Data Quality para mejorar la toma de decisiones estratégicas y detección del fraude
A lo largo de los años, se han publicado muchos informes y artículos sobre la calidad del dato y su importancia para el éxito de las empresas. Ahora, más que nunca, bajo la sombra de una recesión económica mundial, en un entorno hiperconectado y con mucha más conciencia de que el dato es clave para ganar una clara ventaja competitiva, es imprescindible aplicar calidad a los datos que nos ayudarán a tomar decisiones.
¿Qué entendemos por datos de calidad y por qué son clave? ¿Qué acciones podemos emprender para mejorarlos?
Datos de calidad o quality data
DAMA (Data Management Association) – organización internacional sin fines de lucro dedicada a promover la gestión de la información y la calidad del dato) tiene una definición amplia y aplicable a la calidad del dato que se centra en tres aspectos clave:
- La calidad del dato es un conjunto de características y cualidades de los datos que los hacen adecuados para un uso específico.
- La calidad del dato se refleja en el valor que los datos proporcionan a una organización o a un individuo.
- La calidad del dato depende del contexto y del uso previsto de los datos.
Para DAMA, la calidad del dato se refiere a las cualidades de los datos que los hacen adecuados para un uso específico y que proporcionan valor a una organización o a un individuo, teniendo en cuenta el contexto y el uso previsto.
De acuerdo con Gartner, la calidad del dato es la medida en la que la información cumple con los requisitos de precisión, completitud, actualización y veracidad necesarios para apoyar el uso previsto. Además, es importante tener en cuenta que la calidad del dato no es un concepto absoluto, sino que depende del contexto y del uso que se dé a los datos. Por ejemplo, el dato puede ser de alta calidad para un propósito determinado, pero no necesariamente para otro.
La calidad del dato no es un concepto absoluto, sino que
depende del contexto y del uso previsto del dato.
Por qué necesitas Data Quality en tu organización
En la actualidad, el uso estratégico de los datos se convierte en un imperativo ineludible para asegurar la continuidad y el éxito del negocio. Una gestión efectiva de los datos garantiza un posicionamiento óptimo de la empresa, lo que se traduce en ventajas analíticas y la capacidad de monetizar la información.
Los altos ejecutivos ya no albergan dudas sobre la importancia de contar con información de alta calidad, y para la gran mayoría de ellos, se ha convertido en una prioridad estratégica. El desafío reside en cómo abordar esta cuestión de manera eficiente y en cómo extraer el valor máximo de los datos. ¿Cuáles son las características y ventajas distintivas de las empresas data-driven? ¿Cómo podemos maximizar los beneficios que ofrecen?
Cada año, la mala calidad de los datos cuesta a las
Gartner
empresas un promedio de 12,9 millones de dólares
Está demostrado que la utilización inteligente de los datos a largo plazo conduce a un crecimiento significativo de los ingresos. Las empresas que experimentan un rápido crecimiento tienen menos probabilidades de desaprovechar la oportunidad de utilizar datos para la toma de decisiones estratégicas.
Lo que diferencia a estas empresas del resto es su percepción de los datos como un activo valioso y estratégico. Sus diversos procesos, estrategias y decisiones cotidianas se basan en información respaldada por datos.
Además:
- Evalúan de manera constante sus resultados, a menudo empleando la ciencia de datos para realizar análisis y pruebas piloto.
- Poseen un conocimiento más profundo de sus clientes y tienen la capacidad de anticipar sus necesidades y deseos futuros.
- Incorporan los datos en todas las facetas de sus operaciones y aprovechan la información interna para lograr una mejora continua.
Aquellas empresas que emplean sus datos de manera estratégica experimentan un incremento significativo en su rendimiento económico al aumentar sus ingresos y mejorar la eficiencia de sus operaciones. La adopción de buenas prácticas permite maximizar el valor de los datos y optimizar las probabilidades de alcanzar el éxito.
Mejores prácticas para obtener datos de calidad
Existen varias formas de medir la calidad del dato, y cada una puede enfocarse en diferentes aspectos o dimensiones. Algunas de las dimensiones más comunes que suelen mencionarse en relación con la calidad de la información son las siguientes:
- EXACTITUD: se refiere a la precisión y veracidad de los datos. Es importante que los datos sean precisos para evitar errores o confusiones.
- COMPLETITUD/VALIDEZ: se refiere a la presencia o ausencia de datos. Es importante que los datos estén completos para poder utilizarlos de manera útil y confiable, confirmando que los datos contienen los valores que deberían y están estructurados correctamente.
- INTEGRIDAD: se refiere a la integridad y coherencia lógica de los datos. Es imperativo que los datos tengan todos los elementos necesarios para poder confiar en ellos y usarlos de manera fiable.
- CONSISTENCIA: se refiere a la coherencia y uniformidad de los datos. Es importante que no haya conflictos entre los mismos valores de datos en diferentes sistemas o conjuntos de información. Deben ser consistentes para poder compararlos y utilizarlos de manera coherente.
- UNICIDAD: es importante saber si se tiene la misma información en formatos iguales o similares dentro de la fuente de información. Es decir, confirmar que no hay duplicidad en las unidades de información.
- PUNTUALIDAD/ACTUALIZACIÓN: se refiere a la frescura y relevancia de los datos. Es importante que los datos estén actualizados para poder tomar decisiones basadas en información precisa y relevante.
Estas dimensiones no son excluyentes. La calidad del dato puede depender de una combinación de ellas. Además, la importancia de cada dimensión puede variar dependiendo del contexto y del uso previsto de los datos.
Estas dimensiones no son excluyentes. La calidad del dato puede depender de una combinación de ellas. Además, la importancia de cada dimensión puede variar dependiendo del contexto y del uso previsto de los datos.
En resumen, la calidad de los datos es vital para el éxito de un negocio. Garantiza información valiosa y ventaja competitiva, así como eficiencia y buena reputación. Por el contrario, los datos de baja calidad generan problemas y pérdidas, distorsionan las decisiones y afectan el rendimiento financiero.
Para ser competitivo, es importante implementar verificación de calidad en tiempo real y acciones de diagnóstico efectivas. ¿Importante verdad?
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- Ahorrar tiempo y dinero, aumentando la eficiencia, sostenibilidad y rentabilidad.
- Descubrir oportunidades de mercado, productos o innovaciones.
- Construir confianza y transparencia en los datos para todos los usuarios.
- Fomentar el trabajo colaborativo y eliminar los silos.
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