La digitalización de las operaciones de las empresas es una tendencia en crecimiento que promete optimizar procesos, reducir costos y mejorar la eficiencia. Sin embargo, muchas empresas enfrentan obstáculos significativos debido a la mala calidad de la información registrada en sus sistemas. En OpticksBI conocemos de estas dificultades y aplicamos metodologías sistemáticas para resolver esta problemática.
En este artículo clasificaremos los principales problemas e impactos y se propondrán acciones específicas para resolverlos.
Sobre la calidad de la Información en las empresas
Según un estudio de IBM, el 27% de las empresas considera que más del 25% de sus datos son inexactos o incompletos y Gartner reporta que la baja calidad de datos cuesta a las empresas un promedio de US$12.9 millones al año cada una debido a pérdida de oportunidades de ingresos, ineficiencias operativas y errores en la toma de decisiones estratégicas.
Lo anterior correlaciona directamente con la alta desconfianza que gerentes y ejecutivos tienen al momento de tomar decisiones. De acuerdo al informe de Experian Data Quality, más de un 80% de ellos indica que no confían plenamente en los datos que tienen en los sistemas de sus organizaciones.
El 75% de las empresas encuestadas por KPMG han tenido que rehacer proyectos debido a problemas relacionados con datos deficientes. Los datos incorrectos o incompletos pueden llevar a conclusiones erróneas, obligando a las empresas a reiniciar análisis y rediseñar dashboards y reportes para obtener información precisa y útil. Campañas de marketing basadas en datos deficientes pueden no alcanzar al público objetivo adecuado generando una mala inversión. Datos inexactos pueden causar problemas en la planificación de inventarios, la logística y el cumplimiento de pedidos.
La calidad de los datos impacta directamente en las decisiones tanto estratégicas como tácticas y operativas que toman las empresas y por ello es necesario clasificarlos y tener un enfoque metodológico para resolverlos.
Clasificación de problemas
- Datos Inexactos:
Gartner indica que el 60% de las empresas experimenta problemas con datos inexactos que afectan sus operaciones diarias generando errores costosos, como la mala planificación de inventarios, diferencias entre inventarios físicos y sistémicos y por consiguiente una mala experiencia para los clientes.
- Duplicidad y obsolescencia de Datos:
La redundancia de datos no solo desperdicia espacio de almacenamiento sino que también confunde a los usuarios y dificulta el análisis preciso de la información. Tanto la duplicidad de datos como la obsolescencia puede llevar a estrategias basadas en supuestos incorrectos, afectando rendimiento y competitividad.
- Falta de Estandarización:
Experian Data Quality reporta que el 70% de las empresas lucha con la falta de estandarización en sus datos. La inconsistencia en los formatos de datos impide la integración y análisis efectivos, limitando la capacidad de las empresas para tomar decisiones basadas en datos.
Motivos de problemas de calidad de datos
Los principales problemas de calidad de datos son ocasionados por algunas de las siguientes razones
- Entrada Manual de Datos: la entrada manual es propensa a errores humanos, omisiones y inconsistencias.
- Falta de Políticas de Gestión de Datos: ausencia de procedimientos y estándares claros para la captura y mantenimiento de datos.
- Integración Inadecuada entre Sistemas: genera que los sistemas funciones como silos sin una comunicación eficaz causando discrepancias y desconfianza de los datos
- Capacitación Insuficiente: personal no capacitado adecuadamente en la importancia y las técnicas de manejo de datos.
Acciones para resolver problemas de calidad de datos
- Implementar políticas de calidad de datos: Desarrollar y documentar políticas claras que definan estándares de calidad de datos, roles y responsabilidades. Definir calendarios de auditoría de datos para validar adherencia a las políticas.
- Automatizar la Entrada de Datos: Utilizar tecnologías de automatización para minimizar la entrada manual de datos y reducir errores. Usualmente se pueden usar desde lectores de códigos de barra, sistemas RFID o incluso IoT.
- Adoptar Herramientas de Limpieza de Datos: Implementar software especializado en la detección y corrección de errores en los datos.
- Capacitar al Personal: Invertir en programas de capacitación continua sobre la importancia de la calidad de los datos y las mejores prácticas de gestión.
Conclusión
La calidad de la información registrada en los sistemas empresariales es crucial para el éxito de la digitalización de operaciones. Las empresas deben reconocer la importancia de mantener datos precisos, completos y estandarizados para aprovechar plenamente los beneficios de la transformación digital. Al implementar políticas y herramientas adecuadas, capacitar al personal y realizar auditorías regulares, las empresas pueden superar los desafíos de la mala calidad de los datos y optimizar sus operaciones en el entorno digital.
En OpticksBI hemos trabajado en generar modelos de datos consistentes con las necesidades estratégicas de las empresas de forma que las decisiones se encuentren en línea con los datos y minimizando los impactos revisados en este artículo
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