A raíz del auge de Internet, muchas empresas y organizaciones han llegado a creer que estaban ante una auténtica ‘mina de datos’ que iban a poder explotar fácilmente. Pero nada más lejos de la realidad, porque la mayoría de ellas ya se han dado cuenta que no es oro todo lo que reluce en la ‘red de redes’ y que disponer de datos no necesariamente equivale a estar bien informado.
Hablamos de un asunto importante, dado el papel básico que ya empiezan a jugar los datos en nuestro día a día. De hecho, se estima que en 2025 cerca del 20 % de los datos existentes serán críticos para las vidas de las personas; así como que uno de cada cuatro datos se generará en tiempo real.
Por lo tanto, nos dirigimos hacia una sociedad cada vez más integrada con las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC). De hecho, ya muchas de las actividades de sus ciudadanos empiezan a estar vinculadas, de una u otra manera, a las herramientas digitales. Lo que se empieza a traducir en la aparición enormes volúmenes de datos, de características muy diversas, que en su origen no siempre están aptos para ser aprovechados por las empresas.
Los datos deben ser tratados como lo que son: un elemento fundamental del negocio
Ante este reto, el Business Intelligence será la principal vía para rentabilizar todo ese ‘Big Data’ e integrar protocolos de ‘Data Quality’ y ‘Data Cleansing’ en sus procesos de negocio. Principalmente, porque desde esta óptica los datos se perciben como un activo corporativo clave para el éxito de las empresas.
Lo cierto es que cada vez lo son más. Tanto por su valor para convertirse en información, como para aportar también conocimiento. O lo que es lo mismo, por constituirse en recursos básicos a la hora de tomar decisiones. Así que prescindir de ellos puede tener severas consecuencias para el futuro, que aunque quizás puedan ser inapreciables hoy, tienen el potencial de ser catastróficas a medio o largo plazo.
Hablamos de problemas de alcances exponenciales, como el denominado efecto del ‘látigo’ de las cadenas de suministro. Y es que, por ejemplo, si un error de datos lleva a un mayorista a una desviación del 10 %, por cada 10 productos que a priori debería suministrar a cada tienda, entregará 11. Y si trabaja con 100 minoristas, serán 100 unidades de más; con las consiguientes consecuencias económicas y logísticas para todas las partes implicadas.
¿Por qué preocuparnos de la calidad de los datos?
En ActionsDATA conocemos bien el valor y el potencial que tienen los datos para su explotación en las actividades de Marketing, por lo que recapitulamos aquí algunas de las ventajas que tiene el control de su calidad:
- Orientan las estrategias hacia el camino idóneo: Si los datos son buenos, se asumen menos riesgos y es más sencillo acertar a la hora de tomar decisiones.
- Permiten ahorrar tiempo y recursos: Siempre es posible cometer errores, pero los que causan los datos son evitables. Prevenirlos es una buena manera de quitarnos piedras del camino y de garantizar que no perderemos tiempo y dinero de manera innecesaria.
- Suponen una inversión que acaba dando resultados: Al principio, quizá haya que gastarse más dinero para garantizar la limpieza y la calidad de los datos. Pero es una inversión que prácticamente asegura la rentabilidad, porque como hemos dicho, permitirá ahorrar tiempo y recursos, evitará fallos y favorecerá la elección de los caminos más adecuados.
- Se ajustan a las regulaciones internacionales: Trabajar con datos implica asumir una responsabilidad, así como cumplir con reglas y normativas. Las empresas están obligadas a adecuarse a la legislación y a velar por la seguridad e integridad de esta información, y esto es algo que solo se consigue a través de su calidad.
- Potencian la imagen de la empresa de cara a los clientes y la distinguen de la competencia: Cuidar de los datos es sinónimo de buena praxis en las empresas. Por tanto, hacerlo permite ganar en credibilidad a la hora de tomar las decisiones, ya que estas estarán bien argumentadas y justificadas.
- Transmiten seguridad y satisfacción a los empleados: Los datos forman parte del día a día de las empresas, y asegurar su calidad aportará confianza y tranquilidad a los trabajadores. De esta forma, podrán actuar y elegir sin el temor de que un error desde el origen pueda dar al traste con todo su esfuerzo.
- Facilitan la adecuación y la personalización del servicio : Unos datos de calidad llevan a un mejor conocimiento de nuestro ‘buyer persona’. Algo muy importante, en un momento donde la experiencia de los usuarios es fundamental.
El origen de los datos erróneos o incorrectos
Queda claro que la calidad de los datos no es un asunto baladí en estos tiempos. Pero, ¿de dónde provienen los datos erróneos o de baja calidad? Pues el origen del problema puede estar en un fallo humano o técnico, siendo estos los desencadenantes más habituales:
- Fallos en las entradas: Están propiciados por errores humanos, intencionados o no, a la hora de introducir manualmente la información en el sistema. Es lo que ocurre, por ejemplo, cuando un usuario se inscribe empleando datos falsos o se equivoca al rellenar un formulario.
- Fallos externos: La incorporación de datos externos a nuestros sistemas puede dar lugar a incidencias muy variadas si no se ha realizado un análisis previo de su calidad.
- Fallos de carga en los sistemas transaccionales: Las empresas cuentan con sistemas especializados para recabar, almacenar, modificar y recuperar los datos que manejan durante sus transacciones. Y hay ocasiones en los que estos no funcionan adecuadamente, por lo que se pierde información durante el proceso o incluso se hace imposible su recolección o gestión.
- Fallos en la migración de los datos: Es recomendable trabajar la calidad de los datos antes de llevarlos de un lado a otro, ya que en el momento de migrarlos podemos descubrir problemas de compatibilidad, duplicidad, redundancia, etc. que compliquen nuestro trabajo.
El objetivo: cumplir con los estándares de calidad de los datos
En definitiva, las empresas y organizaciones deben tomarse en serio el ‘Data Quality’ e incluirlo en sus procesos de negocio. Es necesario que inviertan desde el principio e impliquen en la labor a personal especializado, para diseñar sistemas de vigilancia que monitoricen constantemente el acceso y el tratamiento de los datos.
Esta tarea requiere del empleo de indicadores clave o KPI’s para evaluar su calidad, así como de la utilización de herramientas automatizadas que simplifiquen los aspectos más complejos. Todo con el objetivo de activar estructuras de trabajo estandarizadas y flexibles, perfectamente adaptadas a las necesidades de hoy en día y que sean respetuosas con la legislación vigente.
Solo así será posible cumplir con sus premisas de calidad de datos y garantizar algunas de sus cualidades básicas, como su disponibilidad, usabilidad, confiabilidad, pertinencia y buena presentación. En definitiva, aspectos que pueden ayudarnos a tomar decisiones adecuadas y a marcar la diferencia, en un mercado cada vez más condicionado por las Tecnologías de la Información y el Big Data.
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