Los datos mueven el mundo. Impulsan todo, desde la forma en que las empresas entienden, atienden y llegan a los clientes, hasta las herramientas de IA, analíticas y toma de decisiones que guían las operaciones. Resultan esenciales, además, para demostrar el cumplimiento de las normativas gubernamentales.
Sin embargo, no todos los datos (o metadatos) se crean de la misma manera. Muchas organizaciones se enfrentan a información antigua, redundante o irrelevante. Si no se controlan, estos “datos sucios” obstruyen los sistemas, sesgan la información y debilitan las propias decisiones y operaciones que deben respaldar. Ese es el motivo por el que el objetivo primordial de las empresas de hoy en día es lograr un nivel de calidad de datos en el que pueden confiar plenamente.
La calidad de los datos se refiere a su idoneidad para un fin específico en un contexto determinado. Las organizaciones consideran que los datos son aptos para su uso cuando son precisos, completos, coherentes, oportunos, relevantes y únicos (no hay datos duplicados innecesarios).
Hoy en día, la calidad de los datos es fundamental porque de ella dependen todos los procesos digitales que respaldan a una empresa, sus empleados y sus clientes. Con datos de alta calidad, las empresas operan de forma más estratégica y eficiente, a la vez que se ganan una mayor confianza de los clientes. De lo contrario, pueden tener dificultades con la información errónea, oportunidades perdidas e, incluso, sufrir pérdidas financieras.
Estas pérdidas suelen comenzar con episodios pequeños y cotidianos que se desarrollan en toda la empresa. Imagina, por ejemplo, que eres un representante de ventas en una reunión crítica. Abres tu aplicación móvil de CRM para obtener inteligencia de última hora sobre tu cliente. Pueden ocurrir dos cosas. Si los datos son actuales, relevantes y valiosos, podría impresionar al cliente lo suficiente como para firmar en la línea de puntos. Sin embargo, si basas tu argumento en datos antiguos o imprecisos, puede llevar al cliente a pensar que no estás preparado y, consecuentemente, arruinar la conversación y cualquier venta potencial.
Las organizaciones deben evaluar la calidad de sus datos examinando al menos seis aspectos, a saber:
¿Son ciertos los datos? Las organizaciones deben asegurarse de que los datos que utilizan reflejan los valores reales para que sean útiles. Por ejemplo, con datos innegablemente precisos, los minoristas del retail pueden procesar los reembolsos de forma rápida y correcta en todo momento, lo que refuerza la confianza de los clientes. Las organizaciones sanitarias, como los hospitales, pueden garantizar que el equipo médico y el personal de enfermería siempre tengan la información correcta durante la atención médica. Asimismo, los bancos pueden aprobar préstamos con confianza, sabiendo que sus evaluaciones crediticias se basan historiales de ingresos y reembolsos fiables.
¿Están presentes todos los puntos de datos necesarios? Con información completa, las empresas pueden tomar decisiones seguras e integrales, y evitar la incertidumbre. Por ejemplo, una aerolínea con registros completos de pasajeros puede prever la demanda con mayor precisión, optimizar las rutas y evitar el costoso overbooking. De forma similar, un hospital con datos de ingresos completos puede asignar a los pacientes a las camas correctas de forma más eficiente, lo que reduce los tiempos de espera y mejora la atención general.
¿Son los datos uniformes en todos los sistemas, formatos y fuentes? Con datos coherentes, las organizaciones pueden evitar contradicciones confusas y operar con confianza, sabiendo que todos los miembros del equipo usan las mismas directrices. Por ejemplo, una agencia de salud pública con registros de vacunación coherentes en bases de datos estatales y federales puede confirmar rápidamente quién está protegido durante un brote y dirigir los recursos donde más se necesitan.
¿Están los datos actualizados y disponibles? El acceso a información oportuna permite a las organizaciones aprovechar las oportunidades o responder a los problemas sin demora. Por ejemplo, un representante de ventas con los últimos datos de precios y promociones puede ajustar las ofertas en el acto para ayudar a cerrar acuerdos. Asimismo, un representante de atención al cliente con acceso a las interacciones recientes con un cliente puede resolver los problemas más rápido e incluso anticiparse a sus necesidades.
¿Se ajustan los datos a las reglas, los formatos y los requisitos empresariales definidos? Los datos válidos siguen los estándares de calidad de los datos de una organización, como los formatos de fecha correctos, los códigos de producto estandarizados y la longitud de los campos necesaria para cuestiones como los números de cuenta o los ID.
Con datos válidos, los sistemas se ejecutan sin problemas y las decisiones son fiables. Un banco que aplica formatos de números de cuenta, por ejemplo, puede procesar los pagos automáticamente sin revisión manual. Un hospital que requiera que los resultados de laboratorio usen códigos estándar puede enviar esos resultados directamente al historial clínico de los pacientes, para ponerlos más fácilmente a disposición del equipo médico.
¿Cada registro es único o existen redundancias? Los datos innegablemente únicos permiten a las organizaciones crear una única fuente de verdad para lo que deseen buscar, ya sean clientes, empleados, partners o productos. Esto permite obtener información más clara, tener procesos más fluidos y una comunicación más personalizada con los clientes. Por ejemplo, un minorista del retail con un registro único por comprador puede vincular la actividad en línea y en tienda, lo que le permite recomendar productos basados en el historial de compras completo de un cliente, en lugar de en perfiles fragmentados.
Lamentablemente, muchas organizaciones se enfrentan a una serie de desafíos frustrantes y largos en cuanto a la calidad de los datos que pueden afectar negativamente a sus resultados finales. Para mantener estos problemas bajo control, las organizaciones suelen implementar una combinación de herramientas para supervisar, gestionar, inventariar, gobernar y limpiar sus datos.
Entre los problemas de calidad comunes que se deben abordar se incluyen:
Los errores humanos durante la introducción de datos, los procesos de recopilación de datos defectuosos y la dificultad para integrar datos de diferentes fuentes a menudo conducen a conjuntos de datos imprecisos que socavan las decisiones y operaciones empresariales. Por ejemplo, si las direcciones de los clientes se introducen incorrectamente en una base de datos, sus envíos pueden retrasarse o perderse, lo que se traduce en costes adicionales y clientes frustrados.
La falta de algún dato fundamental puede perjudicar el valor y la fiabilidad de todo un conjunto de datos. Un banco, por ejemplo, no puede evaluar la solvencia de un solicitante de préstamo sin una visión completa de sus ingresos y gastos. Un profesional del marketing que venda escapadas de lujo podría encontrarse con una experiencia similar si sus registros no le indican si los clientes están empleados o desempleados.
Cuando los nombres de los archivos, las fechas u otros elementos de definición de datos se almacenan en diferentes formatos, se vuelve más difícil encontrar o comparar la información. Esto puede dar lugar a errores empresariales y decisiones erróneas cuando los datos se combinan o analizan posteriormente. Por ejemplo, la dirección de un cliente de una aseguradora podría estar actualizada en el sistema de reclamaciones, pero no en la base de datos de pólizas, lo que provocaría retrasos en los pagos.
La falta de datos también puede dañar considerablemente las finanzas, las operaciones y la imagen pública de una empresa. Los modelos financieros y las previsiones se vuelven cada vez menos fiables, los procesos automatizados se estancan y los sesgos se cuelan en los procesos de contratación e interacción con los clientes, lo que erosiona la confianza y la percepción de la marca.
A menudo, el proceso de preparación de los datos lleva tanto tiempo que, cuando llegan a los empleados, clientes u otros usuarios, ya están obsoletos, lo que genera complicaciones. Por ejemplo, los equipos de ventas pueden hacer promesas a los clientes que no podrán cumplir si usan datos obsoletos. Un hospital que dependa de historias clínicas de pacientes obsoletas también puede perderse una actualización reciente sobre alergias, lo que pone en riesgo la calidad de la atención y la seguridad del paciente.
Las entradas no válidas hacen perder el tiempo, generan trabajo innecesario e incluso pueden desencadenar posibles infracciones normativas. Supongamos que un banco, por ejemplo, permite valores no válidos como importes negativos de préstamos o ID de prestatarios que faltan en sus sistemas. En ese caso, puede declarar erróneamente la exposición a riesgos financieros o la liquidez de capital, y, por tanto, incumplir las normas de información del sector. De forma similar, imaginemos un sistema hospitalario que acepta resultados de laboratorio sin códigos médicos estándar. Es posible que los resultados no se integren correctamente en los historiales clínicos de los pacientes, lo que podría retrasar el tratamiento y erosionar la confianza en el sistema.
Cuando varios usuarios o fuentes de datos introducen la misma información en diferentes partes de un sistema, esto puede generar rápidamente ineficiencias, falta de integridad en los datos y costes innecesarios. Por ejemplo, un fabricante con registros de proveedores duplicados puede pagar accidentalmente la misma factura o pedir el mismo producto más de una vez, lo que supone una pérdida de tiempo, dinero y esfuerzo.
Si se superan estos obstáculos, disponer de datos de buena calidad puede reportar importantes beneficios a una organización.
Algunas de las ventajas más comunes son:
Cuando los ejecutivos y los empleados confían en los datos que tienen al alcance de la mano, los utilizan sistemáticamente para orientar la planificación y las decisiones. Sin esa confianza, es probable que los ignoren. Por ejemplo, un minorista con una buena visión de las ventas y el inventario puede lanzar ofertas relámpago con confianza y sin sobreventas de existencias. Un fabricante que confíe en sus datos también puede prever la demanda con precisión y ejecutar una producción rentable y puntual.
Unos datos buenos y limpios permiten a los equipos identificar los cuellos de botella en el flujo de trabajo y abordar los problemas de productividad o mantenimiento con prontitud. Las empresas de equipos pesados, por ejemplo, pueden supervisar de forma remota sus excavadoras o tractores arrendados en tiempo real mediante el uso de datos de alta calidad para dar servicio proactivo a los vehículos para sus clientes, lo que mejora su eficiencia y vida útil.
El éxito en ventas y el marketing depende de la información valiosa que se obtenga sobre cómo cambiar el sentimiento y el comportamiento de los clientes. Maximizar la calidad de los datos es fundamental para lograr una interacción con los clientes eficaz, así como la satisfacción de estos. Por ejemplo, unos datos de alta calidad que muestran que casi el 60 % de los consumidores prefieren comprar productos de marcas que apoyan las economías locales podrían llevar a una empresa a destacar su filantropía regional en los anuncios. O los datos que muestran que la mayoría de los jóvenes prefiere bebidas bajas en azúcar podrían incitar a una empresa de refrescos a lanzar y promover productos más saludables para ese grupo demográfico.
Los datos de mala calidad proporcionan información deficiente. Con datos de alta calidad, las herramientas de IA y de analíticas se convierten en asesores de confianza para la toma de decisiones clave relacionadas con el negocio, los productos y los clientes. Por ejemplo, si una empresa de logística sabe que tiene datos de alta calidad, puede utilizar con confianza la IA y las analíticas para optimizar rutas y horarios, y, de ese modo, reducir los costes y optimizar la entrega a tiempo y la satisfacción del cliente.
Hay muchos enfoques que pueden mejorar la calidad de los datos. Asimismo, las empresas aplican distintas tecnologías y procesos para gestionar sus registros digitales de forma eficaz. Sin embargo, hemos destacado cinco prácticas recomendadas esenciales que puedes utilizar para maximizar la calidad de los datos en tu organización:
Para mejorar la calidad de los datos, se debe comprender lo que se tiene. Comienza por auditar la calidad y estructura de tus fuentes de datos para evaluar la precisión, integridad y coherencia.
Las reglas de calidad de los datos son estándares predefinidos que determinan si la información es apta para su uso, de forma similar a los reglamentos de construcción que garantizan que todas las vigas, cables y tuberías de una vivienda sean seguros.
Al igual que un mecánico pone a punto un motor para que funcione sin problemas, las herramientas o los procesos pueden ayudar a encontrar y solucionar errores, incoherencias e imprecisiones en los conjuntos de datos.
Estas herramientas verifican continuamente que tus datos sean precisos, completos y coherentes para su uso empresarial. Son especialmente importantes a medida que las organizaciones implementan agentes de IA, que dependen de la calidad de los datos que consumen.
Todo el mundo en una organización necesita comprender por qué es esencial contar con datos de calidad y qué deben hacer por su parte para garantizar que sean precisos, coherentes y fiables en todas las etapas de su ciclo de vida. Esto no solo significa alentar a los empleados a adoptar una cultura de calidad de los datos, sino también proporcionarles una formación esencial que les ayude a reconocer los problemas de calidad de los datos, seguir las prácticas recomendadas y responsabilizarse de los datos que gestionan.
Las 3 C de la calidad de los datos se refieren a un marco que algunos líderes de tecnología de la información (TI) utilizan para evaluar la idoneidad de los datos. En concreto, hacen referencia a la coherencia, completitud o integridad y conformidad (a veces también referida como “exactitud”) de los datos. Muchas organizaciones de TI utilizan las 3 C como parte de sus programas de gobernanza y gestión de datos.
La calidad de los datos se refiere a la precisión y relevancia de la información para la toma de decisiones en un momento determinado. ¿Cómo me pueden servir a mí ahora? La integridad de los datos, por otra parte, garantiza que la información permanezca coherente, protegida y fiable a lo largo del tiempo. La integridad viene a ser el marco general sobre cómo se introducen, almacenan y gestionan los datos, mientras que la calidad es un subconjunto que garantiza que los datos sean realmente útiles.
La gobernanza de datos es un enfoque estructurado que busca gestionar, organizar y controlar los activos de datos de una organización. Incluye el establecimiento de directrices y procedimientos para garantizar la calidad de los datos, la seguridad y el cumplimiento. Asimismo, implica establecer mecanismos para supervisar la calidad de los datos a efectos de elaboración de informes operativos y normativos.
Un enfoque común es establecer métricas de calidad de los datos para supervisar el estado y la integridad de los mismos. Estas métricas se pueden configurar para realizar un seguimiento de la medida en que los datos cumplen con los estándares predefinidos para cada aspecto de la calidad de los datos (como la precisión, integridad y coherencia). Al definir reglas específicas (p. ej., “todas las direcciones de correo electrónico deben contener '@'”), puedes crear métricas automatizadas (p. ej., “porcentaje de direcciones de correo electrónico con una '@'”) para realizar un seguimiento del estado de los datos a lo largo del tiempo, emitir alertas proactivas sobre los problemas y garantizar que tus datos sean adecuados para su propósito.
