Data quality: importancia y cómo lograrlo de manera efectiva

Los datos son uno de los activos digitales más valiosos para las empresas, pues permiten tomar decisiones estratégicas, que otorguen ventajas competitivas.

Con la creciente acumulación y uso de información, el data quality se vuelve una necesidad para garantizar su calidad, con el objetivo de evitar duplicados y errores que afecten el funcionamiento de las organizaciones.

Por ello, te vamos a explicar cuál es la importancia de data quality y cómo lograrlo dentro de tu compañía.

Importancia del data quality en las empresas

Para las organizaciones, es fundamental garantizar que los datos que se recopilan, almacenan y utilizan sean precisos, actualizados y consistentes.

En este sentido, el data quality asegura que los datos cumplan con los estándares y requisitos de calidad necesarios para su uso. Así se evitan problemas como los siguientes:

Mala toma de decisiones

Si los datos utilizados para la toma de decisiones son incorrectos, desactualizados, inexactos o incompletos, las acciones estarán basadas en información sesgada, lo que puede provocar problemas operativos y una ejecución deficiente de los procesos.

Por ejemplo, si un equipo de ventas analiza un reporte con información desactualizada sobre clientes potenciales, podría enfocarse en leads que ya no están interesados o que no encajan con el perfil ideal, lo que representa una pérdida de tiempo y recursos.

Pérdida de oportunidades

Los datos de baja calidad pueden limitar la comprensión del cliente, sus preferencias de compra, hábitos de consumo y frecuencia, dificultando así una oferta personalizada de productos o servicios que eleve su nivel de satisfacción.

Costos adicionales

Los errores en los datos generan costos extra para las organizaciones. Desde corregir registros hasta perder tiempo en procesos ineficientes, la falta de data quality puede representar una fuga importante de dinero.

Un ejemplo claro ocurre con las campañas de email marketing. Si la base de datos de una empresa contiene direcciones erróneas o duplicadas, los envíos pueden generar rebotes, afectar la tasa de entregabilidad e incluso perjudicar la reputación del dominio.

Problemas con el cumplimiento normativo

Un manejo inadecuado de los datos puede afectar las operaciones internas y derivar en problemas legales.

En México, por ejemplo, la Ley Federal de Protección de Datos Personales establece lineamientos sobre el almacenamiento y uso de información personal. Por lo tanto, si una compañía no cumple con las regulaciones correspondientes, puede recibir sanciones o incluso enfrentar demandas por parte de los usuarios.

Contar con una estrategia sólida de data quality ayuda a garantizar que todos los datos sean verídicos y estén protegidos, reforzando la confianza de clientes y socios.

Características del data quality

Existen ciertos estándares que los datos deben cumplir para garantizar su precisión, actualidad, consistencia y relevancia. Las más importantes son:

Precisión

Los datos deben ser exactos y reflejar fielmente la realidad sobre el estado actual de los objetos o eventos que representan (fechas, direcciones, contactos, etc.). Cualquier error, ya sea tipográfico, de cálculo o de ingreso, puede afectar el análisis y la toma de decisiones.

Por ejemplo, si una empresa de logística maneja direcciones inexactas, puede haber retrasos o pérdidas en las entregas.

Completitud

El data quality debe garantizar que los datos estén completos. La falta de información en una base de clientes o registros puede afectar las operaciones empresariales.

Para ello, se recomienda identificar qué datos son esenciales y establecer mecanismos que eviten registros incompletos, como formularios con campos obligatorios.

Consistencia

Los datos deben ser uniformes en todos los sistemas de la empresa. Muchas veces, se presentan duplicidades o desalineación entre plataformas, generando reportes contradictorios que afectan la toma de decisiones.

Es fundamental establecer protocolos de normalización de datos y garantizar integraciones compatibles entre sistemas.

Actualidad

Los datos deben reflejar el estado más reciente de la realidad. La información desactualizada puede afectar áreas como la gestión de clientes.

 Se recomienda establecer procesos de revisión periódica y la automatización CRM, que permiten sincronización en tiempo real.

Accesibilidad

La información debe ser fácilmente accesible para los usuarios o áreas que la necesiten. No basta con que sea precisa y actual si no está disponible en el momento adecuado o si su acceso está restringido por procesos innecesarios.

Es clave establecer permisos y niveles de acceso para que cada área consulte los datos que necesita sin comprometer la seguridad. 

Relevancia

La relevancia es esencial: debe haber una razón clara para recopilar ciertos datos. Si la información no es útil, se desperdician recursos y se dificulta un análisis efectivo.

Se recomienda definir qué métricas y KPIs son prioritarios para cada departamento, evitando la acumulación de datos innecesarios.

Seguridad

La calidad también implica proteger la información ante accesos no autorizados, filtraciones o pérdidas. Esto fortalece la confianza en el uso de los datos.

Protocolos de encriptación y copias de seguridad automatizadas son fundamentales para prevenir vulnerabilidades y proteger la reputación empresarial.

Cómo lograr data quality en tu organización

Para lograr datos de calidad dentro de las empresas, es necesario seguir estos pasos clave:

1. Uso de métricas especializadas

Antes de mejorar los datos, es indispensable detectar los problemas existentes en su gestión.

Una vez identificados y mitigados, se puede avanzar hacia mejoras sostenibles. Entre las métricas más relevantes están:

• Unicidad: evita duplicidades, especialmente con grandes volúmenes de datos.

• Integridad: garantiza la completitud para análisis precisos.

• Precisión: asegura que los datos sean útiles y confiables.

Estas métricas permiten establecer estándares claros y políticas que reduzcan errores y mejoren la toma de decisiones.

2. Implementar herramientas tecnológicas

La tecnología es clave para optimizar la calidad de los datos. Existen herramientas diseñadas para recolectar, organizar y validar información automáticamente, lo que reduce el margen de error.

Soluciones como CRM o ERP permiten gestionar grandes volúmenes de datos de manera centralizada. Además, el uso de inteligencia artificial y machine learning ayuda a detectar errores y realizar correcciones en tiempo real.

3. Depurar datos continuamente

Uno de los errores más comunes es asumir que el data quality es un proceso único. La realidad es que la información cambia constantemente, por lo que se requiere monitoreo constante.

Se recomienda realizar auditorías de datos de manera mensual, trimestral o semestral, establecer mecanismos de validación al ingreso y procesos automáticos de depuración.

4. Emplear un buen sistema de gestión de datos

Para prevenir problemas de almacenamiento o seguridad, es fundamental contar con un sistema robusto y escalable, adaptado a las necesidades del negocio.

Contar con socios estratégicos que analicen tus procesos y propongan soluciones personalizadas puede marcar la diferencia en la calidad de tus datos.

London Consulting Group, tu aliado para el data quality

El data quality es esencial para las empresas, ya que permite tomar decisiones informadas, seguras y efectivas.

En London Consulting Group, entendemos que estos procesos pueden ser complejos. Por ello, ayudamos a las organizaciones a identificar e implementar herramientas tecnológicas que eviten la generación de datos poco confiables o desactualizados.

Nos especializamos en ofrecer soluciones personalizadas que optimicen la recopilación de datos según el contexto de cada organización, asegurando una toma de decisiones precisa y estratégica.

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