La mala Calidad de Datos nos trae una gran cantidad de problemas importantes y variados que impactan a los negocios en diferentes niveles. Desde tomas de decisiones ineficientes, deterioro de la imagen corporativa, disminución de las ventas, incumplimiento de las normativas, baja calidad de atención al cliente entre otros.
En esta era del Big Data, muchas empresas toman decisiones de negocios impulsados por lo que revelan los datos. Sin embargo una de las fuentes principales de los problemas de calidad de datos son los sistemas heredados. A menudo existen sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) desarrollados en la década de los 80, que no fueron diseñados para la analítica. Estas estructuras rígidas carecen de la flexibilidad necesaria para las aplicaciones de Big Data de hoy en día.
La importancia de llevar un control de calidad de datos radica exactamente en los beneficios que genera debido a que hace factible evitar inconsistencias, duplicaciones, minimizar el riesgo que implica tomar decisiones sustentadas en datos incorrectos pero además para prevenir ineficiencias a nivel operativo, cumplimiento normativo e imagen corporativa.
A continuación muestro varios ejemplos, de como podría afectar la calidad de datos en una empresa:
incumplimientos de normativas
Los gobiernos les exigen a las empresas dependiendo del ramo donde realicen sus operaciones, que mantengan un estándar de calidad de datos en relación con la precisión e integridad, si se determina que los datos no cumplen con las regulaciones exigidas por los entes gubernamentales, las organizaciones reciben una multa, por incumplimiento de normativas.
Presupuesto de envió de factura física desperdiciado
Existen organizaciones que envía correo físico a sus clientes, pero si esas direcciones están desactualizadas o no son válidas, están desperdiciando el presupuesto y el esfuerzo operativo que conlleva llevar el correo hasta un lugar físico.
resultado de machine learning poco fiable
Cuando se realiza un modelo de machine learning, su entrada principal son data set con una gran cantidad de información que el modelo va a tomar para realizar sus predicciones. Si los datos son inexactos o no válidos proporcionarán análisis inexactos y modelos de aprendizaje automático poco fiables.
mala experiencia al cliente
Si la información de contacto que tienen las organizaciones del cliente es de mala calidad, no se le puede ofrecer una experiencia personalizada, enviarles campañas de marketing o atenderlos por su canal preferido.
Los Costos de la calidad y de la mala calidad
En toda organización debe estar presente los costos que conlleva una mala calidad de datos.
Los datos con problemas deben ser identificados para luego convertirlos en una oportunidad de mejora y reducirlos hasta eliminar las caudas que los producen.
Es importante reflexionar hasta donde puede llegar afectar a las organizaciones y a los clientes la mala calidad de los datos.
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