Data es la vida de los negocios modernos, impulsan decisiones críticas y proporcionan información sobre el comportamiento del cliente, las tendencias del mercado y la eficiencia operativa. Por eso es muy importante reducir los problemas de calidad de datos, que pueden impulsar o frenar tu negocio.
Sin embargo, a medida que el volumen y la complejidad de los datos continúan creciendo, también lo hacen los desafíos para mantener una alta calidad de datos. De hecho, la investigación sugiere que la mala calidad de los datos cuesta a las empresas estadounidenses más de $3 billones cada año.
Los problemas de calidad de datos pueden surgir de una variedad de fuentes, incluyendo la entrada inexacta de datos, datos incompletos y formato inconsistente. Estos problemas pueden tener consecuencias de gran alcance, lo que resulta en oportunidades perdidas, recursos desperdiciados y daño a la reputación.
Por ejemplo, datos inexactos del cliente pueden resultar en ventas perdidas, mientras que una mala gestión de datos puede dejar a las empresas vulnerables a violaciones de datos y incumplimiento normativo.
Para mitigar estos riesgos, las empresas deben tomar medidas proactivas para garantizar la calidad de los datos. Esto puede incluir la implementación de procesos de validación de datos automatizados, la inversión en herramientas de limpieza de datos y el establecimiento de políticas claras de gobierno de datos. Al priorizar la calidad de los datos, las empresas pueden obtener una ventaja competitiva, mejorar la satisfacción del cliente y impulsar el crecimiento.
En este artículo, exploraremos los problemas más comunes de calidad de datos a los que se enfrentan las empresas hoy en día y proporcionaremos consejos prácticos para mejorar la calidad de los datos en toda su organización.
También examinaremos las últimas tendencias y tecnologías en gestión de datos y ofreceremos información sobre el futuro de la calidad de datos en la era digital.
Los principales problemas de calidad de datos que se enfrentan las empresas
En el mundo impulsado por los datos de hoy, las empresas dependen cada vez más de los datos para tomar decisiones informadas y mantenerse por delante de la competencia. Sin embargo, con tanto que administrar, no es raro que las empresas experimenten problemas de calidad de datos que puedan socavar su éxito.
Aquí están los principales 8 problemas de calidad de datos a los que se enfrentan las empresas:
Datos inexactos: Las inexactitudes de los datos pueden surgir de una variedad de fuentes, como errores manuales en la entrada de datos, información desactualizada o conjuntos de datos incompletos.
Datos duplicados: Los datos duplicados pueden generar confusión e ineficiencias, lo que lleva a recursos desperdiciados y oportunidades perdidas.
Datos inconsistentes: El formato inconsistente de los datos puede dificultar el análisis y la obtención de información de los conjuntos de datos.
Datos faltantes: Los datos faltantes pueden distorsionar los análisis y evitar que las empresas tomen decisiones informadas.
Datos no estandarizados: Los datos no estandarizados pueden dificultar la integración de datos de múltiples fuentes o sistemas.
Seguridad y privacidad de los datos: Las violaciones de datos pueden resultar en daño a la reputación, pérdida de confianza e incumplimiento normativo.
Governanza deficiente de datos: La gobernanza deficiente de datos puede dar lugar a inconsistencias, errores y mala calidad de los datos.
Sistemas y datos heredados: Los sistemas y datos heredados pueden ser difíciles de integrar con tecnologías modernas y pueden provocar datos obsoletos o incompletos.
1. Datos inexactos
Los datos inexactos son uno de los problemas más comunes de calidad de datos que enfrentan las empresas. Pueden provenir de una variedad de fuentes, como errores de entrada manual de datos, información desactualizada o conjuntos de datos incompletos.
Las consecuencias de los datos inexactos pueden ser graves, incluyendo la toma de decisiones incorrectas, oportunidades perdidas y posibles pérdidas financieras.
Considere un escenario en el que una empresa invierte valiosos recursos en una campaña de marketing basada en datos inexactos, solo para descubrir que la campaña fue un completo fracaso. Esto puede llevar a una pérdida de confianza con los clientes e inversores, así como a una disminución en los ingresos. Por lo tanto, es imperativo que las empresas tomen medidas para evitar datos inexactos.
Para mitigar el riesgo de datos inexactos, las empresas deben implementar procesos de validación de datos para garantizar la precisión de los datos antes de que ingresen al sistema. Esto puede incluir herramientas automatizadas de validación de datos, verificación manual de datos e implementación de medidas de control de calidad de datos.
Al priorizar la calidad de los datos, las empresas pueden evitar los costos significativos asociados con la mala calidad de los datos. De hecho, según IBM, la mala calidad de los datos cuesta a la economía de EE. UU. un estimado de $3.1 billones anualmente.
2. Datos duplicados
Los datos duplicados son un problema importante de calidad de datos que puede llevar a la confusión, ineficiencias, recursos desperdiciados y oportunidades perdidas. Este problema puede ocurrir cuando los datos se ingresan varias veces o cuando se fusionan conjuntos de datos de manera incorrecta, lo que lleva a un conjunto de datos redundante.
Además, los datos duplicados también pueden exacerbar el problema de datos inexactos, que discutimos en la sección anterior.
Por ejemplo, si los datos duplicados incluyen inexactitudes, el problema puede propagarse a otras áreas del negocio, lo que lleva a la toma de decisiones incorrectas, oportunidades perdidas y posibles pérdidas financieras.
Considere un escenario en el que un equipo de ventas contacta al mismo cliente dos veces con la misma oferta debido a datos duplicados, lo que resulta en frustración y pérdida de confianza con el cliente. Esto puede llevar a una disminución en la lealtad del cliente y una reputación de marca negativa, lo que puede dañar aún más la línea de fondo de la empresa.
Para evitar datos duplicados, las empresas deben implementar procesos de deduplicación de datos para garantizar que los datos se fusionen correctamente y para eliminar datos innecesarios. Esto puede incluir herramientas automatizadas de deduplicación de datos, revisión manual de datos e implementación de medidas de prevención de duplicados.
Según un estudio de Experian, el 91% de las empresas sufren de datos duplicados, lo que destaca la importancia crítica de abordar este problema de calidad de datos. Al hacerlo, las empresas pueden reducir el riesgo de datos inexactos y los costos asociados.
Tambien puedes conocer mas aqui: Guia Completa Para la Deduplicacion de Datos
3. Datos inconsistentes
La formatación inconsistente de datos es un problema significativo de calidad de datos que puede dificultar el análisis y la obtención de información valiosa de conjuntos de datos. Este problema puede surgir cuando los datos se ingresan en diferentes formatos, lo que hace que sea difícil comparar los conjuntos de datos y sacar conclusiones precisas.
Además, los datos inconsistentes pueden agravar el problema de datos duplicados, que discutimos anteriormente. Los datos duplicados pueden ser difíciles de identificar cuando los datos no están formateados de manera consistente, lo que lleva a conjuntos de datos redundantes y una falta de claridad en el análisis de datos.
Imaginemos que una empresa está analizando sus datos de ventas para identificar tendencias e información valiosa para mejorar su estrategia de ventas. Los datos de ventas incluyen información sobre la demografía del cliente, historial de compras y canales de ventas.
Sin embargo, debido a la formatación inconsistente de los datos, falta información demográfica del cliente o se ingresó en un formato diferente, lo que dificulta la comparación y análisis de los datos. Por ejemplo, la edad de algunos clientes se indica como un número, mientras que otros se indican como un rango o categoría, como «25-34» o «millennials».
Como resultado, la empresa no puede identificar con precisión qué grupo de edad es más rentable para su estrategia de ventas o qué canal de ventas es más efectivo para una demografía en particular. Esto puede llevar a oportunidades perdidas para campañas de marketing dirigidas o decisiones incorrectas sobre las inversiones en canales de ventas.
Para evitar datos inconsistentes, las empresas deben implementar procesos de estandarización de datos para garantizar que los datos se formateen de manera consistente. Esto puede incluir herramientas de estandarización de datos automatizadas, revisión manual de datos e implementación de políticas de estandarización de datos.
Al hacerlo, las empresas pueden reducir el riesgo de datos inexactos, lo que puede generar costos significativos.
Según un estudio de Gartner, la mala calidad de datos cuesta a las organizaciones un promedio de $15 millones por año.
Además, abordar los datos inconsistentes también puede ayudar a prevenir el problema de datos duplicados, lo que finalmente lleva a una mejor calidad de datos y una toma de decisiones mejorada.
Tambien puedes conocer mas aqui: herramientas de limpieza de datos sin codigo
4. Datos faltantes
Los datos faltantes pueden distorsionar los análisis y evitar que las empresas tomen decisiones informadas. Esto puede ocurrir cuando los datos no se recopilan o se pierden.
Imaginemos tratar de analizar los datos del comportamiento del cliente, solo para descubrir que algunos de los datos faltan, lo que hace imposible sacar conclusiones precisas. Esto puede llevar a oportunidades perdidas y decisiones incorrectas.
Para evitar datos faltantes, las empresas deben implementar procesos de recopilación de datos para asegurarse de que se recopilen todos los datos necesarios. Esto puede incluir herramientas automatizadas de recopilación de datos, revisión manual de datos e implementación de políticas de recopilación de datos.
Según un estudio de Gartner, la mala calidad de datos puede resultar en una reducción del 20% en los ingresos de las empresas.
5. Datos no estandarizados
Los datos no estandarizados pueden hacer que sea difícil integrar datos de múltiples fuentes o sistemas, lo que puede llevar a ineficiencias y conclusiones incorrectas.
Imagina tratar de integrar datos de clientes de múltiples fuentes, solo para descubrir que los datos no están estandarizados, lo que hace imposible la integración. Esto puede llevar a oportunidades perdidas y decisiones incorrectas.
Para evitar datos no estandarizados, las empresas deben implementar procesos de integración de datos para garantizar que los datos estén estandarizados en todas las fuentes.
Esto puede incluir herramientas de integración de datos automatizadas, revisión manual de datos e implementación de políticas de integración de datos. Según un estudio de Experian, el 88% de las empresas sufren de datos inexactos debido a una mala integración de datos.
6. Seguridad y privacidad de datos
Las violaciones de datos pueden resultar en daño reputacional, pérdida de confianza y incumplimiento normativo. Esto puede ocurrir cuando los datos no están debidamente asegurados o son accesados por usuarios no autorizados.
Imagina que un hacker accede a los datos de los clientes, lo que resulta en daño reputacional y pérdida de confianza con los clientes. Esto puede llevar a una disminución de la lealtad del cliente y una reputación negativa de la marca.
Para evitar violaciones de seguridad y privacidad de datos, las empresas deben implementar políticas de seguridad y privacidad de datos para garantizar que los datos estén debidamente asegurados y solo sean accedidos por usuarios autorizados. Esto puede incluir la implementación de cifrado de datos, autenticación de múltiples factores y auditorías de seguridad regulares. Según un estudio de IBM, el costo promedio de una violación de datos es de $3,86 millones.
7. Mala gobernanza de datos
La gobernanza de datos es el proceso de gestionar la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad de los datos utilizados en una organización. Una mala gobernanza de datos puede llevar a inconsistencias, errores y mala calidad de los datos, lo que puede afectar negativamente las decisiones y los resultados empresariales.
De hecho, según Gartner, la mala calidad de los datos puede costar a las empresas un promedio de $15 millones al año en pérdidas.
Uno de los principales problemas de una mala gobernanza de datos es que puede llevar a datos inconsistentes, lo que puede dificultar la toma de decisiones informadas.Por ejemplo, si dos departamentos diferentes dentro de una empresa tienen diferentes definiciones para el mismo campo de datos, puede llevar a confusión y errores. Esto se puede solucionar implementando un sólido marco de gobernanza de datos que establezca definiciones claras, estándares y políticas para el uso de datos en toda la organización.
Esto puede ayudar a garantizar que todos estén trabajando con las mismas definiciones y estándares, lo que puede llevar a datos más consistentes y precisos.
8. Sistemas y datos heredados
Los sistemas y datos heredados pueden ser difíciles de integrar con tecnologías modernas y pueden dar lugar a datos desactualizados o incompletos. Muchas empresas todavía dependen de sistemas y datos heredados que se desarrollaron antes de que las tecnologías modernas, como la computación en la nube, se volvieran prevalentes.
Esto puede dificultar la integración de estos sistemas y datos con las tecnologías modernas, lo que puede dar lugar a datos desactualizados o incompletos.
Una solución práctica para las empresas es adoptar un sistema de gestión de datos basado en la nube que pueda integrarse con sistemas y datos heredados. Esto puede ayudar a garantizar que todos los datos estén actualizados y sean accesibles desde cualquier lugar, lo que puede mejorar la precisión y la integridad de los datos.
De hecho, según un estudio de IBM, las empresas que adoptan sistemas de gestión de datos basados en la nube pueden ver un aumento promedio en la productividad de hasta el 50%.
Otra solución es implementar estrategias de migración e integración de datos que puedan ayudar a mover datos de sistemas heredados a tecnologías modernas.
Esto puede ser un proceso complejo, pero puede ayudar a garantizar que todos los datos estén actualizados y sean accesibles desde tecnologías modernas, lo que puede mejorar la precisión y la integridad de los datos.
