Las consecuencias de la mala calidad de los datos: Descubrir los riesgos ocultos

Resumen

La mala calidad de los datos drena silenciosamente millones en ingresos, productividad y confianza. En este blog se describen los riesgos financieros, operativos y de cumplimiento ocultos que se derivan de unos datos inexactos o incompletos.

• Una empresa media pierde 15 millones de dólares al año debido a la mala calidad de los datos; en Estados Unidos, este impacto alcanza los 3,1 billones de dólares en toda la economía.
• Los empleados dedican hasta un 27% de su tiempo a corregir datos erróneos, lo que ralentiza la toma de decisiones y aumenta los costes operativos.
• Los datos deficientes socavan los esfuerzos de cumplimiento, dañan la reputación de la marca y hacen que se pierdan oportunidades de mercado.

La calidad de los datos de una organización se ha convertido en un factor determinante de su éxito. Unos datos precisos, completos y coherentes son la base sobre la que se construyen las decisiones cruciales, la planificación estratégica y la eficiencia operativa. Sin embargo, la realidad es que se trata de un problema omnipresente, con implicaciones de gran alcance que a menudo pasan desapercibidas o se subestiman.

Definir la mala calidad de los datos

Antes de profundizar en las repercusiones de la mala calidad de los datos, es esencial comprender en qué consisten los datos deficientes. La información inexacta, incompleta, duplicada o con un formato incoherente puede considerarse datos de mala calidad. Esto puede deberse a varias causas, como problemas de integración de datos, incoherencias en la captura de datos, errores en la migración de datos, deterioro de datos y duplicación de datos.

Los costes ocultos de la mala calidad de los datos

1. Pérdida de ingresos
   La mala calidad de los datos puede afectar directamente a los resultados de una empresa. La información inexacta sobre los clientes, los detalles engañosos sobre los productos y el procesamiento incorrecto de los pedidos pueden provocar la pérdida de ventas, la disminución de la satisfacción de los clientes y el deterioro de la reputación de la marca. Gartner estima que la mala calidad de los datos cuesta a las organizaciones una media de 15 millones de dólares al año.
2. Reducción de la eficiencia operativa
   Cuando los empleados pierden tiempo corrigiendo manualmente errores en los datos o buscando información precisa, se reduce significativamente su productividad y la eficiencia general de los procesos empresariales. Esto puede provocar retrasos en la toma de decisiones, incumplimiento de plazos y aumento de los costes operativos.
3. Análisis y toma de decisiones erróneos
   El análisis de datos y los modelos predictivos solo son tan fiables como los datos en los que se basan. Los datos incompletos, duplicados o inexactos pueden dar lugar a conclusiones sesgadas, lo que conduce a decisiones estratégicas erróneas que pueden tener consecuencias de gran alcance para la organización.
4. Riesgos de cumplimiento normativo
   Las estrictas normativas de privacidad de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), exigen a las organizaciones mantener datos personales precisos y actualizados. El incumplimiento de estas normativas puede acarrear multas cuantiosas y daños a la reputación.
5. Oportunidades perdidas
   La mala calidad de los datos puede impedir que las organizaciones identifiquen las tendencias del mercado, comprendan las preferencias de los clientes y aprovechen las oportunidades que ofrecen los nuevos productos o servicios. Esto puede permitir que los competidores con mejores prácticas de gestión de datos obtengan una ventaja competitiva.
6. Daño a la reputación
   Los clientes son cada vez más conscientes de cómo las organizaciones gestionan sus datos personales. Los incidentes relacionados con violaciones de datos, información incorrecta sobre productos o malas experiencias de los clientes pueden erosionar rápidamente la confianza y dañar la reputación de una empresa, lo que puede ser difícil de reconstruir.

Medir el impacto financiero de la mala calidad de los datos

1. Pérdidas financieras anuales: Las organizaciones se enfrentan a una pérdida media anual de 15 millones de dólares debido a la mala calidad de los datos. Esto incluye costes directos, como la pérdida de ingresos, e indirectos, como ineficiencias y oportunidades perdidas(Data Ladder).
2. Impacto en el PIB: La mala calidad de los datos cuesta a la economía estadounidense aproximadamente 3,1 billones de dólares al año. Esta asombrosa cifra refleja la amplitud del problema en diversos sectores, lo que pone de relieve la omnipresente carga económica(Experian Data Quality)(Anodot).
3. Tiempo perdido: Los empleados pueden llegar a perder hasta un 27% de su tiempo tratando problemas con los datos. Esto incluye el tiempo dedicado a validar, corregir o buscar datos precisos, lo que reduce significativamente la productividad general(Anodot).
4. Oportunidades perdidas: Las empresas pueden perder el 45% de los clientes potenciales debido a la mala calidad de los datos, incluidos los datos duplicados, el formato no válido y otros errores que obstaculizan la gestión eficaz de las relaciones con los clientes y los esfuerzos de ventas(Data Ladder).
5. Costes de auditoría y cumplimiento: Las empresas pueden tener que gastar 20.000 dólares más al año en tiempo de personal para hacer frente a las crecientes demandas de auditoría causadas por la mala calidad de los datos. Esto pone de manifiesto los costes operativos adicionales que conlleva mantener el cumplimiento y la precisión de los informes financieros(CamSpark).

Estrategias para mejorar la calidad de los datos

Para hacer frente a la mala calidad de los datos es necesario un planteamiento polifacético que abarque la cultura organizativa, la gouvernance los datos y las soluciones tecnológicas.

1. Fomentar una cultura basada en los datos
   Es esencial desarrollar una cultura laboral que priorice la calidad de los datos. Esto implica establecer políticas claras de gestión de datos, estandarizar los formatos de datos y asignar responsabilidades de propiedad de los datos para garantizar la rendición de cuentas.
2. Implementación de una gobernanza de datos sólida
   La auditoría periódica de la calidad de los datos, la limpieza y deduplicación de los conjuntos de datos y el mantenimiento de la vigencia de los datos son fundamentales para mantener una alta calidad de los mismos. Las herramientas automatizadas de supervisión y validación de la calidad de los datos pueden mejorar considerablemente estos procesos.
3. Aprovechar las soluciones de calidad de datos
   Invertir en software especializado en calidad de datos puede automatizar las tareas de perfilado, limpieza, cotejo y deduplicación de datos, lo que reduce significativamente el esfuerzo manual necesario para mantener la integridad de los datos.

Los riesgos y costes asociados a la mala calidad de los datos son de gran alcance y a menudo se subestiman. Al reconocer los impactos ocultos, cuantificar las implicaciones financieras e implementar estrategias integrales de calidad de datos, las organizaciones pueden desbloquear el verdadero valor de sus datos y posicionarse para el éxito a largo plazo en la era digital.

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Acerca de Actian Corporation

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