5 factores comunes que reducen la calidad de los datos y cómo solucionarlos
Como sabe cualquier empresa de éxito, los datos son la savia del negocio. Pero hay una condición. Los datos deben ser completos, precisos, actuales, fiables y fácilmente accesibles para todo aquel que los necesite. Eso significa que los datos deben estar integrados, gestionados y gobernados por una plataforma fácil de usar. ¿Suena fácil? No necesariamente.
Uno de los problemas a los que se siguen enfrentando las organizaciones es la mala calidad de los datos, que puede afectar negativamente a procesos empresariales que van desde la analítica a la automatización, pasando por el cumplimiento normativo. Según Gartner, cada año, la mala calidad de los datos cuesta a las organizaciones una media de 12,9 millones de dólares. Gartner señala que la mala calidad de los datos también aumenta la complejidad de los ecosistemas de datos y conduce a una mala prise de décision.
Un enfoque adecuado de la gestion des données empresarial de datos ayuda a garantizar la calidad de los datos. Del mismo modo, reconocer y abordar los factores que reducen la calidad de los datos mitiga los problemas al tiempo que permite obtener beneficios en todos los procesos basados en datos.
Las organizaciones que experimentan cualquiera de estos cinco problemas tienen una calidad de datos deficiente. He aquí cómo identificar y solucionar los problemas:
1. Los datos están aislados para un grupo específico de usuarios
When individual employees or departments make copies of data for their use or collect data that is only available to a small user group—and is isolated from the rest of the company—data silos occur. The data is often incomplete or focused on a single department, like marketing. This common problem restricts data sharing and collaboration, offers limited insights based on partial data rather than holistic views into the business, increases costs by maintaining multiple versions of the same data, and creates several other problems. The solution is to break down silos for a single version of the truth and make integrated data available to all users.
2. Un mismo cliente tiene varios registros
La duplicación de datos se produce cuando existe más de un registro para un mismo cliente. Los datos duplicados pueden acabar en formatos diferentes, almacenarse en varios sistemas y dar lugar a informes inexactos. Este problema se produce cuando los datos sobre el mismo cliente o entidad se almacenan varias veces, o cuando los clientes existentes proporcionan diferentes versiones de su información, como Bob y Robert para un nombre o una nueva dirección. En estos casos, se crean registros adicionales en lugar de actualizar un único registro. Esto puede repercutir negativamente en la experiencia del cliente, ya que se bombardea a las personas con las mismas ofertas varias veces, o el marketing no puede crear un perfil completo de 360 grados para ofertas específicas. Realizar nettoyage des données con las herramientas adecuadas e integrar los registros puede eliminar los datos duplicados y crear potencialmente perfiles de cliente más sólidos.
3. Falta de una estrategia actual y global gestion des données
Las organizaciones necesitan una estrategia que gestione cómo se recopilan, organizan, almacenan y gobiernan los datos para su uso empresarial. La estrategia establece el nivel adecuado de calidad de datos para casos de uso específicos, como la prise de décision a nivel ejecutivo, y si se ejecuta correctamente, evita los silos de datos y otros problemas de calidad de datos. Una estrategia adecuada puede ayudar en todos los aspectos, desde el gouvernance de los datos hasta la seguridad y la calidad de los mismos. Gestionar y gobernar los datos de forma estratégica es cada vez más importante a medida que crecen los volúmenes de datos, se añaden nuevas fuentes y más usuarios y procesos dependen de los datos.
4. Datos incompletos
Para que los datos se optimicen y sean fiables, deben estar completos. La falta de información supone un obstáculo a la hora de generar perspectivas precisas y crear visiones completas del negocio o de los clientes. Por el contrario, los datos completos contienen toda la información que la empresa necesita para el análisis u otros usos, sin lagunas ni omisiones que puedan dar lugar a errores, conclusiones inexactas y otros problemas. Las organizaciones pueden tomar medidas para asegurarse de que los datos son completos determinando qué información o campos son necesarios para alcanzar los objetivos, haciendo que esos campos sean obligatorios cuando los clientes rellenen la información, utilizando técnicas de perfilado de datos para ayudar a garantizar la calidad de los datos e integrando conjuntos de datos.
5. Las TI en la sombra introducen datos sin control
La práctica de utilizar sistemas informáticos, dispositivos, aplicaciones u otros recursos puntuales en lugar de aprovechar los procesos y sistemas centralizados del departamento informático puede poner en peligro la calidad de los datos. Esto se debe a que los datos pueden no estar controlados, limpios o protegidos. Estas soluciones de TI pueden extenderse a la nube o a través de ella, dando lugar a silos de datos, con poca o ninguna supervisión y dando lugar a datos que no siguen los requisitos de cumplimiento de la organización. Ofrecer al personal un acceso fácil e instantáneo a datos de calidad en una única plataforma que satisfaga sus necesidades desalienta la práctica de las TI en la sombra.
Garantizar la calidad de los datos genera beneficios para toda la empresa
Disponer de sistemas empresariales gestion des données que garanticen la calidad de los datos puede suponer una ventaja competitiva, ya que ayuda a mejorar los análisis de datos y a acelerar la innovación. Los usuarios de toda la organización también tienen más confianza en sus resultados cuando confían en la calidad de los datos y es más probable que sigan los protocolos establecidos para utilizarlos.
Lograr y mantener la calidad de los datos requiere la tecnología adecuada. Las plataformas heredadas que no pueden adaptarse a los crecientes volúmenes de datos no son compatibles con las estrategias de calidad de datos. Del mismo modo, las plataformas que requieren la intervención continua de TI para ingerir, integrar y acceder a los datos disuaden de la calidad de los datos porque fomentan los silos o las soluciones de TI.
Los problemas de calidad de los datos no se limitan a los entornos sur site . Las organizaciones pueden descubrirlo por las malas cuando migran sus almacenes de datos a la nube: cualquier problema de calidad de datos sur site también migra a la nube.
One way to avoid data quality issues is to use a modern platform. For example, the Actian Analytics AI Platform simplifies how people connect, manage, and analyze their data. The easy-to-use platform provides a unified experience for ingesting, transforming, analyzing, and storing data while enabling best practices for data quality.
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