Cuando las empresas alcanzan cierta madurez analítica es habitual que se pongan de manifiesto ciertos problemas relacionados con la calidad de los datos empleados para el análisis. Ante estas cuestiones, de mayor o menor relevancia, las organizaciones actúan de distinta forma. Su reacción determinará su futuro, ya que los datos son un activo tan valioso para el negocio que merece ser tratado y gestionado eficientemente. Ignorar las cuestiones de data quality, reaccionar impulsivamente y sin un plan o dejar que cunda el pánico no son opciones válidas. Hay una forma mucho más efectiva de resolver una situación de este tipo.
Tras identificar la causa raíz de los problemas de calidad de datos empleados para el análisis hay que plantearse una serie de preguntas, cuyas respuestas marcarán la pista sobre la que actuar. En este cuestionario no pueden faltar las siguientes referencias:
¿Provienen los datos de una sola línea de sistema de negocio?
¿Existen múltiples sistemas con información potencialmente conflictivas?
¿Se pueden combinar fácilmente los datos dentro de la solución de análisis de negocio?
¿Cuántos puntos de origen tienen los datos?
¿Cuál es el porcentaje de entradas manuales?
¿Se aplica algún método de comprobación que prevenga los errores?
¿Existe alguna regla que permita homogeneizar la introducción de datos?
¿Están definidas las reglas de negocio?
¿Se recogen en alguna parte?
¿Tienen acceso a ellas las personas que interactúan con los datos?
¿Se apliquen de forma coherente al reporting?
¿Existe algún medio para verificar su consistencia y la coherencia de su aplicación?
La introducción de un checklist de este tipo puede servir para comprender mejor la causa de los problemas de calidad de los datos empleados para el análisis, sin embargo, a pesar de que permita tomar algunas decisiones que mejorarán las condiciones de este atributo de la información, puede no ser suficiente.
Lantares cuenta entre sus soluciones con algunas orientadas al aseguramiento de calidad de los datos empleados para el análisis. Con más de una década de experiencia como respaldo, desde su saber hacer proponen iniciativas capaces de garantizar:
Sets de datos correctos.
Estandarización máxima.
Inexistencia de duplicidades y redundancias.
La garantía de la unicidad de cada dato es la única forma de extraer todo el valor de la inversión hecha en el advanced anaytics. Si la materia prima falla, si los datos no reúnen la calidad suficiente, el producto se ve resentido y con ello el futuro del negocio, que verá afectada la precisión de su toma de decisiones, sufrirá pérdidas de alineación con la estrategia y tendrá que hacer frente a la pérdida de realidad, de la que los competidores sabrán cómo aprovecharse.
Por el contrario, cuando la calidad de los datos empelados para el análisis está asegurada se produce la optimización de procesos, el ahorro en costes y se sientan las bases para una relación más satisfactoria con los clientes, que se apoya en la innovación y la mejora del servicio.
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