El impacto de la mala calidad de los datos en el éxito empresarial

«La mala calidad de los datos es como un virus que se propaga por la organización, infectando los procesos, las decisiones y, en última instancia, el balance final». – David Loshin

Los datos son la columna vertebral de las empresas modernas.
Es lo que guía las decisiones, las estrategias y el crecimiento.

A menudo se dice a los líderes empresariales que confíen en los datos para tomar decisiones, pero muchos tienen problemas con la calidad de los datos que tienen.

Muchas empresas no se dan cuenta del impacto que tienen los errores de datos hasta que es demasiado tarde.
Pueden pasar por alto registros duplicados, información obsoleta o datos incorrectos, pensando que son problemas menores.
Pero estos problemas «menores» se acumulan, creando un problema enorme.

Las organizaciones suelen pasar por alto la importancia de la calidad de los datos, lo que conduce a la aceptación habitual de los errores.
Afirmaciones como «los datos de ese informe no son buenos» se convierten en habituales, lo que pone de manifiesto un problema cultural más profundo.

En la práctica, realizar una revisión exhaustiva de los problemas de calidad de los datos en todas las áreas de negocio puede llevar mucho tiempo y ser poco práctico.
Muchas áreas pueden no dar prioridad a la calidad de los datos, y las partes interesadas pueden resistirse a exponer sus problemas de datos.
Por tanto, centrarse en las «puertas abiertas» -áreas y partes interesadas ya preocupadas por la calidad de los datos- puede ser un enfoque más eficaz.

En este artículo, explicaremos qué es la mala calidad de los datos, por qué se produce y cómo afecta a tu negocio.

Y lo que es más importante, exploraremos cómo puedes solucionar estos problemas y construir una base sólida para el éxito de tu negocio.

Comprendamos el impacto real de la mala calidad de los datos.

¿Qué es exactamente la mala calidad de los datos?

La mala calidad de los datos consiste en que éstos no apoyan los objetivos empresariales debido a problemas como su carácter incompleto, inexacto o inoportuno.
Impide que los procesos empresariales se completen a tiempo, dentro del presupuesto o con los resultados adecuados.

Ocurre cuando tus datos son desordenados, poco fiables y están llenos de errores.
En las empresas, la mala calidad de los datos suele significar tener que lidiar con entradas duplicadas, información obsoleta o, simplemente, datos erróneos.

Es más bien como intentar leer un libro al que le faltan páginas y tiene la tinta manchada.
Pero la mala calidad de los datos va más allá de estos errores evidentes.
Se trata de los defectos ocultos que la gente suele pasar por alto.
Estos fallos se producen por errores en la introducción manual de datos, migraciones de sistemas o formatos de datos incoherentes.

Cuando los datos no son fiables, toda decisión basada en ellos se tambalea.
La mala calidad de los datos conlleva una pérdida de tiempo, ya que los equipos luchan por verificar y corregir la información.
Significa que las campañas de marketing no alcanzan sus objetivos por culpa de listas de contactos defectuosas.
Los equipos de ventas pueden llamar a números equivocados o enviar correos electrónicos a direcciones obsoletas.
Operaciones puede enfrentarse a ineficiencias porque los datos de inventario son incorrectos.

Más allá de la superficie, la mala calidad de los datos afecta a la confianza.
Cuando los directivos no pueden confiar en los datos, no pueden tomar decisiones con seguridad.
Esta desconfianza se extiende, afectando a la eficacia general de la empresa y a su moral.

Identificar a las partes interesadas que ya están preocupadas por la calidad de los datos puede ayudar a priorizar y abordar estos problemas con mayor eficacia.
Estas partes interesadas suelen tener experiencia de primera mano con los efectos negativos de la mala calidad de los datos y pueden ser aliados cruciales para impulsar iniciativas de mejora.

Pero

Garantizar la calidad de los datos requiere la participación de diversas funciones, como desarrolladores de calidad de datos, ingenieros de redes y administradores de bases de datos, cada uno de los cuales desempeña un papel fundamental en el mantenimiento de la integridad de los datos.

Por ejemplo, el salario anual típico de un desarrollador de calidad de datos puede rondar los 120.000 dólares, lo que pone de manifiesto la inversión necesaria en recursos humanos.

Pero, ¿a qué se debe la mala calidad de los datos?

Causas comunes de la mala calidad de los datos

La mala calidad de los datos no ocurre por accidente.
A menudo es el resultado de varios problemas que se pasan por alto en una empresa.

Las industrias reguladas, como los servicios financieros y los productos farmacéuticos, se enfrentan a retos únicos debido a los estrictos requisitos en materia de datos.
Los reguladores financieros, tras la crisis financiera mundial, exigen datos de alta calidad para garantizar prácticas de préstamo prudentes, mientras que los reguladores farmacéuticos, como la FDA y la MHRA, realizan inspecciones sin previo aviso para garantizar la integridad de los datos y la seguridad de los pacientes.

• Errores en la introducción manual de datos: Cuando los empleados introducen datos manualmente, es normal que se produzcan errores.
  Es fácil que se cuelen errores tipográficos, dígitos mal colocados y entradas incorrectas.
  Imagina teclear cientos de datos de clientes; hasta la persona más cuidadosa puede cometer errores.
• Falta de formación: Muchos empleados no están formados sobre la importancia de la calidad de los datos.
  Es posible que no comprendan cómo sus entradas afectan a todo el sistema.
  Sin una formación adecuada, el personal puede no seguir las mejores prácticas para introducir y gestionar los datos.
• Formatos de datos incoherentes: Los datos proceden de diversas fuentes, cada una con su propio formato.
  Cuando estos formatos chocan, se crean incoherencias.
  Por ejemplo, un sistema puede registrar las fechas como MM/DD/AAAA, mientras que otro utiliza DD/MM/AAAA.
  Esto puede dar lugar a confusiones y errores.
• Mala gobernanza de los datos: Muchas organizaciones carecen de políticas y procesos claros para gestionar los datos.
  Sin una buena gobernanza, no hay una forma estándar de gestionar la entrada, actualización o eliminación de datos.
  Esto conduce a un entorno de datos caótico en el que los errores son frecuentes.

Los servicios financieros deben adherirse a normas como la BCBS 239, que exige una agregación eficaz de datos de riesgo y la presentación de informes.
La falta de políticas claras de gobierno de datos puede provocar importantes problemas de cumplimiento e ineficiencias operativas.

• Errores durante la migración de datos: Trasladar datos de un sistema a otro es complicado.
  Durante la migración, los datos pueden perderse, corromperse o desajustarse.
  Estos errores son difíciles de detectar y pueden causar problemas importantes en el futuro.

Durante las fusiones y adquisiciones, los plazos agresivos a menudo llevan a migrar los datos sin una limpieza adecuada, lo que da lugar a duplicados y datos desajustados que afectan a las operaciones empresariales.

• Información obsoleta: Los datos quedan obsoletos rápidamente.
  Las direcciones de los clientes cambian, los números de teléfono se actualizan y las empresas se trasladan.
  Sin actualizaciones periódicas, tus datos se vuelven obsoletos y poco fiables.
• Entradas duplicadas: Los duplicados se producen cuando se introducen los mismos datos más de una vez.
  Esto puede deberse a múltiples fuentes de datos, entradas manuales o errores del sistema.
  Los datos duplicados sesgan los informes y dificultan la obtención de una imagen clara.
• Falta de responsabilidad: Cuando nadie es responsable de la calidad de los datos, éstos se pierden. Una rendición de cuentas clara garantiza que siempre haya alguien supervisando y manteniendo la exactitud de los datos.

Estas cuestiones pueden parecer pequeñas, pero juntas crean un problema importante.

Debes tener en cuenta que el impacto de los problemas de calidad de los datos puede variar según las distintas partes de la organización.
Algunas partes interesadas pueden resistirse a exponer sus problemas de datos por miedo a ser juzgadas o porque prefieren sus propios métodos de gestión de la calidad de los datos.
Esta resistencia puede obstaculizar los esfuerzos de mejora de la calidad de los datos en toda la organización.

El efecto dominó: Cómo un error lleva a otro

Un pequeño error en tus datos puede desencadenar una reacción en cadena de problemas.
Imagina un simple error tipográfico en la dirección de correo electrónico de un cliente.
Este error significa que el cliente no recibirá actualizaciones importantes.
El equipo de marketing, ignorante de la errata, asume que el cliente está desvinculado.

Entonces podrían excluir a este cliente de futuras campañas.

Ahora, imagina que esto ocurre en miles de entradas.
Los equipos de ventas hacen un seguimiento de clientes potenciales que se han categorizado incorrectamente.
Los informes financieros, al basarse en datos erróneos, presentan una imagen inexacta del rendimiento de la empresa.
Esto conduce a decisiones empresariales equivocadas.

El efecto dominó de un pequeño error puede afectar a todas las partes de la empresa, causando ineficiencias y oportunidades perdidas.

Las organizaciones necesitan iterar continuamente a través del ciclo de mejora de la calidad de los datos.
Cada iteración requiere financiación y atención para mantener una alta calidad de los datos.
Este proceso continuo garantiza que las mejoras en la calidad de los datos se mantengan a lo largo del tiempo.

Riesgos empresariales de los datos erróneos

Los datos erróneos pueden provocar graves riesgos empresariales.
Las pérdidas financieras son habituales cuando las decisiones se basan en datos inexactos.
Las estrategias equivocadas provocan el despilfarro de recursos y la pérdida de oportunidades.

Los problemas legales surgen del incumplimiento de la normativa.
La inexactitud de los datos de los clientes puede provocar violaciones de la privacidad y multas cuantiosas.
La reputación se ve dañada cuando los clientes reciben un mal servicio debido a errores en los datos.

La confianza es difícil de reconstruir una vez perdida.

Garantizar una alta calidad de los datos es fundamental para evitar estos riesgos y mantener unas operaciones fluidas y eficientes.

Supongamos que diriges un negocio minorista y confías en los datos de ventas para prever la demanda.
Debido a errores en los datos, sobrestimas la necesidad de un producto de temporada.
El resultado es un exceso de existencias, que inmoviliza capital y espacio de almacenamiento, y te obliga a vender con descuento más adelante, reduciendo los beneficios.

Al mismo tiempo, se pierden datos precisos sobre otro producto, lo que provoca roturas de existencias y oportunidades de venta perdidas.
Los clientes que buscan este producto se marchan decepcionados, acudiendo a la competencia.
Estas situaciones no sólo perjudican a tu cuenta de resultados, sino que también erosionan la confianza y la fidelidad de los clientes, lo que demuestra la necesidad crítica de datos de alta calidad.

Descuidar la participación de funciones clave, como los expertos en privacidad de la información y los equipos de seguridad de las aplicaciones, puede acarrear importantes riesgos legales y financieros.
Por ejemplo, los expertos en privacidad son necesarios para evaluar si algún dato tiene implicaciones según la legislación como la GDPR, y los equipos de seguridad configuran las funciones que utiliza la herramienta de calidad de datos para acceder a los datos de forma segura.

Desarrolla un plan detallado para la fase de descubrimiento, documentando tanto los costes como los beneficios.
Este enfoque estratégico ayuda a gestionar los riesgos de la calidad de los datos, al proporcionar una comprensión clara de los resultados esperados y las inversiones necesarias.

Consecuencias reales de la mala calidad de los datos

La mala calidad de los datos puede tener graves consecuencias en el mundo real.
He aquí algunos ejemplos que muestran cómo la mala calidad de los datos puede provocar importantes pérdidas económicas, trastornos operativos y daños a la reputación.

• Filtración de datos de Equifax en 2017: Equifax, una de las mayores agencias de información crediticia, sufrió una violación de datos que expuso información sensible de 147 millones de personas. The breach was partly due to poor data management practices, including outdated systems and unpatched software, which allowed hackers to exploit vulnerabilities.
  
• Orbitador climático de Marte de la NASA: En 1999 la NASA perdió su Orbitador Climático de Marte de 125 millones de dólares debido a un error de datos.
  La nave espacial se estrelló debido a un simple error: un equipo de ingenieros utilizó unidades métricas mientras que otro utilizó unidades imperiales.
  Este desajuste en los datos condujo a la trayectoria incorrecta de la nave espacial y a su destrucción final.
• Pérdidas por operaciones de JPMorgan Chase: En 2012 JPMorgan Chase sufrió una pérdida comercial de 6.200 millones de dólares debido a la mala calidad de los datos.
  La pérdida, conocida como el incidente de la «Ballena de Londres», se vio agravada por errores en los modelos de riesgo del banco, que se basaban en datos defectuosos e incompletos.
  Esto provocó importantes pérdidas financieras y dañó la reputación del banco.
• Tarjeta Nectar de Sainsbury’s: En 2014 la cadena de supermercados británica Sainsbury’s se enfrentó a una reacción de los clientes debido a una mala gestión de los datos de su programa de tarjetas de fidelidad Nectar.
  Muchos clientes recibieron saldos de puntos incorrectos, lo que provocó insatisfacción y desconfianza en la marca.
  El error se debió a imprecisiones en los datos y a problemas de migración al actualizar el sistema.

Estos ejemplos ponen de relieve la importancia de mantener datos precisos y fiables en todos los aspectos de las operaciones empresariales.

Puede utilizarse un enfoque de cálculo de beneficios descendente, en el que las métricas de la organización se comparen con las de organizaciones similares para detectar un rendimiento inferior.
A continuación, puede analizarse la diferencia entre el rendimiento actual y el punto de referencia para calcular el beneficio de resolver los problemas de calidad de los datos.

Impacto de los informes y análisis

Los informes están diseñados para resumir los datos para la toma de decisiones, pero los problemas de calidad de los datos en la fuente conducen a percepciones engañosas.
A menudo, las partes interesadas de alto nivel pasan por alto lagunas de datos debido a los resúmenes de alto nivel.

Por ejemplo, la falta de datos en un informe sobre una colisión de tráfico puede llevar a conclusiones incorrectas, que repercutan en las decisiones políticas del Departamento de Transportes.
Los datos resumidos en ese caso ocultarán problemas importantes, provocando decisiones y estrategias erróneas.

Pasos sencillos para mejorar la calidad de tus datos

Mejorar la calidad de los datos no tiene por qué ser complejo.
Aquí tienes algunos pasos sencillos para empezar:

✔ Realizar auditorías periódicas de datos

Revisa regularmente tus datos para identificar y corregir errores.
Programa comprobaciones periódicas para detectar incoherencias, valores que faltan y entradas duplicadas.
Estas auditorías ayudan a mantener la integridad de los datos y garantizan que cualquier problema se aborde con prontitud.

Como parte de tus auditorías periódicas de datos, es esencial cuantificar los beneficios de las mejoras en la calidad de los datos.
Por ejemplo, calcula el tiempo que se ahorra al reducir las correcciones de errores o el aumento del éxito de las campañas de marketing gracias a la precisión de la información de contacto.

✔ Normalizar los procesos de introducción de datos

Establece directrices claras para la introducción de datos en toda tu organización.
Asegúrate de que todos los empleados siguen los mismos procedimientos para introducir y actualizar datos.
Los formatos normalizados reducen los errores y facilitan la integración de datos de distintas fuentes.

✔ Forma a tu equipo

Educa a tu personal sobre la importancia de la calidad de los datos.
Proporciona formación sobre las mejores prácticas para la introducción y gestión de datos.
Cuando los empleados comprenden el impacto de sus acciones, es más probable que sean diligentes y precisos.

✔ Utilizar herramientas de calidad de datos

Implementar herramientas diseñadas específicamente para mejorar la calidad de los datos.
Herramientas que ofrecen soluciones potentes para la limpieza, cotejo e integración de datos.
Estas herramientas pueden identificar y corregir errores automáticamente, ahorrando tiempo y mejorando la precisión.

✔ Automatizar las tareas de limpieza de datos

La automatización puede reducir significativamente el tiempo dedicado a la limpieza manual de datos.
Utiliza programas informáticos para programar limpieza periódica tareas.
Esto garantiza que los datos se controlen y mantengan continuamente sin necesidad de una intervención manual constante.

✔ Crear un marco de gobernanza de datos

Desarrolla un marco sólido de gobernanza de datos que describa las políticas y procedimientos para gestionar los datos. Este marco debe definir funciones y responsabilidades, garantizando la responsabilidad de la calidad de los datos en toda la organización.

✔ Realiza la integración de datos de forma eficiente

Integra datos de varias fuentes sin problemas. Apuesta por la integración que te permiten conectarte a múltiples bases de datos, CRM y formatos de archivo sin esfuerzo.
Esto garantiza una visión unificada de tus datos sin necesidad de conectores o plugins de terceros.

✔ Opta por técnicas avanzadas de cotejo de datos

Utiliza herramientas avanzadas de cotejo de datos para resolver duplicados y crear registros maestros. La tecnología de cotejo difuso de WinPure puede identificar y fusionar coincidencias no exactas, garantizando un conjunto de datos completo y preciso.

✔ Mantener una vigilancia continua

Establece sistemas de supervisión continua para controlar la calidad de los datos en tiempo real.
Estos sistemas pueden alertarte de posibles problemas antes de que se agraven, permitiendo una acción correctiva inmediata.

✔ Fomentar una cultura de calidad de los datos

Promueve la importancia de la calidad de los datos dentro de tu organización.
Anima a los empleados a responsabilizarse de los datos que manejan y a dar prioridad a la precisión en sus tareas diarias.

Siguiendo estos pasos, puedes mejorar significativamente la calidad de tus datos.
Esto conduce a una mejor toma de decisiones, una mayor eficacia operativa y una base más sólida para el éxito de tu empresa.

Consejo profesional: En las primeras fases de una iniciativa de calidad de datos, es crucial contar con un gestor dedicado a la calidad de datos y unas estructuras de gobierno claras.
Esto garantiza que la iniciativa esté bien coordinada y alineada con la estrategia empresarial general.

Prepárate para justificar los costes asociados a las iniciativas de calidad de datos.
Documenta las respuestas a los posibles retos y considera la posibilidad de presentar un enfoque de implantación por fases.
Esto puede incluir empezar con un área de proceso u objeto de datos inicialmente, lo que puede ayudar a conseguir la aceptación de las partes interesadas y demostrar los primeros beneficios.

Crear una cultura favorable a los datos en el trabajo

La creación de una cultura favorable a los datos empieza por el liderazgo.
Los líderes deben dar prioridad a la calidad de los datos y establecer expectativas claras.

Por ejemplo, un director general podría compartir cómo las decisiones basadas en datos condujeron a un importante ahorro de costes, destacando el impacto de los datos de calidad.

Las sesiones de formación periódicas son esenciales.
Enseña a los empleados cómo afecta su trabajo a la calidad de los datos.
Utiliza ejemplos reales, como una errata en el código de un producto que cause interrupciones en la cadena de suministro, para ilustrar la importancia de la precisión.

Establece directrices claras para el tratamiento de los datos, a fin de garantizar su coherencia.
Por ejemplo, estandarizar los formatos de fecha en todos los departamentos puede evitar confusiones y errores.

Asigna responsabilidades específicas sobre los datos a los miembros del equipo.
Cuando todo el mundo conoce su función, se garantiza que los datos se gestionan adecuadamente.

Anima a los equipos a informar de las discrepancias.
Por ejemplo, un equipo de marketing podría señalar direcciones de correo electrónico incorrectas que conducen a campañas fallidas.

Fomenta un entorno en el que los empleados se sientan cómodos discutiendo los problemas de datos.
La comunicación abierta conduce a mejores soluciones.
Reconoce y recompensa a los empleados que destaquen en el mantenimiento de la calidad de los datos.

Reconoce a un miembro del equipo que identifica un error de datos crítico, evitando errores costosos.

Si te centras en estas áreas, puedes crear una cultura que valore y mantenga datos de alta calidad.

Cómo WinPure puede ayudarte a tomar el control de la calidad de tus datos

WinPure ofrece una solución integral para afrontar de frente tus retos de calidad de datos.
Con una integración de datos sencilla, puedes conectar y unificar datos de todos los formatos de archivo, CRM y bases de datos populares sin necesidad de conectores de terceros.

Este enfoque plug-and-play ahorra tiempo y garantiza un manejo de datos sin fisuras en toda tu organización.
Al integrar los datos sin esfuerzo, obtienes una visión global, eliminando la necesidad de cambiar entre plataformas y archivos.

WinPure facilita la adición, eliminación, fusión y purga de archivos, proporcionando una visión global de tus registros.

La herramienta de cotejo de datos impulsada por IA de WinPure combina capacidades de cotejo deterministas y probabilísticas.
Esto ayuda a reducir los falsos positivos y a mejorar la precisión mediante algoritmos avanzados que comprenden los matices del error humano.

Puedes establecer reglas personalizadas, crear diccionarios y definir condiciones de coincidencia para conseguir resultados muy precisos.

WinPure vinculación de registros ayuda a fusionar múltiples conjuntos de datos sin esfuerzo, garantizando una visión holística del cliente y una única fuente de verdad.

Al conectar varias fuentes de datos, permite a las empresas desvelar perspectivas ocultas, eliminar duplicados y crear datos fiables para tomar mejores decisiones.

Con verificación avanzada de direccionesWinPure garantiza la exactitud de las direcciones postales, con tecnologías líderes en el sector para una geocodificación y validación precisas. Esta función ayuda a mejorar los índices de entrega, reducir los datos incompletos y mejorar el cumplimiento de la GDPR.

En general, WinPure proporciona una plataforma completa y fácil de usar para limpiar, cotejar y gestionar tus datos, haciendo que tu proceso de gestión de la calidad de los datos sea eficaz y fiable.

Para terminar

La mala calidad de los datos perjudica el éxito empresarial al provocar errores, ineficacia y pérdidas económicas. Entre los principales problemas están los errores de introducción manual, la falta de formación, los formatos incoherentes, la mala gobernanza, la información obsoleta y los errores de migración. Las soluciones incluyen auditorías periódicas, procesos estandarizados, formación del personal y herramientas de datos avanzadas. La creación de una cultura centrada en los datos, con una responsabilidad clara, y el uso de soluciones como WinPure transforman los datos poco fiables en un activo valioso, garantizando decisiones precisas y un crecimiento sostenible.