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La importancia de la calidad de los datos

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martes, 10 de noviembre de 2015
La importancia de la calidad de los datos

Hoy en día trabajar con datos de alta calidad para tomar decisiones en el ámbito empresarial es algo verdaderamente importante. Sin embargo, ¿las empresas le dan la importancia que tiene? ¿Se invierte parte del presupuesto en obtener unos datos de calidad?

 

Los objetivos de calidad de datos de negocio se basan en necesidades que aporten ventajas operativas, tales como eliminar redundancias, optimizar procesos, evitar incidencias o abrir nuevas oportunidades y líneas de negocio.

 

En pleno Siglo XXI, la información ha pasado a ser un recurso clave organizacional y de ahí, que la buena gestión de los datos se esté convirtiendo en  un factor primordial para las organizaciones. En este sentido, hay que destacar que los datos aportados sin un orden y sentido, no sirven de nada. Los datos tienen que cumplir con unos estándares de calidad, pero uno de los problemas que nos encontramos actualmente, es que muchas empresas no ponen el especial cuidado para asegurar estos estándares.

 

Uno de los principales objetivos de realizar un procedimiento de calidad de datos es asegurar su homogeneidad y consistencia. Por ello, los analistas de inteligencia de negocio tienen como labor el detectar cada inconsistencia, aislarla, analizarla e identificar el problema para proceder con la solución haciendo uso de una herramienta o estableciendo un procedimiento para el correcto tratamiento de los datos.

 

En un mercado cada vez más competitivo, las empresas deben tener una noción clara y objetiva de qué hacer con sus inversiones y minimizar los perjuicios todo lo posible, algo que se puede lograr cuando las decisiones se toman teniendo en cuenta la información recibida.

 

Sin embargo, la gestión de la información acaba siendo uno de los primeros proyectos de los que prescinden las empresas cuando hay una reducción de presupuesto. Hay varios motivos por los que las empresas no invierten lo suficiente en data quality. El más extendido, es el pensar que los datos con los que se cuenta en las organizaciones son suficientes, sin embargo, la mayoría de estudios defienden lo contrario.

 

 El principal motivo por el que las empresas no invierten lo suficiente en data quality es el miedo a lo desconocido. Esto suele ocurrir cuando las empresas no saben muy bien cómo afrontar una iniciativa de calidad de datos. En este sentido es muy importante que las empresas de data quality cuenten con un buen servicio de consultoría para integrar esos datos de la mejor manera posible en los sistemas de sus clientes.

 

Por otro lado, con un mayor detalle de los datos, se puede llegar a descubrir que no se tiene un conocimiento exhaustivo de los clientes o que no se ha sido capaz de detectar un fraude, lo que puede llevar a conflictos internos.

 

Otro de los motivos más comunes es pensar que los datos no se necesitan. Se trata de un motivo completamente erróneo, ya que comprobar que los informes son correctos, que las decisiones son consistentes o detectar un fraude, puede evitar importantes quebraderos de cabeza, a la vez que ahorra mucho dinero a las organizaciones, ya que les ayudará a acertar en la toma de decisiones.

 

Por último, hay muchas empresas que no invierten lo suficiente en data quality por razones económicas. Aunque pueda parecerlo, realmente es una percepción errónea. Actualmente existen muchas herramientas asequibles que permiten implementar soluciones de calidad de datos en tiempos cortos y con una gran efectividad.

 

 

 

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