Los datos son elementos fundamentales que representan hechos, cifras, observaciones o cualquier tipo de información cruda que, por sí sola, carece de un significado completo. En el contexto de una organización, los datos pueden provenir de diversas fuentes como transacciones comerciales, interacciones con clientes, mediciones de desempeño, entre otros.

Para que estos datos se conviertan en información útil y valiosa, es necesario gestionarlos de manera efectiva. La gestión de datos en una organización incluye varias etapas críticas que garantizan su integridad, disponibilidad y utilidad. En primer lugar, la recolección de datos debe realizarse de manera sistemática y precisa, asegurando que la información capturada sea relevante y de alta calidad. Una vez recolectados, los datos deben ser almacenados en sistemas seguros y organizados, como bases de datos, que permitan un acceso fácil y controlado.

El procesamiento de los datos es una etapa crucial donde se limpian, transforman y organizan para eliminar errores y redundancias, y se preparan para el análisis.

El análisis de los datos, utilizando herramientas de Business Intelligence (BI) o análisis estadístico, permite extraer patrones, tendencias y conclusiones que pueden orientar la toma de decisiones estratégicas en la organización. Paralelamente, la seguridad de los datos es fundamental para protegerlos de accesos no autorizados, pérdidas o corrupción, mediante la implementación de medidas de ciberseguridad, como el cifrado y la autenticación. Además, la gobernanza de datos establece las políticas y procedimientos que aseguran que los datos sean utilizados de manera ética, cumpliendo con normativas legales y asegurando su calidad y consistencia en toda la organización.

Por último, es esencial que la organización monitoree y mantenga sus sistemas de datos de manera continua para asegurar que estos sigan siendo relevantes, precisos y actualizados, adaptándose a los cambios en el entorno empresarial. Una gestión adecuada de los datos permite a la organización maximizar el valor de la información, mejorar la eficiencia operativa, y garantizar la toma de decisiones informadas y basadas en datos confiables.

11 Problemas Comunes de Calidad de Datos y Cómo Solucionarlos

La calidad de los datos es crucial para la toma de decisiones y el éxito empresarial. Aquí exploramos once problemas comunes de calidad de datos y cómo abordarlos de manera efectiva.

1. Formatos Inconsistentes de Datos

Cuando los datos se ingresan en formatos variados, se vuelve difícil integrarlos y analizarlos. La solución es estandarizar los formatos de datos en todos los sistemas de la organización. Esto se puede lograr mediante la implementación de reglas claras de formato y el uso de herramientas que verifiquen y corrijan inconsistencias automáticamente.

2. Registros Duplicados

Los registros duplicados pueden distorsionar los análisis y llevar a decisiones incorrectas. Para evitar esto, es fundamental realizar procesos de limpieza y deduplicación de datos con regularidad. El uso de herramientas de calidad de datos que identifiquen y eliminen duplicados es una práctica recomendada.

3. Datos Incompletos

La información incompleta limita la capacidad de análisis y puede conducir a conclusiones erróneas. Implementar validaciones en el punto de captura de datos y establecer campos obligatorios ayuda a asegurar que todos los datos necesarios se recopilen de manera completa.

4. Información Obsoleta

Los datos desactualizados pierden su valor y pueden llevar a decisiones ineficaces. Automatizar las actualizaciones de datos y establecer alertas para revisar y actualizar la información regularmente es esencial para mantener la relevancia.

5. Silos de Datos

Cuando los datos se almacenan en sistemas aislados, se dificulta la integración y la obtención de una visión global. La integración de datos y la implementación de plataformas de datos centralizadas facilitan el acceso y la utilización de la información en toda la organización.

6. Errores en la Entrada de Datos

Los errores humanos durante la entrada de datos pueden comprometer la precisión de la información. Capacitar al personal, usar sistemas automatizados y validar los datos en el momento de la captura son medidas efectivas para reducir estos errores.

7. Gobernanza de Datos Deficiente

Sin políticas claras de gobernanza, la gestión de datos se vuelve caótica y susceptible a errores. Establecer un marco sólido de gobernanza de datos garantiza la calidad, integridad y seguridad de la información, asegurando también el cumplimiento normativo.

8. Falta de Estándares de Datos

La ausencia de estándares uniformes puede generar confusión y errores en la interpretación de los datos. Definir y aplicar estándares comunes en toda la organización es clave para asegurar que todos los departamentos manejen la información de manera coherente.

9. Problemas de Seguridad de Datos

La falta de medidas de seguridad adecuadas puede llevar a violaciones y pérdidas de datos. Implementar protocolos de seguridad robustos, como cifrado y autenticación multifactor, junto con auditorías regulares, es crucial para proteger la integridad de los datos.

10. Integración de Datos Compleja

Integrar datos de diversas fuentes es un desafío debido a las diferencias en estructuras y formatos. El uso de herramientas ETL (Extract, Transform, Load) puede simplificar este proceso, permitiendo una integración más eficiente y precisa.

11. Documentación Inadecuada de Datos

La falta de documentación detallada de los datos puede causar malentendidos y errores en su manejo. Es esencial documentar de manera exhaustiva las fuentes de datos, sus estructuras y los procesos asociados, para asegurar una gestión adecuada y precisa de la información.

Abordar estos problemas de calidad de datos es crucial para cualquier organización que quiera maximizar el valor de su información y tomar decisiones más informadas. Implementar prácticas sólidas de gestión de datos y utilizar las herramientas adecuadas ayudará a mitigar estos desafíos y mejorar la calidad general de los datos en la organización.

Autor: William Bonilla M. | CEO de Gobernación de Tecnología de Información GTI