Importancia de la Calidad de los Datos en Business Intelligence

El papel de la calidad de datos en business intelligence es fundamental, ya que en estos está la clave del éxito de cualquier proyecto que se trate de BI. La calidad de datos se puede resumir en el conjunto de procesos, operaciones, técnicas y algoritmos que mantienen la información de las empresas de una forma completa, precisa, actualizada y válida.

Permite gestionarla y de ahí tomar decisiones para la organización. Es crucial tener una buena calidad de datos porque estos ayudan a innovar, desarrollar y transformar.

Por eso, en este artículo te hablaremos de la importancia que tienen la calidad de datos en el business intelligence, sus características, entre otros aspectos.

Características de la calidad de datos en business intelligence

La calidad de datos se determina con base en algunos aspectos que definen sus grados de aplicabilidad y utilidad. Estas características son:

Cantidad

A veces las empresas capturan una cantidad muy grande de datos que no se necesitan del todo, aunque esto es mejor que no contar con información.

Así, cuando la organización enfrente algún imprevisto, será más fácil encontrar una solución gracias a la cantidad de datos que fueron recopilados.

Información histórica

Los informes reflejan la actualidad, pero es recomendable que las empresas cuenten con datos históricos que les ayuden a verificar la evolución de un proceso durante periodos largos, ya que será más fácil anticiparse a problemas y poder resolverlos.

Precisión y completitud

La calidad de datos refleja que son precisos, limpios y veraces, pues de estos depende la toma de decisiones y el ser acertados en ellas. 

Comprensibles

Los datos deben ser expresados de forma que puedan ser comprendidos por todos los involucrados en el proyecto.

Por qué es importante la calidad de datos en business intelligence

La calidad de datos es crítica en el business intelligence, porque esto permite a la organización comprender mejor las tendencias, identificar patrones y tomar decisiones que se basen en datos confiables.

Una solución de BI puede ayudar a abordar problemas asociados con los datos de baja calidad, como datos duplicados, incompletos o inconsistentes. Al establecer procesos que garantizan la calidad de estos, puedes evitar errores costosos y problemas que surgen por haber tomado decisiones basadas en datos erróneos.

Un ejemplo de la importancia de la calidad de datos en business intelligence es que un equipo de marketing no puede crear una buena estrategia a menos que tenga datos precisos en las tendencias del mercado y preferencias de los consumidores.

Trabajar con data errónea incrementará los precios operativos y conllevará a conclusiones incorrectas. 

Cómo afecta la deficiencia de calidad de datos en business intelligence

Hablemos ahora de la deficiencia de calidad de datos y cómo pueden afectar la estrategia y las operaciones de un negocio en business intelligence. 

Bases de datos no integradas

Al implementar bases de datos no integradas entre sí, se pueden adquirir malos hábitos de captación y registro de datos, como la duplicación, que mencionamos anteriormente, o la reintroducción de información.

Falta de coherencia en la captación de datos

Las incoherencias en el modo de dar los datos en el sistema impiden lograr que estos alcancen una calidad aceptable.

Por ejemplo, si los datos de ventas se capturan de diferentes maneras en distintas regiones o departamentos, es difícil consolidar la información de manera coherente. Esto puede llevar a interpretaciones erróneas de los resultados, afectando la planificación estratégica y operativa.

Problemas en la migración de datos

La migración de datos es un proceso crítico que, si no se realiza con cuidado, puede llevar a serias deficiencias en la calidad de los datos. Durante esta, es común que se pierdan datos, se corrompan o se transfieran de manera incorrecta, especialmente si los formatos o las estructuras de las bases de datos son diferentes.

Estos errores pueden resultar en una base que no refleja con precisión la información original, impactando negativamente en la confiabilidad de los análisis de business intelligence.

Descuidos en la actualización 

Mantener los datos actualizados es esencial para garantizar que las herramientas de business intelligence proporcionen información relevante y precisa. Sin embargo, es común que las organizaciones descuiden este aspecto, lo que resulta en la utilización de datos obsoletos en sus análisis.

La falta de actualización puede deberse a procesos manuales ineficientes, falta de recursos o simplemente a la subestimación de su importancia.

Este descuido afecta directamente la calidad de las decisiones basadas en business intelligence, ya que los datos desactualizados pueden reflejar condiciones de mercado, tendencias o comportamientos de clientes que ya no son válidos, llevando a decisiones erróneas que pueden afectar la competitividad y el rendimiento del negocio.

Consecuencias de tener mala calidad de datos en business intelligence 

Tu empresa también puede sufrir graves consecuencias al manejar una mala calidad de datos. 

Pérdida de ventas y rentabilidad

Uno de los impactos más inmediatos y críticos de la mala calidad de datos es la pérdida de ventas y, consecuentemente, de rentabilidad.

Cuando los datos de clientes, productos, o mercado son inexactos o están incompletos, las estrategias de ventas y marketing pueden fallar en la segmentación de clientes.

Por ejemplo, datos erróneos sobre las preferencias del cliente pueden llevar a ofertas irrelevantes, lo que reduce la tasa de conversión y aleja a los clientes potenciales.

Asimismo, la falta de precisión en los datos puede resultar en decisiones de precios inadecuadas, inventarios mal gestionados o campañas de marketing que no logran el impacto esperado, lo que genera costos innecesarios y oportunidades perdidas.

Imprecisión en el análisis

La mala calidad de los datos afecta directamente la precisión de los análisis realizados por las herramientas de business intelligence.

Cuando los datos son inconsistentes, incompletos o incorrectos, los modelos analíticos y las proyecciones pueden ser afectados, llevando a interpretaciones erróneas y decisiones equivocadas.

Por ejemplo, si los datos de ventas históricos están mal registrados, las previsiones de demanda futura podrían ser completamente incorrectas, afectando la planificación de recursos, la producción y la logística.

Mala reputación y sanciones

La calidad de los datos no solo afecta las operaciones internas, sino que también puede tener serias repercusiones externas, como la mala reputación y la exposición a sanciones legales.

Por ejemplo, si una empresa maneja mal los datos de sus clientes, puede perder su confianza, dañando su reputación en el mercado. Esto es especialmente crítico en sectores donde la privacidad y la seguridad de los datos son prioritarias, como el financiero o el de salud.

Además, la inexactitud o mal manejo de datos puede llevar a errores en reportes regulatorios o en el cumplimiento de normativas, lo que podría resultar en sanciones legales, multas significativas e incluso litigios.

Ten una buena calidad de datos con London Consulting Group

Es común que las empresas no tengan información actualizada y, por ende, sufran consecuencias como las que hablamos en este artículo. Por eso, en London Consulting Group impulsamos a que tu organización tome decisiones basadas en datos de calidad y precisos.

Lo anterior, mediante herramientas tecnológicas adecuadas para evitar la generación de datos poco fiables o retrasados.

Además, construimos junto con tu organización un ecosistema de información que integra herramientas de business intelligence y análisis, fomentando una cultura de análisis centrada en los datos.

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