Por qué la calidad de los datos es clave para el éxito de cualquier proyecto
Colaboración – Temática de curso
Tiempo de lectura: 3 min
Inteligencia artificial, blockchain, análisis predictivo, etc. – Hoy en día, las empresas confían cada vez más en las nuevas tecnologías, procesos así como información empresarial de la más alta calidad. Esperan obtener una ventaja competitiva, mayor eficacia y mejores decisiones. Lo decisivo para que todo esto funcione es la calidad de los datos.
Pero, ¿Qué significa exactamente el concepto de calidad de los datos? ¿Cuáles son los criterios? ¿Y por qué es tan importante la calidad de los datos para el éxito competitivo a largo plazo? Este artículo responde a estas preguntas.
Los datos cuestan dinero. Eso es un hecho. La supervisión de datos de alta calidad cuesta aún más. Pero, ¿Cuál sería la alternativa? ¿Dejar los datos a su aire? ¿Y luego tomar decisiones basadas en información falsa o anticuada? ¿Tolerar procesos complicados? ¿O enfrentarse a multas por incumplimiento? ¿O incluso a importantes riesgos financieros?
Los datos incorrectos, incompletos o de mala calidad pueden causar mucho daño. Se pierden millones de euros CDBC.
No cuidar los datos y su calidad no es, por tanto, una alternativa. Hay que reconocer que los proyectos e iniciativas para mejorar y mantener la calidad de los datos son complejos y costosos, y a menudo desalentadores. Pero el coste de no hacer nada es mucho mayor.
En un mundo tan interconectado a escala mundial con un gran competencia por abarcar mercados, para competir con éxito y establecerse como una empresa de éxito, es absolutamente esencial tener el control de los datos y garantizar su alta calidad.
No es de extrañar que la calidad de los datos ocupe un lugar destacado en la lista de prioridades de muchas empresas y directores generales.
Sólo quienes consiguen poner los datos a disposición del proyecto de forma completa, correcta y actualizada tienen éxito a largo plazo sin gastar dinero innecesariamente.
En este artículo analizaremos más detenidamente la “calidad de los datos”.
A continuación, es interesante analizar los tres aspectos siguientes:
- Por qué la calidad de los datos es tan importante para las empresas.
- Criterios de alta calidad de los datos.
- Cómo lograr una alta calidad de los datos y mantenerla a largo plazo.
Razones para la alta calidad de los datos
Veamos por qué la calidad de los datos es tan decisiva en el desarrollo de proyectos en cualquier .
Hay muchas ventajas y oportunidades para quienes proporcionan los datos adecuados con la calidad adecuada:
Decisiones
Cuanto mayor sea la calidad de los datos, más confianza tendrán los empleados en las decisiones que tomen. Esto reduce los riesgos y aumenta el rendimiento y la eficacia.
Productividad
La calidad de los datos aumenta la productividad. En lugar de validar datos y corregir errores, los empleados tienen más tiempo para dedicarse a su verdadero trabajo.
Cumplimiento
La alta calidad de los datos suele ser la diferencia entre el cumplimiento de la normativa y las multas multimillonarias.
Comercialización
Sólo con los datos adecuados puede lograrse una orientación precisa y una comunicación personalizada. Esto es cada vez más difícil e importante, especialmente en el entorno omnicanal actual.
Criterios de alta calidad de los datos
Ahora sabemos por qué es importante conservar datos de alta calidad. Veamos ahora qué caracteriza exactamente a la calidad.
Se trata de los 4 criterios siguientes.
Precisión
A primera vista parece lógico que los datos y la información sean exactos. La información incorrecta no tiene cabida en una base de datos. Unos datos correctos garantizan que los envíos lleguen al destinatario y -lo que es aún mejor- que representen, por ejemplo, las jerarquías de las empresas con todas sus conexiones.
Pero la precisión también depende del contexto y de la situación. Para una empresa, por ejemplo, tiene una lista de 10 números de teléfono. Pero si llama al departamento de marketing, es poco probable que obtenga información sobre las finanzas. Hablando de exactitud, no existe una “verdad” que determine si una información es exacta o no. La precisión tiene muchos matices. Lo que tiene sentido en un caso es completamente inútil en otro.
Integridad
Sólo son completos los datos y paquetes de datos que contienen toda la información disponible. Si, por ejemplo, sólo se captan dos tercios de todas las compras de un cliente, este paquete de datos no reflejará el verdadero valor del cliente, sino que se subestimará. Lo más probable es que el paquete de datos permanezca en este estado durante bastante tiempo.
Esto significa que la empresa desaprovechará su verdadero potencial. Si se trata de un cliente que sería capaz de realizar una buena actuación, evidentemente es muy lamentable.
Estándar
Los datos normalizados son muy importantes para el usuario. Facilita las referencias cruzadas. Un ejemplo es la información sobre direcciones: Las direcciones en Tokio se presentan de forma diferente que en Suiza o Estados Unidos. Sólo unas normas bien definidas permiten importar nuevos paquetes de datos de forma automática y correcta y, sobre todo, identificar y eliminar los duplicados.
Fiabilidad
Las fuentes de datos deben ser fiables y creíbles, y al mismo tiempo cumplir una finalidad. Sólo si cumplen estos criterios y son fiables los usuarios harán uso de ellas, y sólo entonces se tomarán decisiones fundadas y correctas.
5 pasos para obtener datos de alta calidad
Ahora ya sabes por qué es tan importante la calidad de los datos y cuáles son los criterios. Ahora probablemente te gustaría saber cómo mejorar la calidad de tus datos.
Definir los objetivos
Antes de empezar a limpiar datos, hay que tener una idea clara del caso empresarial que se quiere resolver. Para ello, debe incluir a todas las partes interesadas.
Identificar los datos
Los datos se encuentran a menudo en diferentes silos, es decir, en distintos sistemas CRM, listas de Excel y a veces incluso en papel.
Evaluación
Una vez realizado el inventario de datos, se lleva a cabo una evaluación de la calidad actual de los datos. Esto incluye también procesos y herramientas.
Definir parámetros
Aquí se trata de comprender las causas de la mala calidad de los datos. Es posible que el personal introduzca sistemáticamente cierta información de forma incorrecta.
Monitorización
Dado que la calidad de los datos es un problema continuo, es imprescindible un control permanente o periódico.
A estas alturas seguro que ya has comprendido por qué los datos de alta calidad son tan importantes para el éxito.
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¡Bienvenido al Blog de Pruebas de Implementación de Texto Generado por Inteligencia Artificial! Este blog tiene como objetivo mostrar los avances y posibilidades de la inteligencia artificial en la generación de texto. A través de diferentes pruebas, exploraremos las capacidades de los sistemas de IA para producir contenido en diversos temas y estilos. Es importante destacar que este blog es un espacio de experimentación y pruebas, por lo que el contenido generado por la inteligencia artificial no debe ser tomado como información verificada o de autoridad en ningún tema. Sin embargo, estamos emocionados de ver cómo la tecnología avanza y cómo podemos utilizarla de manera creativa. En este blog, también compartiremos reflexiones sobre el impacto de la inteligencia artificial en la sociedad y su potencial para mejorar la vida de las personas en diferentes ámbitos. Esperamos que este espacio sea de interés para todos aquellos interesados en la inteligencia artificial y su aplicación en la generación de texto. ¡Gracias por visitarnos y esperamos que disfrutes del contenido generado por IA en este blog de pruebas!
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