Los datos son los activos más valiosos para las empresas hoy en día. Aquellas que los tratan como un activo estratégico están mejor preparadas para aprender, adaptarse y desarrollar nuevas capacidades. También adoptan más rápido las tecnologías emergentes. Pero llegar al punto en que los datos guíen tanto la estrategia como la operación del negocio no ocurre por casualidad.
La calidad de los datos es esencial para el buen funcionamiento de cualquier organización, ya que los datos ‘enfermos’ pueden afectar la salud de todo el sistema. Esto significa dejar atrás la acumulación desordenada de datos y pasar a un modelo que aproveche todo su valor para impulsar el crecimiento, mejorar los resultados financieros, fomentar la innovación y fortalecer la cultura empresarial.
El impacto de la mala calidad de datos
La mala calidad de los datos afecta directamente la operativa de una empresa. Cuando los datos son incompletos, incorrectos o están duplicados, se pierde la capacidad de conocer realmente al cliente. Esto conlleva decisiones mal enfocadas, campañas ineficientes y una segmentación poco precisa. El resultado es una comunicación equivocada que, lejos de sumar, desgasta la relación con los usuarios y daña la experiencia del cliente.
Además, trabajar con datos desordenados o irrelevantes implica pérdida de tiempo y recursos. Se duplican esfuerzos, se generan errores operativos y se ralentiza la toma de decisiones. La falta de fiabilidad obliga a validar constantemente la información, lo que retrasa los procesos internos y reduce la capacidad de respuesta del negocio. Esto no solo eleva los costes, sino que también frena la innovación y el crecimiento.
Paralelamente, el impacto en la reputación puede ser grave. Enviar comunicaciones erróneas o repetitivas, basadas en datos defectuosos, deteriora la imagen de la empresa. A esto se suma el riesgo legal: almacenar datos innecesarios o gestionarlos sin control puede violar normativas de protección de datos.
Cómo identificar datos obsoletos e inexactos
Identificar y corregir los datos obsoletos e inexactos es esencial para mantener la calidad de los datos en el ecosistema digital. Existen diferentes técnicas y herramientas disponibles para realizar esta tarea. Una forma común de identificar datos obsoletos es llevar a cabo una auditoría de datos, revisando todos los registros y eliminando aquellos que no se han actualizado en un período de tiempo determinado.
La identificación de datos inexactos puede requerir una combinación de validación de datos y análisis de consistencia. La validación de datos implica verificar la precisión de los datos mediante la comparación con fuentes confiables y la verificación de la coherencia interna de los datos. El análisis de consistencia implica buscar discrepancias y errores en los datos que podrían indicar inexactitudes.
Data Enhancement como estrategia para mejorar la calidad de los datos
La información es poder, pero la respuesta no es almacenar la mayor cantidad de datos posible. En ese punto entra en juego el Data Enhancement, la unión entre la limpieza y la ampliación de los datos existentes. El objetivo es contar con datos precisos, actualizados y relevantes que respalden decisiones más acertadas.
El Data Enhancement implica poner en marcha algunos procesos importantes, pero podríamos enmarcarlos en tres bloques generales:
- Limpieza de registros en la base de datos. Entre los datos eliminados se encuentran aquellos que están duplicados o que son incorrectos.
- Comprobación y corrección de la información que ya se encuentra en cualquiera de lasbases de datos de la empresa.
- Consulta de recursos externos, provenientes tanto de fuentes privadas como públicas. De esta manera, se logra identificar cuál es la información que falta y se incluye si es necesario.
El papel de la calidad de datos en la toma de decisiones
La calidad de los datos juega un papel fundamental en la toma de decisiones empresariales. Si los datos son inexactos, incompletos o inconsistentes, cualquier análisis o estrategia se vuelve frágil, como construir una casa sobre una base inestable. En cambio, datos bien preparados proporcionan una plataforma firme para planificar acciones y anticiparse al mercado con confianza.
La toma de decisiones efectivas depende en gran medida de variables como la exactitud, la coherencia y la relevancia de los datos. Si estos están bien gestionados, es más fácil detectar oportunidades, minimizar errores y optimizar procesos. Esto se traduce en campañas más eficientes, operaciones mejor alineadas con los objetivos del negocio y una mayor capacidad para anticiparse a cambios en el entorno.
Además, una cultura empresarial basada en datos de calidad refuerza la confianza interna. Los equipos confían en la información, los informes internos son más fiables, y se eliminan redundancias que consumen el tiempo de los analistas. A medida que la calidad de los datos se consolida como parte de la estrategia, la organización gana velocidad, transparencia y competitividad real.
Mejores prácticas para mantener la calidad de datos en las bases de datos
Cuidar la calidad de los datos no es algo que se haga una vez y ya sea suficiente. Es un trabajo constante que requiere atención, seguimiento y buenos hábitos. Para lograrlo, es clave establecer reglas claras sobre cómo se deben capturar y gestionar los datos dentro de la organización. Pero no basta con definirlas: también hay que asegurarse de que todos los equipos entiendan por qué es importante seguirlas y cuenten con la formación y las herramientas adecuadas para hacerlo bien desde el principio.
Auditar los datos con regularidad ayuda a detectar errores antes de que se conviertan en un problema serio. Lo mismo ocurre con las pruebas de calidad periódicas, que permiten comprobar si los datos siguen siendo válidos y útiles con el paso del tiempo. Y por supuesto, contar con una herramienta confiable de gestión de datos, como Deyde MyDataQ de Accumin Intelligence, facilita mucho este trabajo, ya que automatiza procesos clave y garantiza resultados consistentes.
Cuando los datos están “enfermos”, todo se resiente: las decisiones pierden precisión, los clientes reciben mensajes mal dirigidos y los procesos internos se vuelven ineficientes. La buena noticia es que esto se puede evitar. Identificando las causas del problema, corrigiendo los errores y siguiendo buenas prácticas, es posible transformar una base de datos desordenada en una fuente sólida y confiable.
En Accumin Intelligence, contamos con la herramienta perfecta para mejorar la calidad de sus datos, nuestro software Deyde MyDataQ. Si desea mejorar la calidad de los registros en su base de datos, contacta con nosotros.