Una mala calidad de datos genera importantes y variados problemas que afectan a la empresa a muy distintos niveles, desde el deterioro de la imagen corporativa o la ineficiente toma de decisiones al descenso de las ventas, una mala gestión de clientes, la repetición de procesos sobrecostes o, entre otras consecuencias habituales, el incumplimiento de normativas.
Si una empresa no controla que la calidad de la información sea la adecuada para garantizar un buen funcionamiento del negocio, de un modo u otro sufrirá el impacto que los errores en los datos producen. De hecho, los problemas de calidad de datos conllevan una serie de riesgos, y lo hacen de un modo diferente en cada organización, por lo que a la hora de buscar soluciones se hace necesario evaluar el impacto real de esta baja calidad de datos.
A la hora de determinar las pérdidas, se trata de identificar forma concreta cómo afecta esa baja calidad de datos a aspectos de todo tipo, como el cumplimiento normativo, los sobrecostes, retrasos, la carga de trabajo, eficacia en las decisiones, pérdidas, servicio al cliente, lucro cesante, la integración de la información, la precisión de cálculos, la privacidad o, por ejemplo, la competitividad de la empresa.
Las causas de la baja calidad de datos
Son muchas las causas que provocan y explican la baja calidad de datos: las migraciones, la data entry, aumento del volumen y diversidad de fuentes, la automatización de procesos, los errores de carga en sistemas transaccionales, datos externos o, entre otras, la creación de nuevas aplicaciones.
Es importante conocer dónde se genera esa mala calidad, las raíces del problema, en realidad, para poder aplicar soluciones que resulten lo más efectivas posible. Tengamos en cuenta que, si bien un proyecto de calidad de datos necesita de un seguimiento para mantener los resultados en un nivel óptimo, la calidad de la calidad es técnica y económicamente inviable.
implementar un proyecto de calidad de datos
La solución a estos problemas pasa por implementar procesos de calidad adaptados a las necesidades de la empresa, basados en el control del ciclo de vida de la calidad de los datos mediante un perfilado de la estructura y el contenido y una limpieza. Por lo general, los pasos se dividen en distintas acciones, que se llevan a cabo siguiendo el orden lógico: descubrir, analizar/definir, desarrollar, revisar/analizar y monitorizar. Idealmente, además, la solución ha de ser global, no departamental, si no desde un principio, al menos, sí a largo plazo.
Además de implementar un proyecto de calidad de datos, transformar pérdidas en beneficios requiere contar con recursos humanos idóneos, tecnologías de vanguardia.
Para mayor información sobre este tema acceda a http://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/bid/395082/P-rdidas-por-la-baja-calidad-de-los-datos-empresariales