Gestión de la calidad de los datos: los elementos clave para mejorar tus datos

Resumen

La calidad de los datos es fundamental para una toma de decisiones fiable y para el rendimiento empresarial.
Una mala calidad de los datos conlleva costes elevados, errores y una pérdida de confianza.
Entre los criterios clave de calidad se incluyen la precisión, la exhaustividad, la coherencia, la validez y la puntualidad.
Una gestión eficaz requiere un seguimiento continuo, actualizaciones y una adaptación a las necesidades de la empresa.
Entre las mejores prácticas se incluyen la eliminación de duplicados, la definición de una taxonomía clara de los datos y el uso de herramientas de metadatos.

Disponer de grandes volúmenes de datos no sirve de nada si estos son de mala calidad. El reto que plantea la gestión de la calidad de los datos es una prioridad fundamental para las empresas hoy en día. Como herramienta de toma de decisiones utilizada para gestionar tanto la innovación como la satisfacción del cliente, el control de la calidad de los datos exige mucho rigor y método.

Generar datos por el mero hecho de generarlos, porque está de moda, porque la competencia lo hace o porque lo has leído en la prensa o en Internet… Todo eso ya es cosa del pasado. Hoy en día, ningún sector empresarial niega el carácter eminentemente estratégico de los datos.

Sin embargo, el verdadero reto en lo que respecta a los datos es su calidad. Según la edición de 2020 del Cuadrante Mágico de Gartner sobre soluciones de calidad de datos, más del 25 % de los datos críticos de las grandes empresas son incorrectos. Esto sitúa a las empresas en una situación que genera costes directos e indirectos. Errores estratégicos, malas decisiones, diversos costes asociados a la gestión de datos… El coste medio de una mala calidad de los datos asciende a 11 millones de euros al año.

¿Por qué es así?

Simplemente porque, a partir de ahora, todas las decisiones estratégicas de tu empresa se basan en el conocimiento de tus clientes, tus proveedores y tus socios. Si tenemos en cuenta que los datos están omnipresentes en tu negocio, la calidad de los datos se convierte en una cuestión prioritaria.

Gartner no es la única empresa que destaca esta realidad. A finales de 2020, IDC reveló en un estudio que las empresas se enfrentan a numerosos retos en relación con sus datos. Casi dos de cada tres empresas consideran que la identificación de datos relevantes supone un reto, el 76 % de ellas considera que la recopilación de datos puede mejorarse y el 72 % cree que sus procesos de transformación de datos con fines de análisis podrían mejorarse.

Gestión de la calidad de los datos: una disciplina exigente

Al igual que cuando cocinas, cuantos más ingredientes de calidad utilices, más valorarán tus invitados tu receta. Dado que los datos son elementos que deben conducir a mejores análisis y, por lo tanto, a mejores decisiones, es fundamental asegurarse de que sean de buena calidad.

Pero, ¿qué se entiende por datos de calidad? Se pueden tener en cuenta varios criterios. La exactitud de los datos (un número de teléfono completo), su conformidad (un número compuesto por 10 dígitos precedidos de un prefijo nacional), su validez (se utiliza siempre), su fiabilidad (permite ponerse en contacto con el destinatario), etc.

Para una gestión eficaz de la calidad de los datos, es necesario asegurarse de que se cumplan todos los criterios que hayas definido para considerar que los datos son de buena calidad. Pero ten cuidado. Los datos deben actualizarse y mantenerse para garantizar su calidad a lo largo del tiempo y evitar que queden obsoletos. Y los datos obsoletos, o aquellos que no se actualizan, comparten ni utilizan, pierden instantáneamente su valor, ya que dejan de contribuir de forma eficaz a tu reflexión, tus estrategias y tus decisiones.

Buenas prácticas en materia de calidad de los datos

Para garantizar la integridad, la coherencia, la precisión, la validez y, en definitiva, la calidad de tus datos, debes actuar siguiendo una metodología adecuada. El paso fundamental de un proyecto eficaz de gestión de la calidad de los datos consiste en evitar la duplicación. Además de suponer una carga innecesaria en sus bases de datos, los duplicados distorsionan los análisis y pueden socavar la pertinencia de sus decisiones.

Si eliges una herramienta de gestión de la calidad de los datos, asegúrate de que incluya un módulo que automatice el aprovechamiento de los metadatos. Al centralizar todo el conocimiento que tienes sobre tus datos en una única interfaz, se facilita su aprovechamiento. Este es el segundo pilar de su proyecto de gestión de la calidad de los datos.

La definición precisa de tus datos y su taxonomía te permite abordar de forma eficaz el proceso de optimización de la calidad. A continuación, una vez que tus datos se han identificado y clasificado claramente, se trata de situarlos en el contexto de las expectativas de las distintas líneas de negocio de la empresa para evaluar su calidad.

Esta labor de conciliación entre la naturaleza de los datos disponibles y su uso por parte de las líneas de negocio es un elemento decisivo de la gestión de la calidad de los datos. Pero también es necesario ir más allá y cuestionar el carácter sensible de los datos. El carácter sensible o no de los datos depende de las decisiones que se tomen en relación con el reto que supone el cumplimiento normativo.

Desde la entrada en vigor del RGPD en 2018, las consecuencias de tomar decisiones arriesgadas en materia de seguridad de los datos son graves, y no solo desde el punto de vista económico. De hecho, tus clientes se muestran ahora muy sensibles respecto a la naturaleza, el uso y la protección de los datos que comparten contigo.

Al gestionar eficazmente la calidad de los datos, también contribuyes a mantener la confianza de tus clientes… y la confianza de los clientes no tiene precio.

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