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Big Data, BI, todo depende de la calidad de los datos

La calidad de los datos es la savia de los negocios

Carlos Dufour, Country Manager de Stibo Systems Iberia14/10/2014
Carlos Dufour, Country Manager de Stibo Systems Iberia
Carlos Dufour, Country Manager de Stibo Systems Iberia

Las últimas noticias en el mundo de la gestión de datos han hecho hincapié en términos llamativos como el Big Data, el análisis en tiempo real o la inteligencia de negocios de autoservicio (BI, por sus siglas en inglés). Sin embargo, entre tanta ostentación y glamour se olvida que estas herramientas avanzadas dependen de sólidos fundamentos en la captura, limpieza y gestión de datos. Una estudio sobre Gestión Datos Maestros (MDM, por las siglas en inglés) elaborado por Aberdeen, una empresa especializada en la investigación y el rendimiento en el campo de los negocios, señala los datos de calidad como uno de los elementos a destacar dentro de los datos maestros. De entre 122 empresas encuestadas, las líderes del sector mostraron tres veces más probabilidades de adoptar herramientas de "data quality" que otras compañías. Y por tanto, estas empresas obtienen un rendimiento superior en el análisis de datos, la eficiencia de los empleados y la agilidad y precisión de la toma de decisiones en los negocios.


Las herramientas avanzadas dependen de sólidos fundamentos en la captura, limpieza y gestión de datos

Si se examinan las empresas que han invertido en la mejora de sus datos, el estudio de Aberdeen demuestra que las herramientas de "data quality" ofrecen mejoras cuantificables. Además, existe otro beneficio adicional: los trabajadores pasan menos tiempo en busca de datos y de errores de fijación, tal y como se puede apreciar en la tabla (al final del artículo). Optar por las soluciones informáticas que gestionan datos de calidad se traduce en una mejora del 15% en los registros de datos que estaban completos y de un 20% de aquellos que eran exactos y fiables. Asimismo, las compañías que no disponen de herramientas de datos de calidad notifican el doble de errores significativos dentro de sus registros: el 22% de sus entradas tienen este tipo de errores.



Los trabajadores de las empresas con herramientas de gestión de la calidad de los datos tienen menos probabilidades de tener que lidiar en un momento dado con información que falta, registros duplicados o aplicaciones de software que no leen determinados archivos. Como resultado, pasan 1,8 horas menos por semana buscando la información que necesitan. Esto significa que cada empleado ahorra de promedio casi 12 días completos de trabajo a lo largo del año, gracias al rápido acceso a la información. En la misma línea, los trabajadores pasan menos tiempo corrigiendo errores importantes en los registros de datos. Los errores significativos en el manejo de datos pueden costar mucho dinero a una empresa, en forma de pérdida de ventas, malas decisiones, clientes insatisfechos o en costes de reparación a un socio que ha salido perjudicado. El coste en términos de trabajador/horas también puede ser muy alto. Una compañía sin herramientas de calidad de datos necesita de promedio 28 horas más para localizar el problema, buscar la información que falta y fijar un registro -casi el doble del tiempo necesario que las empresas que disponen de estas herramientas.

Las herramientas de "data quality" pueden resultar menos atractivas que otras nuevas tecnologías que se están desarrollando en torno a la gestión y análisis de datos maestros. Sin embargo, para muchas empresas, una de sus principales preocupaciones es no tener datos de mala calidad. El estudio de Aberdeen demuestra que disponer de datos de calidad fuertes es la base fundamental para cualquier programa de analítica. Para una empresa, la calidad de los datos puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso. Si no se gestionan bien, los datos deficientes se deterioran aún más, lo cual, a su vez, afecta a la agilidad del negocio. Por este motivo, Aberdeen recomienda a aquellas empresas que tengan que hacer frente a información inexacta o que busquen optimizar sus soluciones de BI o de analítica, la implementación de una herramienta de datos de calidad o la mejora de los instrumentos tradicionales básicos.

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