¿Confías en tus datos? Descubre cómo medir y mejorar su calidad para tomar mejores decisiones gracias al Data Quality

Hoy en día, el activo más valioso que puede tener una empresa son los datos de calidad (data quality). Aparte de los trabajadores, claro. Sin embargo, la mala calidad de la información puede generar problemas operativos, decisiones erróneas y pérdidas que en ocasiones son millonarias. 

Según un informe de Gartner, los negocios pierden anualmente alrededor de 12,9 millones de dólares debido a datos incorrectos o incompletos.

Para garantizar el éxito de una estrategia empresarial basada en datos, es fundamental comprender qué es la calidad de datos (data quality), cómo se mide y qué acciones puedes tomar para mejorarla.

De eso vamos a hablar en este artículo.

¿Qué es el data quality y cómo se mide?

La calidad de datos se refiere al grado en que los datos son precisos, completos, confiables y adecuados para su propósito. 

Se mide a través de diferentes criterios que evalúan si la información es útil y veraz.

Un claro ejemplo de la importancia de data quality lo encontramos en el sector financiero. Si una institución bancaria maneja datos inexactos sobre sus clientes, podría conceder créditos a personas con bajo historial crediticio o negar financiación a clientes solventes, generando impactos negativos en su rentabilidad.

Las dimensiones de la calidad de los datos

Para evaluar y mejorar la calidad de los datos, es necesario analizar diversas dimensiones clave:

Exactitud

¿Los datos reflejan la realidad de forma precisa? 

Un error en la información financiera de una empresa podría alterar los estados contables y generar problemas legales.

Integridad

¿Están los datos completos? 

Si un sistema de atención al cliente no tiene registrado el correo electrónico de un usuario, podría afectar la comunicación y la experiencia del cliente.

Validez

¿Cumplen los datos con las reglas y formatos predefinidos? 

Si en un formulario de registro se permite ingresar números en el campo “Nombre”, la base de datos tendrá registros inválidos.

Consistencia

¿Son los datos coherentes en diferentes sistemas? 

Una dirección de envío diferente en el sistema de facturación y en el de logística podría generar envíos erróneos.

Unicidad

¿Se están evitando duplicados? 

La duplicación de registros de clientes en una base de datos podría generar envíos duplicados de promociones o facturas.

Puntualidad

¿Están los datos actualizados? 

Usar datos desactualizados en una campaña de marketing puede resultar en mensajes irrelevantes para el cliente.

Adecuación al propósito

¿Son los datos relevantes para el objetivo de negocio? 

Si una empresa de retail almacena datos de proveedores que ya no operan, estará ocupando espacio sin valor agregado.

Principales problemas derivados de datos de baja calidad

• Decisiones erróneas y pérdidas económicas. Las malas decisiones basadas en datos inexactos pueden afectar la rentabilidad como apuntábamos al inicio.
• Mala experiencia del cliente. Datos incorrectos pueden provocar envíos erróneos, publicidad mal segmentada o fallos en la comunicación.
• Impacto en la eficiencia operativa. La falta de integridad o unicidad en los datos puede ralentizar procesos internos y generar costos innecesarios.

Precisamente para evitar estos problemas, hay que ser conscientes de las ventajas que supone mejorar el data quality

Beneficios clave de mejorar la calidad de los datos

Mejora la toma de decisiones

Confiar en datos precisos permite estrategias más efectivas, reduciendo la incertidumbre y facilitando predicciones más acertadas en todas las áreas del negocio. 

Un sistema de datos de alta calidad permite segmentar clientes con mayor precisión, optimizar campañas de marketing y detectar oportunidades de crecimiento antes que la competencia.

Mayor eficiencia en procesos

Se reducen tiempos y costes operativos al minimizar errores y duplicaciones. Los flujos de trabajo automatizados y los sistemas de validación de datos garantizan que la información fluya correctamente entre departamentos, evitando bloqueos y volver a hacer tareas innecesarias.

Reducción de riesgos

Menos errores significa menos problemas legales o financieros, ya que se evita la toma de decisiones basadas en datos erróneos. 

Esto es especialmente relevante en sectores regulados, como la banca o la salud, donde los errores pueden derivar en sanciones o demandas legales.

Cumplimiento normativo y legal

Mantener datos de calidad ayuda a cumplir regulaciones como GDPR o CCPA, evitando sanciones por manejo inadecuado de la información. 

Un sistema de datos bien gestionado también facilita auditorías y mejora la reputación corporativa frente a clientes y socios comerciales.

¿Cómo mejorar la calidad de los datos en tu negocio?

Básicamente siendo consciente de estos tres procesos.

Implementación de políticas y estándares

Definir reglas claras sobre la recopilación, almacenamiento y uso de los datos es fundamental para garantizar que la información se mantenga precisa y confiable. 

Es recomendable establecer protocolos estandarizados en la introducción y validación de datos, asegurando que cada dato registrado siga criterios definidos.

Además, contar con responsables de calidad de datos dentro de la organización puede mejorar la supervisión y cumplimiento de estos estándares.

Automatización de procesos de limpieza y validación

Utilizar herramientas que detecten y corrijan errores en tiempo real reduce la intervención manual y mejora la eficiencia operativa. 

La automatización permite identificar registros duplicados, validar formatos y realizar controles cruzados con bases de datos externas para verificar la integridad de la información. 

Tecnologías como el aprendizaje automático pueden mejorar la detección de anomalías y predecir posibles errores antes de que afecten la toma de decisiones.

Aquí te dejamos una comparativa de los mejores software para la automatización de procesos.

Formación y cultura de datos en la empresa

Capacitar a los empleados para que entiendan la importancia de manejar datos con precisión es clave para fomentar una cultura organizacional basada en datos de calidad. 

Las empresas pueden implementar programas de formación internos que incluyan buenas prácticas en la introducción y gestión de datos, concienciación sobre el impacto de errores y herramientas para mejorar la consistencia en el tratamiento de la información. 

Una cultura de datos sólida ayuda a minimizar errores y promueve la toma de decisiones basada en información confiable.

Herramientas y tecnologías para gestionar la calidad de datos

Software y plataformas especializadas

Herramientas como Talend, Kaspr y ZoomInfo permiten automatizar procesos de validación y limpieza de datos.

Inteligencia artificial y machine learning aplicados a la calidad de datos

La IA puede identificar patrones y detectar errores en grandes volúmenes de datos de manera más eficiente que los procesos manuales. 

Gracias a algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede analizar enormes cantidades de información en tiempo real, encontrando anomalías y tendencias que pasarían desapercibidas para un humano.

Además, las soluciones basadas en IA pueden clasificar y organizar datos de manera automática, lo que reduce la carga de trabajo manual y mejora la confiabilidad de la información utilizada en procesos clave como la toma de decisiones o el análisis predictivo.

Un ejemplo claro es el uso de la IA en la detección de fraudes financieros. Los sistemas de machine learning pueden reconocer patrones sospechosos en transacciones bancarias y alertar a las instituciones antes de que ocurran actividades fraudulentas, evitando grandes pérdidas económicas y protegiendo a los clientes.

Conclusión y pasos recomendados para empezar

Mejorar la calidad de los datos no solo previene errores, sino que también optimiza la toma de decisiones y el rendimiento empresarial. 

Para comenzar:

1. Audita la calidad de tus datos actuales.
2. Define estándares claros para la recopilación y uso de datos.
3. Implementa herramientas de automatización para detección y corrección de errores.
4. Capacita a tu equipo sobre la importancia de datos precisos.

Invertir en data quality es una decisión estratégica que impacta positivamente en todas las áreas del negocio. No lo dejes mucho antes de que lleguen los sustos.