En la actualidad, en plena era digital, los datos se han convertido en el activo más valioso de las empresas y personas. Desde las grandes corporaciones hasta las pequeñas startups, todas dependen de la información para tomar decisiones estratégicas, optimizar procesos y mejorar la experiencia del cliente. Por ello queremos contarte sobre la importancia de la data quality para la toma de decisiones más inteligentes.
En Vailos nos preocupamos por brindar información de calidad, por eso, a lo largo de este post, queremos hacer énfasis en la calidad de los datos para garantizar mejores resultados para alcanzar objetivos empresariales claros.
¿Qué es Data quality?
La calidad de los datos se refiere a la precisión, integridad, consistencia y relevancia de la información que obtenemos de diferentes medios. No es lo mismo recopilar datos cualesquiera que datos de calidad, pues con estos es posible tener mayor exactitud, estar actualizado y tener un panorama de la realidad más comprensible y accesible. Cuando los datos son de buena calidad, se pueden utilizar con confianza para realizar cualquier tipo de análisis, generar informes y tomar decisiones.
Cuando hablamos de data quality, precisamente nos referimos a datos trabajados de manera idónea para que sean útiles para cumplir ciertos propósitos u objetivos. Por lo tanto, los datos de calidad se caracterizan por ser exactos, íntegros, confiables y de relevancia.
¿Por qué es importante la calidad de los datos?
La data quality ha cobrado gran importancia en los últimos años, sobre todo en el panorama empresarial, porque permiten asegurar estrategias efectivas para el cumplimiento de objetivos, lo que se traduce en optimización del tiempo y de los recursos humanos y materiales.
La importancia de la calidad de los datos radica en su impacto directo en diversos aspectos del negocio, como lo pueden ser:
- Toma de decisiones: Datos precisos y confiables permiten a las empresas tomar decisiones más informadas y estratégicas. Al contar con información de calidad, se pueden identificar oportunidades de negocio, reducir riesgos y optimizar recursos.
- Eficiencia operativa: La calidad de los datos es esencial para automatizar procesos y mejorar la eficiencia operativa. La data quality permite tener datos limpios y consistentes, facilitando la integración de sistemas y la generación de informes precisos.
- Relación con el cliente: Una gestión adecuada de los datos permite a las empresas conocer mejor a sus clientes, personalizar la experiencia de compra y mejorar la satisfacción del cliente.
- Innovación: La data quality son el combustible para la innovación, pues al contar con información precisa y actualizada, las empresas pueden identificar nuevas tendencias, desarrollar productos y servicios innovadores y mejorar su competitividad.
- Cumplimiento normativo: Muchas industrias están sujetas a regulaciones que exigen el mantenimiento de registros precisos y completos. La calidad de los datos es fundamental para cumplir con estos requisitos legales.
¿Cuáles son los desafíos de la calidad de los datos?
La toma de decisión basada en información genuina y confiable es un verdadero reto, puesto que, a pesar de su importancia, garantizar la calidad de los datos es un desafío constante para las empresas.
El manejo de información a través de datos requiere de una precisión y atención al detalle particular para evitar errores que puedan repercutir de manera negativa en el desempeño de la empresa. Algunos de los desafíos que se pueden presentar, son por ejemplo la duplicación de registros, que puede generar dificultades o errores a la hora de realizar reportes de datos.
Asimismo, tenemos que considerar algunas de las dificultades en la recopilación de datos, como lo puede ser la falta de información o la pérdida de datos que pueda limitar la utilidad de cierto grupo de información. Para conseguir una data quality hay que tener mucha atención también para evitar las inconsistencias o contradicciones en los datos, así como errores que puedan conducir a conclusiones equivocadas.
Pero, sobre todo, si deseamos trabajar con data quality para la toma de decisiones, hay que tener muy presente que los datos deben estar bien actualizados. No nos sirve de nada tener una base de información con datos obsoletos que no reflejen la realidad actual.
Por último, uno de los retos más importantes a la hora de involucrar data quality en una empresa es su rentabilidad, pues no todos están de acuerdo acerca de su valor como activo. Para quienes no están acostumbrados a trabajar con datos, se les hace impensable tener que invertir en este tipo de asuntos, pues los resultados no suelen verse rápidamente, sino que se trata de una inversión a largo plazo.
La data quality está relacionada con la “inteligencia de negocio”, que implica procesos lentos y complejos, que no muchos están dispuestos a asumir para triunfar.
¿Cómo mejorar la calidad de los datos para tu negocio?
Para mejorar la calidad de los datos, las empresas suelen implementar diferentes métodos para hacer seguimiento y evaluación de los datos. Lo principal es la definición de una política de gestión de datos para la organización, que defina estándares y procesos y que siempre se recolecten y traten bajo los mismos principios.
Asimismo, es importante tener personas encargadas de la limpieza de datos, lo que implica la identificación y corrección de errores, eliminación de duplicados y demás procesos que garanticen la calidad de los datos.
Uno de los pasos más importantes en todo lo que tiene que ver con data quality es el monitoreo continuo de la calidad de los datos, lo que permite identificar y corregir problemas de forma proactiva. Para esto también sirve la implementación de herramientas de gestión automatizada, lo que puede facilitar algunos de los procesos relacionados con la calidad, validación e integración de los datos.
Algunas técnicas utilizadas por empresas para evaluar y supervisar la calidad de los datos, pueden ser:
- Análisis descriptivo: Se examinan los datos en busca de patrones, tendencias y distribuciones. Esto permite identificar valores atípicos, valores faltantes y otros problemas.
- Perfiles de datos: Se crean perfiles detallados de los conjuntos de datos para analizar su estructura, contenido y calidad.
- Validación de datos: Se aplican reglas y restricciones para verificar la integridad y consistencia de los datos.
- Comparación con fuentes externas: Se comparan los datos con fuentes externas para verificar su precisión y confiabilidad.
- Análisis de raíz causa: Se investiga la causa de los problemas de calidad de los datos para implementar medidas correctivas.
Por supuesto, también debemos considerar que existen herramientas y software digitales que pueden ayudar a mejorar la data quality, es cuestión de entrenar a las personas en su uso para mejores resultados.
Beneficios de una buena gestión de la calidad de los datos
Como te hemos mencionado, trabajar en data quality puede ser de gran beneficio para una empresa o compañía, pues permite mejorar la toma de decisiones y propiciar información para la mejora continua. Las empresas que invierten en la calidad de sus datos pueden obtener beneficios como:
- Mayor confianza en los datos: Los datos de alta calidad generan mayor confianza en las decisiones tomadas.
- Mejora de la toma de decisiones: Datos precisos y confiables permiten tomar decisiones más acertadas y estratégicas.
- Aumento de la eficiencia operativa: La calidad de los datos facilita la automatización de procesos y mejora la eficiencia operativa.
- Mayor satisfacción del cliente: Una mejor comprensión de las necesidades de los clientes permite ofrecer productos y servicios más personalizados.
- Mayor competitividad: Las empresas que cuentan con datos de alta calidad están mejor posicionadas para competir en el mercado.
¿Te interesa darle un plus a tu empresa con data quality? Conócenos y aprende más sobre data quality y este novedoso mundo de la tecnología aplicada a empresas.
