Casi un tercio de las personas reportan una falta de confianza en cuanto a la toma decisiones basadas en datos. ¿Qué significa esto? Gran parte de las organizaciones no confía plenamente en su información y esto se debe, entre otras causas, a la presencia de «datos malos» en sus procesos de análisis.
En este artículo abordaremos los siguientes temas:
¿A qué nos referimos con «bad data» o «datos malos»?
Tener “datos malos” o de poca calidad significa contar con información que resulta incorrecta, incompleta, desactualizada o irrelevante (Ya sea de forma parcial o total). La calidad y confiabilidad de los datos son dos cualidades clave al momento de generar procesos efectivos de toma de decisiones e impulsar procesos, desde análisis simples hasta modelos basados en Machine Learning e Inteligencia Artificial.
Es por ello que tener “bad data” (Como se conoce en inglés) puede conducir a estrategias equivocadas, análisis inexactos e ineficiencias operativas.
¿Cuál es el impacto negativo de tener este tipo de datos?
Las consecuencias de tener datos incorrectos pueden ser profundas y de gran alcance. Por ejemplo, hay empresas que han tomado decisiones comerciales cruciales basadas en datos erróneos, provocándoles pérdidas importantes.
Después de todo, la mala calidad de los datos se refleja en ineficiencias operativas, mala experiencia al cliente e imprecisiones al momento de desarrollar estrategias.
Decisiones comerciales equivocadas
Las decisiones empresariales críticas, como la expansión a nuevos mercados o el lanzamiento de productos, dependen de la precisión de los datos. Cuando éstos no son confiables, pueden conducir a decisiones erróneas, resultando en pérdidas financieras considerables y oportunidades perdidas, afectando gravemente cualquier plan de crecimiento.
Ineficiencias operativas
Las operaciones diarias de una empresa, como la gestión de inventario y el procesamiento de pedidos, se basan en datos fiables. Tener datos inexactos causa interrupciones significativas en estos procesos, aumentando los costos operativos, provocando problemas en puntos clave de la cadena de suministro y generando retrasos en los procesos logísticos.
Mala experiencia de marca
Sin importar que una empresa sea B2B o B2C, errores como enviar un producto incorrecto, o generar comunicaciones mal dirigidas pueden deteriorar la experiencia del cliente. Estos fallos repetidos pueden dañar la reputación de cualquier marca (Sobre todo en mercados poco leales).
Disminución de la competitividad en el mercado
En un entorno en dónde la intuición y la Know-How interno ya no son suficientes, tener datos confiables es clave para mantenerse competitivo. Las empresas con datos de mala calidad se rezagan, mientras que aquellas con datos precisos pueden desarrollar estrategias más efectivas.
Esfuerzos de marketing poco acertados
Es común ver, incluso con marcas grandes, campañas de marketing fallidas y que no conectan con el público objetivo ¿Cuál es la principal causa? Basarse en insights alimentados de datos incorrectos o dudosos.
¿Qué tipo de “datos malos” existen?
Existen varios tipos de datos que resultan perjudiciales para las organizaciones. Los más comunes son:
Datos inexactos: Son datos erróneos o engañosos, los cuales se generar temas como errores al ingresarlos a un sistema, errores al recopilarlos o por obtenerse de fuentes poco confiables.
Datos obsoletos: Los datos que ya han perdido su validez o no están correctamente actualizados tienden a ofrecer resultados engañosos. Sobre todo en industrias que se mueven muy rápido.
Por ejemplo, muchos retailers no pueden depender de información que tenga más de seis meses.
Datos incompletos: Esto ocurre cuando la información carece de ciertos valores o atributos. Por ejemplo, una base de datos de clientes en la que algunas entradas no tengan números de contacto o direcciones se consideraría incompleta.
Datos duplicados: A veces, un mismo dato se puede ingresar varias veces en una base de datos. Esto puede distorsionar cualquier tipo de análisis y ofrecer resultados incorrectos que deriven en una mala decisión.
Datos inconsistentes: Esto surge cuando diferentes elementos en una organización utilizan diferentes formatos o unidades para el mismo tipo de datos. Por ejemplo, un departamento podría registrar datos en unidades métricas mientras que otro utiliza unidades imperiales.
Datos irrelevantes: Este tipo de datos no agregan valor al contexto o análisis particular en cuestión. Tener un exceso de datos irrelevantes puede hacer que el procesamiento de datos sea más lento y engorroso.
Datos que no cumplen con normas determinadas: El uso o almacenamiento de datos que no cumplen con las normas puede tener importantes repercusiones legales y financieras. Por ejemplo, recolectar datos que no cumplen lineamientos de privacidad de usuario.
¿Cuáles son las causas que provocan tener mala calidad de los datos?
Existen varias causas que provocan tener “datos malos”, estas son algunas de las causas más comunes:
Errores humanos: Capturar datos de manera manual en lugar de hacerlo automatizado da paso a errores tipográficos, malentendidos de las instrucciones o inexactitudes que, acumuladas, generan grandes inconsistencias.
Falta de procesos estandarizados: La ausencia de normas uniformes para la recopilación y manejo de datos provoca que distintas áreas de la empresa generen procesos diferentes para el mismo tipo de datos. Esto resulta en desajustes significativos cuando se combinan o comparan datos de diferentes fuentes o equipos.
Errores de integración: En entornos donde se integran múltiples fuentes de información, las diferencias en estructuras y formatos de datos pueden provocar errores.
Validación y limpieza de datos insuficientes: La falta de revisiones periódicas y procesos de limpieza, puede generar una acumulación de imprecisiones en las bases de datos (Deteriorando gradualmente su calidad).
Tips para identificar “datos malos” o de baja calidad
Poder detectar datos de poca calidad es crucial para garantizar la integridad y confiabilidad de cualquier proceso basado en información. Por ello, aquí algunos consejos para identificar “bad data” a tiempo:
Comprender todas las fuentes de datos: Documente y entienda las diferentes fuentes de datos disponibles (Tanto internas como externas), incluyendo cómo se generan. Esto le permitirá anticipar problemas potenciales como inconsistencias o errores sistemáticos.
Buscar datos duplicados: Utilice herramientas o funciones específicas para identificar y eliminar registros duplicados, evitando así distorsiones en su análisis.
Examinar valores faltantes: Emplee herramientas de visualización y técnicas de resumen para detectar valores faltantes. Decida cómo manejarlos, sea mediante imputación o eliminación, dependiendo de su impacto.
Buscar valores atípicos: Identifique puntos de datos que se desvían significativamente de otras observaciones usando herramientas de visualización y métodos estadísticos. Distinga entre valores atípicos genuinos y erróneos.
Garantizar la coherencia en el formato: Asegúrese de que los datos de diferentes fuentes o métodos de entrada mantengan formatos consistentes, como fechas, unidades de medida y etiquetas categóricas.
Obtener guía de un experto en datos: Consiga que un experto en el área pertinente revise periódicamente una muestra de sus datos o sus resúmenes para obtener perspectivas adicionales sobre la calidad y relevancia de los mismos.
¿Qué podemos concluir?
Gestionar de manera efectiva sus datos es clave para el éxito su empresa. La calidad de los datos resulta un elemento clave que diferencia entre tomar decisiones precisas o generar conclusiones fallidas (y costosas).
Mantener la calidad de los datos es esencial para la toma de decisiones informadas, la eficiencia operativa, la satisfacción del cliente y el cumplimiento normativo. Las organizaciones deben saber cómo identificar y rectificar las fuentes de datos erróneos mediante validación, limpieza automatizada y estandarización de procedimientos. Además, el apoyo de una empresa experta en datos también resulta de gran ayuda.
Al final de cuentas, tener un enfoque proactivo en la gestión de datos no solo previene consecuencias negativas, sino que también promueve la competitividad y el éxito sostenido en un entorno empresarial dinámico.
