En un mundo cada vez más tecnológico, digitalizado e impulsado por la información, hablar de la calidad del dato en entornos corporativos se ha convertido en un elemento clave para el análisis estratégico y la toma de decisiones, sin embargo, ¿realmente entendemos lo que significa que un dato sea de calidad? En este artículo te contamos qué es la calidad de los datos y cómo identificar un dato confiable de uno no confiable.
¿Qué es la calidad del dato?
La calidad de los datos está asociada al cumplimiento de un grupo de características particulares relacionadas al propósito de los mismos, las cuales pueden establecerse a partir de marcos de referencia como ISO 8000. A su vez, la característica más importante es la alineación del dato con el propósito institucional, pues si un dato no está alineado con las iniciativas de negocio o sus procesos misionales, se incumplirá la primera característica de calidad.
Es importante resaltar que determinar si los datos son de calidad o no, dependerá del objetivo de la información, necesidades y usos de los mismos, pues en algunos contextos, los datos podrían ser de alto valor y utilidad mientras que en otras situaciones podrían ser irrelevantes o carecer de información.
Algunas características que reflejan que un dato SI es de calidad:
· Exactitud: El dato debe representar la realidad que pretende reflejar y debe estar libre de errores. Ejemplo: el correo electrónico de tus clientes debe estar actualizado para que puedas contactarlos, parece simple pero, ¿cuántos correos no corresponden a la realidad?
· Precisión: La aplicación de fórmulas definidas están establecidas y aplicadas correctamente a los datos que son el resultado de cálculos o de algún tipo de procesamiento. Ejemplo: calcular comisiones bajo una fórmula correcta sobre datos de ventas precisos, logrará que los pagos sean justos y confiables.
· Integridad: Los datos deben estar completos en todos sus campos con base en la información requerida. Ejemplo: realizar campañas de marketing generará mejores resultados si la empresa cuenta con datos como nombre, correo, celular y gustos de sus clientes, mientras que, si la información carece de datos, la efectividad de las campañas se verá reducida.
· Actualidad: El dato debe estar vigente y reflejar la situación presente a analizar. Ejemplo: analizar las tendencias del mercado de manera periódica conducirá a una mejor toma de decisiones en comparación con un estudio realizado hace 2 años o más.
Algunas características que reflejan que un dato NO es de calidad:
· Desactualización: Cuando los datos son obsoletos y ya no reflejan la realidad de la actualidad. Ejemplo: en los sistemas se registran clientes cuyos datos personales como dirección, teléfono, correo, entre otros, han cambiado.
· Inconsistencias: Cuando los datos presentan errores de tecleo o están incompletos. Ejemplo: las bases de datos reflejan que el campo de “ciudad” de los clientes está vacío, lo que no permitiría segmentar sus preferencias por ubicación geográfica.
· Formato: Cuando los datos no cumplen con la estructura establecida y dificultan el entendimiento de la información. Ejemplo: no es lo mismo la fecha de nacimiento 10/11/1980 que 11/10/1980. Esta información es vital en estrategias de fidelización como felicitación de cumpleaños de clientes, proveedores y colaboradores.
Importancia de contar con datos calidad:
· Toma de decisiones: Analizar datos de calidad como resultado de información real y confiable aporta a una mejor toma de decisiones.
· Efectividad estratégica: Hacer uso se datos de calidad para estrategias corporativas permite mitigar errores, reducir reprocesos y aumentar la efectividad de las acciones realizadas.
· Experiencia de cliente: Realizar campañas de marketing con clientes y usuarios permite potenciar la efectividad de las comunicaciones empresariales, ejecutar estrategias de fidelización y entender el comportamiento de los consumidores para ofrecerles un producto o servicio más personalizado.
· Cumplimiento normativo: Diferentes regulaciones y leyes nacionales y/o internacionales exigen a las empresas una correcta gestión de los datos para evitar incumplimientos o sanciones.
Por su parte, desde TinySoft se considera que la calidad de los datos es el resultado del diseño de una estrategia de calidad de los mismos, su monitoreo, diagnóstico y mejora continua, pues el objetivo de la gestión de calidad de datos no se trata solo de corregir sino de involucrar políticas, procesos, estándares, modelos y reglas, entre otros aspectos de la estrategia de calidad de datos. Además, hacer uso de los datos de calidad aportará a una mejor toma de decisiones gracias a la confiabilidad de los mismos.
De este modo, comprender la importancia de la calidad del dato y entender sus principales diferencias frente a los datos generadores de errores es vital para el accionar estratégico de toda organización, pues más allá de la cantidad de datos en un sistema, su real importancia radica en la calidad de los mismos.
Dato importante: Según Gartner, anualmente las organizaciones pierden un promedio de $12.9 millones de dólares debido a la mala calidad de los datos. (Dataversity, 2024).
¿Quieres más información?
Contacta a nuestros expertos