5 problemas comunes que hacen que los datos de tu empresa no sean de calidad

Son varios los problemas de calidad a los que se enfrentan las organizaciones que gestionan sus datos para tomar decisiones en base a la información que proporcionan éstos. Y si los datos no son de calidad, la información tampoco lo es.

La calidad de los datos  se refiere a la capacidad de un conjunto de datos para satisfacer las necesidades de tu empresa. Esa necesidad puede ser el envío de material de marketing a los clientes, el estudio del mercado para planificar una nueva característica del producto o el mantenimiento de una base de datos de clientes.

Sea cual sea el uso que le das a los datos de tu empresa, la calidad de los mismos es importante. Sin ella, no solo no podrán cumplir el objetivo que persigues con ellos, sino que además provocarán pérdidas económicas devastadoras para tu negocio.

Los expertos aseguran que una mala calidad de datos puede suponer una pérdida de hasta el 30% de los ingresos trimestrales de una empresa.

La correcta gestión de los datos conlleva un conjunto de procesos complejos y relacionados entre sí que permiten a una organización utilizarlos para lograr objetivos estratégicos. Se dice que los datos de por sí solos son siempre de alta calidad. Sin embargo, son muchos los factores que pueden contradecir esta suposición. A continuación, vamos a mostrarte los cinco problemas más comunes a la hora de obtener datos de calidad.

1. Falta de información completa

Este es uno de los más habituales. Al recopilar un conjunto de datos, es bastante frecuente encontrarse con el problema de no disponer de toda la información para cada entrada.

Por ejemplo, en una base de datos de direcciones pueden faltar los códigos postales de algunas entradas porque no se han podido determinar mediante el método utilizado para compilar el conjunto de datos.

2. Datos ambiguos

Cuando se crea una base de datos, es posible que algunos de los datos sean ambiguos, lo que provoca incertidumbre sobre si hay que introducirlos, cómo y dónde.

Si, por ejemplo, estás creando una base de datos de números de teléfono, es posible que algunos de los números que quieras introducir sean más largos que los nueve dígitos típicos. ¿Son esos números más largos simplemente errores tipográficos, o son números de teléfono internacionales que incluyen más dígitos? Este es el tipo de preguntas que son difíciles de responder de forma rápida y sistemática cuando se trabaja con una gran cantidad de datos.

3. Datos duplicados

Lo más habitual a la hora de gestionar datos es enfrentarse a una avalancha de datos procedentes de todas las direcciones: bases de datos locales, Data Lakes  o datos en streaming. Además de eso, siempre pueden existir silos de información.

La duplicación de los datos de contacto, por ejemplo, afecta significativamente a la experiencia del cliente y también aumenta la probabilidad de obtener resultados analíticos sesgados.

4. Datos incoherentes

Al trabajar con múltiples fuentes de datos, es probable que entre ellas haya discrepancias sobre una misma información. Las discrepancias pueden estar en los formatos, en las unidades o incluso en la ortografía.

Los datos incoherentes también pueden introducirse durante la migración o las fusiones de empresas. Si no se contrastan constantemente, las incoherencias en los datos tienden a acumularse y el valor de los datos se deteriora.

5. Exceso de datos

El exceso de datos puede no parecernos un problema de calidad de datos, pero lo es. Cuando se buscan datos relevantes para los proyectos analíticos, es posible perderse entre demasiados datos.

En muchas ocasiones, los usuarios de negocio, los analistas de datos o los científicos de datos pasan el 80% de su tiempo localizando los datos correctos y preparándolos para su aprovechamiento.

¿Cómo puede tu empresa evitar estos errores?

La cruda realidad es que los errores relacionados con la calidad de los datos son muy difíciles de prevenir. De hecho, la mejor manera de afrontar los problemas de calidad de datos es reconocerlos como inevitables. Y es que este tipo de errores no se deben a que el proceso de gestión de datos sea defectuoso; incluso la gestión de datos mejor dirigida y bajo el gobierno de datos más óptimo va a presentar siempre este tipo de fallos en abundancia.

Como expertos en la extracción de datos de calidad, en GantaBI OneClick somos conscientes de todos estos problemas. Por ello, ofrecemos a nuestros clientes un servicio integral y personalizado respaldado por nuestra innovadora plataforma de gestión de datos.