Con calidad de datos, todo; sin calidad de datos, nada.

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Los datos son el petróleo del siglo XXI. Esta afirmación se repite cada vez más en el ámbito corporativo para destacar el poder que la información tiene para transformar el mundo de los negocios. Dada la enorme cantidad de datos e información que una compañía puede generar y la complejidad que supone su gestión en el entorno de los sistemas informáticos, lo anterior representa un gran reto en términos de calidad de datos que las empresas deben afrontar con precisión, si quieren ver el fruto real del yacimiento que tienen en sus manos.

Disponer de información actualizada y de calidad aporta grandes ventajas para la gestión empresarial. Quienes tienen el poder de decisión en la compañía encuentran en los datos la base del conocimiento necesario para diseñar cada vez estrategias más efectivas basadas en la realidad. De manera que, si el futuro de la organización depende en buena medida de la calidad de la información acumulada en su seno, todo lo encaminado a mejorar la calidad de los datos existentes debe ser una tarea obligatoria en toda empresa que se reconozca inmersa en la era digital.

Cuando se habla de calidad de datos, se hace referencia puntualmente a los procesos y técnicas que buscan mejorar sus propiedades. En este camino, la limpieza de datos suele ser requerida por cuanto se trata de un modo efectivo para garantizar la calidad de los valores.

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La calidad de datos como desafío

Los factores que afectan la calidad de datos pueden estar vinculados a procesos externos, como en el caso de las migraciones de datos. Por su parte, la forma en que los procesos internos afectan la calidad suele asociarse al procesamiento de datos. Asimismo, también puede experimentarse el deterioro natural de los mismos, dado a causa de nuevos usos o las continuas actualizaciones de los sistemas.

Para lograr la calidad de datos ideal, se necesita realizar un análisis situacional que en una primera instancia brinde una radiografía de la data almacenada en las diversas fuentes, ya sea que se trate de sistemas ERP, CRM o para la inteligencia de negocios (BI). Un diagnóstico adecuado termina con un plan que la empresa debe abordar de manera sostenida para no desvirtuar la información con que se trabaja.

Así, acciones de perfilamiento de datos, lo que permite definir el contenido que se tiene, la estructura de los datos y su calidad; de limpieza de datos, que implica metodologías para solventar problemas asociados a los valores, y de monitoreo de datos, paso último donde se verifica la calidad de estos, ayudan a que el negocio cuente con las señales correctas para definir la ruta a seguir.

El éxito o fracaso de la gestión de la calidad de datos está vinculada con los riesgos que asume la organización. Tocando el tema como una analogía con la industria petrolera, es de acuerdo a las capacidades para operar y mantener las refinerías que una empresa del sector puede transformar el crudo en materiales útiles. Del mismo modo ocurre con los datos.

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