¿Cómo la calidad de los datos afecta al business intelligence?

Hoy más que nunca la calidad de los datos es clave para el business intelligence. Tanto es así que puede hablarse de una ley universal ya establecida en la práctica, que podríamos resumir así: la confiabilidad de los informes es directamente proporcional a la calidad de los datos con los que estos se elaboran. Es decir, si la calidad de los datos es alta, la fiabilidad de los informes también lo será.

Por el contrario, si la calidad de los datos es deficiente, la credibilidad de los informes que se generan a partir de éstos también será baja. ¿Te das cuenta de lo importante que esto resulta al momento de tomar decisiones de negocios?

¿Qué es business intelligence?

Antes de continuar analizando la relación que existe entre la calidad de datos y el business intelligence, es relevante definir este último. Business intelligence (BI) o Inteligencia de Negocios agrupa todas las acciones dirigidas a la captación y transformación de grandes cantidades de datos en información de gran interés para una organización. Entre tales acciones, podemos incluir: metodologías, técnicas, procesos, herramientas y tecnologías generadoras de información que servirá de apoyo a la toma de decisiones.

En otras palabras, la Inteligencia de negocios consiste en captar los datos que provienen de diversas fuentes, con el propósito de convertirlos en información útil para las empresas. De esta manera, la información que aporta el BI es determinante para identificar oportunidades y riesgos por igual. Lo que permitirá -¡a tiempo!- aprovechar las primeras y evitar o minimizar los segundos. Más aún, los managers podrán decidir con más seguridad sobre aspectos como mejorar los productos y/o servicios. Así como enriquecer la atención y soporte al cliente y otros elementos relevantes para el crecimiento del negocio. En conclusión, business intelligence es un proceso que va desde la captación de los datos hasta la toma de decisiones.

¿Por qué es importante la calidad de datos en business intelligence?

Como hemos mencionado previamente la calidad de datos es crítica para el business intelligence. Por este motivo es importante recordar que estos datos son masivos y proceden de diversas fuentes. Lamentablemente, muchas empresas se dan cuenta de las deficiencias de sus datos cuando comienzan a implementar sus sistemas de inteligencia empresarial. Con frecuencia, el nivel de calidad se manifiesta cuando los cuadros de mando no responden a las expectativas. Sin contar con que en ciertos casos, algunas categorías de análisis no funcionan correctamente debido a irregularidades en la calidad de los datos.

De acuerdo a lo anterior, si una organización necesita aprovechar al máximo su solución de BI, debe aplicar urgentemente una mejora en la calidad de los datos. En realidad, siempre existirán problemas en este ámbito, por lo que es difícil disponer de una base de datos perfecta en su totalidad. A medida que crece la empresa, estas anomalías serán más frecuentes.

Por otro lado, mientras más complicado sean el organigrama de la compañía y sus metodologías de recolección de datos, hay más probabilidades de tener problemas de data quality. Sin embargo, es prioritario poner en práctica soluciones que vayan desde la más esencial hasta la más compleja. Como aplicar una adecuada y organizada arquitectura de datos. Pasando por el empleo de soluciones de calidad de datos, como MyDataQ, de DEYDE. Hasta la definición de un sólido gobierno de datos en la organización, en cuanto sea posible.

Características de la calidad de datos en business intelligence

En particular, la calidad de datos se determina con base a ciertos aspectos que definen sus grados de aplicabilidad y utilidad. Al igual que de contextualización y relevancia. Tales aspectos serían:

• Cantidad. En muchos casos, las empresas captan más datos de los que realmente requieren. No obstante, esta situación es preferible a contar con escasez de información. Eventualmente las compañías enfrentan imprevistos. Por esta razón, mientras las empresas dispongan de más datos resultará más sencillo encontrar soluciones.
• Consideran la información histórica. En mayor medida, los informes tienden a reflejar la actualidad. Aun así, lo más recomendable es contar con datos históricos para verificar la evolución de un proceso durante períodos más largos. De esta manera, es viable anticiparse a problemas potenciales y resolverlos.
• Precisión y completitud. En efecto, los datos de calidad deben ser precisos, limpios y veraces. De ello depende el acierto de las decisiones tomadas.
• Comprensibles. Cada formato tiene sus características. Los datos deben estar expresados de forma que puedan ser comprendidos por los involucrados en su tratamiento.

¿Cómo afecta la deficiente calidad de datos al business intelligence?

Ya hablamos en sentido general de cómo influye la calidad de datos en la inteligencia empresarial. Ahora detallaremos cómo las deficiencias en este sentido afectan la estrategia y las operaciones del negocio derivadas de las decisiones basadas en Business Intelligence.

Bases de datos no integradas

Al emplear diversas bases de datos no integradas entre sí, es más probable adquirir malos hábitos de captación y registro de datos. Tales como la duplicación o la reintroducción de la información, que acarrean pérdidas de tiempo y esfuerzos.

Falta de coherencia en la captación de datos

Las incoherencias en el modo de dar formato e introducir los datos en el sistema impiden lograr que los mismos alcancen una calidad aceptable. Las imprecisiones y la falta de criterios unificados en estos procedimientos dan lugar a diversas interpretaciones. Un ejemplo típico son las abreviaturas en las direcciones (AV., Av., o Avda., en lugar de Avenida). Igualmente, hasta los campos de texto abierto pueden ser entendidos y usados de diversas formas por diferentes usuarios.

Problemas en la migración de datos

En procedimientos como la migración de datos a un sistema diferente o la consolidación de un sistema mediante la integración, la calidad de datos puede deteriorarse. Entre los factores de riesgo, contamos valores irregulares, como datos incompletos o mal colocados y hasta la disposición en hojas de cálculo inconsistentes.

Descuido en la actualización

Los datos son dinámicos. Por lo tanto, muchos de ellos cambian en períodos de tiempo usualmente cortos. Algunas estadísticas revelan que una considerable cifra de usuarios de correo electrónico (40%), cambian sus direcciones cada dos años. Y el 15% lo hace una o varias veces en un año. Por otro lado, hasta un 20% de las direcciones postales cambian con la misma frecuencia. Entonces, la actualización de los datos es una actividad imprescindible para evitar que los mismos queden obsoletos y generen pérdidas de tiempo y recursos.

Consecuencias de la mala calidad de los datos en BI

Pérdida de ventas y rentabilidad

Solamente una dirección de correo equivocada o no actualizada puede derivar en la falta de comunicación con clientes ya captados o con prometedores prospectos. Esto hace que los consumidores actuales o potenciales no se enteren de las nuevas ofertas de tu empresa y como consecuencia pierden el interés. Al respecto, la consultora Gartner ha revelado que un gran número de empresas pierden desde miles hasta millones de euros al año debido a la mala calidad de los datos.

Imprecisión en el análisis

Otra consecuencia riesgosa de los datos incorrectos o incompletos para las compañías es la obtención de análisis basados en BI sin conexión con la realidad. Los registros duplicados, campos omitidos u otras anomalías podrían generar como resultado planes de producción, estrategias de ventas y de marketing equivocados. Por tanto, la compañía desperdiciará recursos y tiempo en líneas de acción equivocadas.

Mala reputación y sanciones

Por si fuera poco, enviar correos repetidos a un mismo contacto, o a direcciones abandonadas, termina por retribuirle una mala reputación a tu marca. Tanto en el ámbito físico como en el virtual. Tus clientes actuales y potenciales perciben esto como falta de eficiencia. Por otro lado, este fallo expone a tu negocio a sanciones previstas en el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea.

MyDataQ de DEYDE es tu solución de calidad de datos para BI

Aunque este panorama que ocasiona la mala calidad de datos podría ser desolador, hay razones para el optimismo. Ya que puedes contar con MyDataQ, una de las herramientas de calidad de datos más completas del mercado. Hablamos de una solución digital adaptable a empresas de cualquier sector y tamaño que actúa sobre tres aspectos esenciales:

• Normalización de datos. MyDataQ estandariza y campifica los datos de nombres, direcciones postales, ID, teléfono y e-mail. Junto con esta estandarización, corrige errores existentes y unifica los distintos tipos de abreviaturas en un mismo término.
• Deduplicación de datos. Esta solución identifica duplicidades en las bases de datos para lograr un registro único de clientes. Por otra parte, confiere a estos duplicados un nivel de similitud que aporta una información más precisa de la clase de similitud que los une para un posible uso posterior por parte del usuario.
• Enriquecimiento. Mejor aún, MyDataQ genera mayor riqueza a la información con ayuda de datos geográficos. Algo que amplía la información que requieres sobre tus clientes. En concreto, la relacionada con información catastral, tipologías, coordenadas XY, geocodificación inversa, rentas y sección censal.

MyDataQ es un sistema desarrollado por Deyde DataCentric, multinacional tecnológica especializada en soluciones de Calidad de Datos y Datos de Calidad. Veinte años de experiencia, presencia en más de 35 naciones y más de 1.800 millones de registros al año, la convierten en una de las empresas con mayor relevancia en el sector.

¡Contacta con nosotros para obtener más información!