La mala calidad de datos puede traer consecuencias graves para tu negocio. Imagínate tomar decisiones incorrectas en base a la información errónea que tienes de tu negocio. ¡Esto podría llevarte al fracaso!
¿Qué hacer con los datos que genera un negocio? Hoy vamos a evaluar las consecuencias que podría provocar el tener una mala calidad de datos y cómo podemos evitarlo.
6 factores para identificar la buena o mala calidad de datos
Cuando se trata de evaluar las consecuencias de la mala calidad de datos, existen 6 puntos a considerar:
- Precisión de los datos: los valores contenidos en cada campo del registro de la base de datos deben ser correctos y representar con precisión los valores del “mundo real”
Ejemplo: Una dirección registrada debe ser una dirección real. Los nombres deben estar escritos correctamente.
Aquí algunos consejos para crear una base de datos de manera correcta.
- Datos completos: los datos deben contener toda la información necesaria y deben ser comprendidos por el usuario.
Ejemplo: Si el nombre y el apellido son obligatorios en un formulario, pero el segundo nombre es opcional, el formulario puede considerarse completo aunque no se introduzca el segundo nombre.
- Consistencia en la información: Los datos registrados deben ser los mismo en toda la organización y en todos los sistemas.
Ejemplo: los datos de una venta registrados en el CRM de una compañía deben coincidir con los datos registrados en el dashboard de contabilidad que manejes..
- Formato: Los datos deben cumplir con ciertos estándares de tipo, formato, tamaño, etc.
Ejemplo: Todas las fechas deben seguir el formato día/mes/año, o como lo quieras manejar. Los nombres solo deben de usar letras, no números o símbolos.
- Integridad: Los datos deben ser válidos en todas las relaciones, lo que significa que hay relaciones registradas que conectan todos los datos entre sí. Ten en cuenta que los registros no vinculados podrían introducir entradas duplicadas a tu sistema.
Ejemplo: si tienes una dirección registrada en tu base datos, pero no hay ninguna persona, compañía u otra relación asociada con la dirección, los datos no son válidos.
- Datos oportunos: Los datos deben estar disponibles cuando el usuario los espera y necesita.
Ejemplo: un sitio de reservación de hoteles debe actualizar los registros de disponibilidad en tiempo real, mientras que un sistema de facturación únicamente debe actualizarse una vez al día.
Beneficios de tener un dashboard en tiempo real sobre el desempeño de tu negocio.
Al evaluar estos 6 puntos puedes saber si tus datos pueden satisfacer adecuadamente tus necesidades. Sin embargo, podrías encontrar mala calidad de datos sino cumplen con estos estándares y deberías preocuparte por los efectos negativos que esto podría tener en tu compañía.
¿Qué causa la mala calidad de datos en tu negocio?
Existen muchas formas en que datos deficientes pueden estar en tu sistema, pero todas se dividen en dos categorías principales: errores humanos y desafíos de sistemas.
Error humano
El simple error humano es el culpable de la mayoría de los problemas de la mala calidad de datos. Durante el transcurso de la jornada laboral, los empleados pueden introducir errores tipográficos, ya sea debido a distracciones, malentendidos o simples errores de escritura, y causar imprecisiones.
De manera similar, los empleados podrían no seguir las pautas de la compañía para la entrada de datos, o registrar información sobre la misma persona o compañía, pero de manera diferente, creando datos duplicados.
Los empleados no son los únicos que pueden ingresar datos de manera incorrecta, también los clientes al ingresar de manera incorrecta la información que se les solicita.
Por ejemplo, si utilizas formularios online, un cliente potencial podría malinterpretar la intención de un campo, ingresar su información de manera diferente.
Desafíos de los sistemas
Las tecnologías que utilizamos a diario también pueden causar problemas y ocasionar la mala calidad de datos en tu negocio. La mayoría de los compañías dependen de múltiples sistemas y plataformas de software.
Cada vez que cambias los sistemas, como tu CRM, la plataforma de automatización de marketing o el software de facturación, y tienes que migrar los datos existentes a tu nueva plataforma, existe un riesgo inherente para la calidad de los datos.
Los datos pueden perderse o mezclarse en la transferencia. Y debido a que la mayoría de las migraciones de sistemas dependen de las personas para hacer la revisión final, es posible que se introduzcan errores humanos adicionales.
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Deterioro de los datos
Existe otra manera en que la calidad de los datos puede verse afectada, sin la culpa de los seres humanos o los sistemas, y es la inexactitud.
Un cliente podría mudarse a una nueva dirección, tu contacto en una compañía podría cambiarse de trabajo, etc. Cuando ocurren cada uno de estos cambios, tus datos se vuelven obsoletos, es decir, datos de mala calidad pues no te sirven.
¿Cuáles son las consecuencias de la mala calidad de datos?
¿Por qué es importante la calidad de datos? Con tantas formas en que la calidad de los datos pueden verse afectada, es probable que tu compañía sufra de algún grado de mala calidad. Algunos pequeños problemas podrían no afectar a tu compañía, pero si los problemas están en diferentes áreas o si tus pocos errores son críticos, las consecuencias pueden ser significativas.
Mala toma de decisiones y estrategias
Tus decisiones son tan buenas como los datos en las que están basadas. Como líder empresarial, necesitas datos de buena calidad para poder tomar las decisiones correctas para tu negocio.
Un aspecto particularmente peligroso de la mala calidad de datos es la falsa sensación de seguridad que puede transmitir. Los errores en los datos pueden cegarte ante los problemas en tu compañía. Si no se abordan o atienden, esos errores podrían conducir a problemas mucho mayores en el futuro.
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Baja productividad
La mala calidad de los datos puede reducir significativamente la productividad, crear ineficiencias y aumentar los costos operativos.
En el día a día, los empleados tienen que adaptarse a los problemas conocidos. Por ejemplo, tu gerente de ventas podría tener dificultades para trabajar mediante predicciones porque sabe que los datos en el CRM están incompletos.
Con datos de buena calidad, esta tarea sería bastante simple; pero cuando se tienen datos deficientes con los que trabajar, el gerente de ventas se ve obligado a buscar números que deberían estar en el sistema, o producir una estimación débil para sus informes.
Encontrar y resolver problemas en los datos puede tomar una gran cantidad de su tiempo, tiempo que podría ser dedicado a tareas de mayor valor. Recuerda siempre que los datos que genera tu negocio te ayudarán a tomar decisiones estratégicas, así que el costo de una mala calidad de datos es enorme.
Desconfianza organizacional
Gestionar e incluso simplemente lidiar con datos de mala calidad puede tener un impacto significativo en la moral de los empleados. Es poco probable que los que fueron contratados para empleos altamente cualificados encuentren satisfacción al realizar una limpieza manual de los datos. Mientras tanto, la frustración de lidiar con datos inexactos, incompletos o inconsistentes hace que el trabajo sea más difícil y menos satisfactorio.
Además, cuando tus datos son inconsistentes entre sistemas, tu compañía está tratando con múltiples fuentes. Como resultado, es probable que los equipos no estén de acuerdo sobre qué sistema es correcto y confiable, y será difícil alinear a los empleados con los objetivos.
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Mala reputación
El daño causado por datos de mala calidad no está limitado a tu organización. La mala calidad de datos también afectan a tus clientes. Las reservaciones pérdidas, los errores de facturación, las entregas fallidas y más pueden frustrar a los clientes.
Y aunque el impacto de corregir dichos errores recaerá en tu departamento de servicio al cliente, no hay que olvidar que hoy los consumidores recurren a espacios como las redes sociales para dejar sus reseñas o comentarios y difundirlos.
Hacer una correcta gestión de la satisfacción de los clientes es fundamental, ya que una mala reseña puede ser perjudicial; Muchas veces, estas juegan un papel importante en el proceso de toma de decisiones de los clientes potenciales, por lo que es fundamental evitar los problemas de calidad de los datos que conducen a una mala experiencia de los clientes.
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El costo de la falta de claridad de los datos
Es claro que una organización con una mala calidad de datos se verá afectada. Pero, ¿cuál es el impacto en los resultados? ¿Cómo se agrupan todos estos problemas? Definitivamente en pérdidas para el negocio.
El big data seguirá creciendo y los sistemas que los respaldan seguirán volviéndose cada vez más complejos. Si las compañías no se anticipan a sus problemas de datos, pronto serán superadas por ellos.
Valora la importancia del big data para tu negocio y aprovecha las herramientas que existen para darle seguimiento y tener claridad de la información que genera tu negocio.
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