Tal y como apuntó el escritor John Ruskin, “la calidad nunca es un accidente, siempre es el resultado de un esfuerzo de la inteligencia”. En este sentido, el concepto Data Quality es imprescindible dentro del universo del Big Data. Sin su implementación, todo esfuerzo de cálculo podría resultar en vano y nuestras bases de datos ser erróneas. En la actualidad, no podemos entender una parte sin la otra.

Cómo generar bases de datos eficaces con Data Quality

En la era del Big Data, en la que los avances tecnológicos no dejan de sucederse y la información sigue multiplicándose, es más complicado que nunca garantizar la calidad de los datos.

Pero ¿qué significa que los datos tengan calidad? Fundamentalmente que aglutinen los requerimientos precisos para ofrecer su máximo potencial. En este sentido, inciden aspectos como la normalización, el enriquecimiento o la corrección de datos duplicados.

La calidad de los datos es clave en los proyectos de Big Data

Recabar datos de calidad es uno de los procesos que más coste supone para las empresas en sus proyectos de Business Intelligence (BI). Tanto a nivel humano, como a nivel de tiempo e inversión.

Debemos tener en cuenta que en una empresa la mayoría de las decisiones empresariales giran en torno a los datos recabados. Por eso es trascendental contar con una base de datos íntegra y eficaz. Por otra parte, teniendo en cuenta que uno de los principales beneficios del Big Data es impulsar las buenas decisiones de negocio, garantizar la calidad de los datos no puede formar parte de un proceso tardío.

Así pues, el objetivo final del Data Quality será ahorrar tiempo a la vez que se garantiza la obtención de datos de calidad para nuestros sistemas.

¿Por qué resulta imprescindible el Data Quality?

Solo si conseguimos datos de calidad obtendremos resultados óptimos.

– Es vital en la toma de decisiones correcta.

– Es una pieza básica en la gestión de la información corporativa.

– Impacta directamente en el negocio.

– Permite un análisis del ROI (Retorno de la Inversión) inmediato.

¿A quién afecta la mala calidad de los datos?

Prácticamente a todas las áreas productivas del negocio. Por ejemplo:

– Los comerciales no disponen de información correcta.

– El área de marketing realiza segmentaciones erróneas, campañas no eficientes, etc.

– La dirección toma decisiones basadas en una información errónea.

– La atención al cliente no cumple con sus expectativas puesto que las bases de datos son de mala o baja calidad.

– El Time to Market de los proyectos de IT (Tecnologías de la Información) es mucho más largo.

¿Qué provoca la falta de Data Quality?

La falta de calidad en los datos provoca:

– Aumento de los costes.

– Descenso de ventas.

– Acciones de comunicación no rentables.

– Pérdida de oportunidades de negocio.

– Procesos de reporting (entendido como ese sistema de Información para mejorar los resultados de una empresa) inexactos y lentos.

– Pérdida de tiempo por parte de los empleados.

– Dificultad en la toma de decisiones.

– Menor eficacia en las acciones de marketing.

¿Qué nos resuelve el DQ?

Una buena estrategia de DQ:

– Ahorra dinero y costes.

– Aumenta las ventas.

– Mejora el rendimiento de las aplicaciones informáticas.

– Aporta mayor eficacia y acierto en la toma de decisiones.

– Aumenta la satisfacción de los clientes.

– Impulsa la rentabilidad del negocio.

¿Qué dimensiones mide el Data Quality?

La calidad de datos mide varias dimensiones que están relacionadas, pero que son diferentes.

Exactitud. Se trata de medir el grado en el que los datos muestran lo que está pasando en el negocio.

Totalidad. Refleja el grado en el que las bases de datos cuentan con toda la información veraz y útil para el negocio.

Oportunidad. Para saber si la información está lista en el momento preciso.

Relevancia. Para detectar la utilidad de la información.

Nivel de detalle. Que contenga todo lo necesario para ayudar en la toma de decisiones.

Consistencia. Garantizar que la información sea la misma en todas las áreas.

En resumidas cuentas, los datos son activos de las empresas y de su calidad dependerá el éxito o fracaso en las decisiones que se lleven a cabo. Es decir, la administración óptima de estos activos de datos puede revelar oportunidades potenciales.

Por lo tanto, es necesario asegurar la calidad de la información para generar bases de datos útiles. Por esta razón, hoy más que nunca Data Quality es ineludible. Y tú, ¿ya estás sacando el máximo rendimiento de tu información?

 

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