Los problemas de calidad de datos más comunes y cómo resolverlos

Para diferenciarse de la competencia, innovar y ofrecer productos y servicios personalizados, la recopilación de datos es esencial. Sin embargo, la gestión de datos no es un paseo: pequeños problemas pueden afectar a su calidad cada día. Datos incompletos o inexactos, problemas de seguridad, datos ocultos, duplicados, incoherencias, imprecisiones, etc.

He aquí un resumen de los problemas más comunes relacionados con la calidad de los datos y algunas buenas prácticas para frenarlos definitivamente.

Riesgos asociados a la mala calidad de los datos

Como se ha dicho una y otra vez, cuando se trata de datos, el verdadero problema no es la cantidad de datos, sino su calidad. La gestión de la calidad de los datos (DQM) es una disciplina exigente que se basa en el cuestionamiento interminable de los procesos de datos y la vigilancia constante de la propia naturaleza de la información que constituye sus activos de datos. La mala calidad de los datos puede traducirse directamente en una disminución de los ingresos y un aumento de los costes operativos, lo que puede acarrear pérdidas financieras para su empresa.

Cuando la calidad de los datos se degrada, pueden distorsionarse los análisis, las proyecciones, las previsiones e incluso las decisiones. Cuanto mayor sea el volumen de datos degradados, mayor será la brecha entre la realidad y la comprensión de la realidad. Garantizar la calidad de los datos empieza por comprender bien los errores que pueden afectarlos.

Los problemas de calidad de datos más comunes

Garantizar la calidad de los datos es un tema clave para cualquier empresa que base su estrategia de desarrollo en los datos. Para llevar a cabo acciones específicas, es necesario priorizar las tareas y no dispersarse demasiado. La gestión de la calidad de los datos consiste en identificar toda la información errónea que pueda distorsionar la toma de decisiones. Estos datos erróneos pueden clasificarse en cuatro categorías.

Datos duplicados

Cuando los datos están duplicados, significa que la misma información está presente varias veces en la misma base de datos o archivo. La duplicación de datos es, por tanto, uno de los problemas más perjudiciales porque suele ser difícil de detectar. Por encima del 5% de datos duplicados, se considera que la calidad de los datos empieza a degradarse. Por ejemplo, las herramientas CRM suelen generar datos duplicados, porque sus usuarios a veces añaden contactos sin comprobar su presencia en la base de datos.

Datos ocultos

A diario, su empresa genera una cantidad cada vez mayor de datos. Muy a menudo, sólo aprovecha una parte limitada de la información disponible. El resto de los datos producidos por su empresa se dispersa y se diluye en silos de datos. Así, permanecen permanentemente sin explotar. Por ejemplo, el historial de compras de un cliente no siempre está disponible para los equipos de atención al cliente. Sin embargo, esta información les permitiría identificar mejor el perfil del cliente y, por tanto, ofrecer respuestas más pertinentes a sus solicitudes específicas, o incluso realizar ventas adicionales o cruzadas mediante sugerencias adaptadas.

Datos incoherentes

¿Son realmente John Smith y Jon Smith dos clientes diferentes? Los datos incoherentes afectan considerablemente a la calidad de los datos. También puede deberse a otro fenómeno bien conocido: la redundancia. Este fenómeno se produce cuando se trabaja con múltiples fuentes (incluidos datos de terceros) además de los datos propios. Las discrepancias en los formatos de los datos, las unidades o incluso la ortografía deben ser objeto de seguimiento en un enfoque de calidad de datos.

Datos inexactos

Puede parecer obvio, pero los datos inexactos son probablemente uno de los peores problemas que pueden socavar la calidad de los datos. Cuando los datos de los clientes son inexactos, cualquier experiencia personalizada no será relevante. Por ejemplo, si su inventario de datos es inexacto, las dificultades de suministro o los costes de almacenamiento pueden dispararse. Tanto si se trata de información de contacto incorrecta como de campos vacíos o que faltan, debe hacer todo lo posible por erradicar los datos inexactos.

Cómo resolver los problemas de calidad de datos

Aunque el sentido común suele presidir una buena gestión de la calidad de los datos, no basta para garantizarla.

Para hacer frente a estos retos y resolver sus problemas de calidad de datos, necesitará una herramienta de gestión de calidad de datos. Pero para elegir la solución adecuada, tendrá que empezar por cartografiar sus activos de datos para identificar y evaluar su calidad real. La implantación de una solución de gestión de la calidad de los datos, la gobernanza de los datos, la formación y la concienciación de sus equipos para una buena gestión de los datos... son pilares esenciales para limitar los problemas relacionados con la calidad de los datos.

Acerca de Actian Corporation

Actian hace que trabajar con datos sea fácil. Nuestra plataforma de datos simplifica la forma en que las personas conectan, gestionan y analizan datos en entornos cloud, híbridos y locales. Con décadas de experiencia en gestión y analítica de datos, Actian ofrece soluciones de alto rendimiento que ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos. Estamos reconocidos por los principales analistas del sector y hemos recibido premios por nuestro rendimiento e innovación. Nuestros equipos comparten casos de éxito en conferencias (como Strata Data) y contribuyen activamente a proyectos de código abierto. En el blog de Actian tratamos temas como la ingesta de datos en tiempo real, el análisis de datos, la gobernanza y gestión de datos, la calidad de los datos, la inteligencia de datos y el análisis impulsado por IA.