empresa ayuda a los responsables de la toma de decisiones a:
- Alcanzar sus objetivos estratégicos.
- Construir estrategias y procesos empresariales de éxito.
- Integrar la inteligencia artificial (IA) y la automatización en sus flujos de trabajo.
Este artículo ayudará a las organizaciones a sacar el máximo partido de sus datos. Explorará la importancia de la calidad de datos y todo lo que las empresas necesitan saber para crear una estrategia de datos ganadora.
Estrategia de calidad de datos: Índice
¿Qué es la calidad de datos?
La calidad de datos define si un conjunto de datos cumple o no con los requisitos de uso en un escenario del mundo real. Los altos estándares de calidad permiten a las organizaciones aprovechar la información para:
- Mejorar la toma de decisiones
- Impulsar el crecimiento empresarial
- Minimizar el riesgo de pérdidas causadas por datos incorrectos o faltantes
Calidad vs. integridad de datos: La diferencia a simple vista
Asegurar la calidad de la información es fundamental para todas las tareas que requieren datos fiables. Los datos relevantes y precisos son la base para crear analíticas e informes de negocio efectivos.
La integridad de los datos es otro aspecto crucial de las organizaciones basadas en datos. Sin embargo, se enfoca únicamente en:
- La seguridad de los datos (es decir, la protección de la información digital)
- La modificación no autorizada de los datos
- La protección de los datos para evitar que se corrompan
Las 7 dimensiones de la calidad de datos
La calidad de la información se mide y define por múltiples métricas (es decir, dimensiones). Estas dimensiones pueden variar ligeramente dependiendo del contexto. Aquí tienes una lista de las dimensiones más comunes:
- Integridad. Indica si la información necesaria está disponible y completa. Por ejemplo, comentarios incompletos de los clientes podrían llevar a interpretaciones incorrectas sobre los productos. La falta de información relacionada con los costes podría generar pronósticos presupuestarios inexactos.
- Singularidad. Permite a las organizaciones reducir duplicados. Por ejemplo, es menos probable que ocurran problemas de entrega cuando cada pedido de un cliente tiene su número único.
- Validez. Identifica problemas de estructura de datos y verifica la conformidad de los valores con estándares específicos. Por ejemplo, las fechas del calendario son válidas solo si coinciden con el formato estándar (por ejemplo, año, mes, día en el caso de EE. UU.).
- Actualidad. Verifica que los datos analizados sean actuales y estén disponibles cuando se necesiten. ¿Un cliente reservó un vuelo online? La confirmación de la reserva debe ocurrir en tiempo real, justo después del pago.
- Precisión. Atestigua la exactitud de los datos extraídos de una fuente de datos (por ejemplo, una base de datos). Un ejemplo sería direcciones postales inexactas de los clientes. Sin mejorar la calidad y precisión de los datos, esto podría causar problemas de entrega.
- Consistencia. Demuestra que la misma información proveniente de diferentes conjuntos de datos coincide. Tomemos como ejemplo las direcciones de los empleados almacenadas por el departamento de RR.HH. y el de nómina. Datos contradictorios podrían causar problemas de pago y cumplimiento legal.
- Adecuación al objetivo. Ayuda a las personas que usan los datos dentro de la empresa, a evaluar si los nuevos conjuntos de datos cumplen con una necesidad empresarial. Por ejemplo, en el contexto de compañias de salud, los datos son fundamentales en la atención médica moderna. Por eso, los responsables de la toma de decisiones dependen en gran medida de ellos para evaluar datos del mundo real (es decir, datos provenientes de pacientes y hospitales reales).
¿Por qué es importante la calidad de datos?
Según el Informe de Tendencias e Información sobre la Integridad de los Datos de 2023, la calidad de la información es la principal preocupación para el 70% de las empresas, pues no confían en sus datos. Y no están equivocadas. Confiar en datos que no son fiables puede tener consecuencias devastadoras, como:
- Recursos y tiempo desperdiciados. Causados por centrarse en prioridades equivocadas.
- Menor confianza de los clientes. Provocada por experiencias negativas de los usuarios.
- Pérdidas financieras en forma de sanciones o acciones legales. Ocasionadas por el incumplimiento de las regulaciones de privacidad de datos. El Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) son dos ejemplos típicos.
- Pérdida de clientes, oportunidades e ingresos. Generada al dirigirse a los grupos de clientes incorrectos.
Por otro lado, las empresas que cumplen con algunas (o todas) las dimensiones de calidad de datos disfrutarán de una serie de ventajas, entre ellas:
- Optimización de recursos e incremento de la productividad, al permitir que los equipos identifiquen y corrijan flujos de trabajo y optimicen las operaciones de la cadena de suministro.
- Mejora de la confianza de los clientes, asegurando el cumplimiento de las regulaciones y mejorando los procesos relacionados con los usuarios.
- Pérdidas minimizadas, al reducir los errores operativos y las interrupciones en los flujos de trabajo.
- Mayores ingresos y conversiones, aprovechando el poder de un análisis basado en datos correctos (por ejemplo, análisis del comportamiento de compra o embudos de marketing).
Cómo medir la calidad de datos
Las organizaciones validan la calidad de sus datos utilizando diferentes metodologías y dimensiones de calidad. Por ejemplo, el Fondo Monetario Internacional (FMI) basa su marco de evaluación de la calidad de datos (DOAF) en:
- Integridad de datos
- Solidez metodológica
- Precisión
- Fibiabilidad
- Servicio
- Accesibilidad
Unicef asegura la calidad de la información siguiendo un DOAF que se enfoca en otras dimensiones (por ejemplo, interpretabilidad y actualidad).
Una vez que una empresa ha identificado sus dimensiones ideales de calidad, puede avanzar a los siguientes pasos del proceso, como:
- Realizar evaluaciones subjetivas. Comprender cómo los consumidores y las partes interesadas (es decir, las personas impactadas o involucradas en un proyecto) perciben la calidad de datos.
- Evaluar métricas objetivas para observar indicaciones medibles dentro de un conjunto de datos.
Al final de ambas evaluaciones, la organización tendrá suficiente información para:
- Identificar áreas de mejora.
- Construir o mejorar una estrategia integral de calidad de datos.
Cómo construir una estrategia efectiva
Un estudio de Gartner de 2021 estima el coste promedio de una mala calidad de datos en $12.9 millones al año. Implementar una estrategia bien definida reducirá o incluso eliminará esos costes.
Una estrategia efectiva de la calidad de datos siempre comienza con un sólido caso de negocio. Cuando tenemos un caso de negocio definido podemos describir los beneficios de una gestión avanzada de datos que garantice, a su vez, una alta calidad de los datos:
- Obtener el apoyo de las partes interesadas.
- Establecer métricas y acuerdos de nivel de servicio (SLAs) para establecer objetivos y hacer un seguimiento del progreso.
- Lanzar un programa de administración de datos para garantizar que los datos sean accesibles, utilizables y precisos.
- Construir y automatizar un modelo de gobernanza de datos. Un conjunto de reglas y estándares que promuevan la disponibilidad y calidad de datos.
- Desarrollar un plan de comunicación para promover su importancia dentro de la organización.
Cómo mejorar la calidad de datos
No importa qué herramientas de gestión elijan las empresas. Para mejorar la calidad de sus datos, deben:
- Evaluar el estado actual de los datos disponibles. Descubrir dónde se almacenan, cuán sensibles son (por ejemplo, información de salud) y si existen problemas previos.
- Invertir en herramientas de gestión. Consolidar y automatizar los datos utilizando herramientas como las que ofrece Infoverity. La solución de Gestión de Datos Maestros (MDM) y la Plataforma de Datos de Clientes (CDP) de Infoverity automatizan la recopilación de datos, permiten análisis avanzados y facilitan la gobernanza de los datos.
- Crear reglas e integrarlas en todas las fuentes de datos. Usar esas herramientas para prevenir, monitorear e informar sobre problemas de calidad de datos, y validar y limpiar datos automáticamente.
- Monitorear y reportar continuamente todas las actividades relacionadas con los datos. Los tableros, tarjetas de puntuación y gráficos permiten a las empresas monitorear y analizar fácilmente cualquier tipo de datos.
- Identificar e implementar acciones correctivas. Esto garantizará el cumplimiento continuo de los estándares en calidad de datos y evitará problemas futuros relacionados.
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3 beneficios clave de mejorar la calidad de datos
En el mundo digital actual, la competencia domina. Por eso, la toma de decisiones basada en datos es esencial para el éxito de cualquier empresa. Además, un reciente informe de LXT confirma que el 87% de las empresas que utilizan IA están dispuestas a invertir grandes sumas de dinero para obtener datos de entrenamiento de alta calidad. ¿Por qué? Porque saben muy bien que, entre otros beneficios, los datos precisos y de alta calidad:- Mejoran el retorno de la inversión (ROI)
- Mejoran el desarrollo de productos
- Revolucionan las estrategias de marketing de las empresas
Mejoras en los flujos de trabajo operativos
Los datos de alta calidad mejoran los flujos de trabajo operativos mientras optimizan las experiencias de clientes y empleados. Tomemos la industria de la cadena de suministro como ejemplo. Los datos fiables y en tiempo real facilitan procesos simplificados y reducen los retrasos en los envíos. Como resultado, los costos operativos disminuyen mientras que la satisfacción general del cliente aumenta. Los datos de buena calidad proporcionan valiosos conocimientos sobre los compradores a equipos de marketing y ventas. Esto conduce a una comunicación más efectiva y una correcta asignación de los presupuestos. En resumen, la mejora de la calidad de datos permite que las organizaciones prosperen y disfruten de algunas ventajas. Entre ellas:- Decisiones empresariales sobresalientes. Los indicadores clave de rendimiento (KPIs) claramente definidos facilitan la mejora, el enfoque y la eficiencia de los equipos.
- Procesos empresariales optimizados. Los datos confiables y actualizados resultan en flujos de trabajo más eficientes. Ya no será necesario buscar datos de último momento ni corregir errores.
- Experiencia excepcional para clientes y empleados. En un entorno de servicio al cliente, los datos accesibles y confiables benefician tanto a empleados como a clientes. Eliminan errores costosos y reducen los frustrantes tiempos de espera prolongados en el teléfono.
Conclusiones
Hoy en día, los datos de alta calidad son la nueva moneda. Y son fundamentales para el éxito empresarial de cualquier organización. Por eso, una mala gestión puede tener consecuencias perjudiciales para cualquier empresa. Toma de decisiones, eficiencia de los procesos, productividad y experiencia del cliente. Todos los aspectos del negocio sufrirán.
Gracias a una buena calidad de datos, podrás estacar entre la multitud y obtener resultados empresariales superiores a tu competencia. Priorizar y compartir la precisión y confiabilidad de los datos entre departamentos. Ahorrar dinero y recursos. Comienza tu camino basado en datos con fuerza y desata ahora el poder de los datos. Infoverity te ayuda en el camino, ¡contacta con nosotros!
