La mala calidad de los datos a menudo pasa desapercibida hasta que se manifiesta como análisis erróneos, estrategias equivocadas y, en última instancia, oportunidades perdidas. Un experimentado gerente de productos de datos incluso criticó a los equipos de datos por siempre ignorarlos y presionarlos hasta que sucedió algo desastroso en su testimonio sobre cómo digna ayudó a su almacén de datos a abordar sus problemas diarios de calidad de datos. La mala calidad de los datos puede llevar a perjuicios significativos en varios sectores, desde la salud hasta la banca, seguros, telecomunicaciones y farmacéutica. Cuando las inexactitudes, inconsistencias e incompletitud se infiltran en sus datos, es como inyectar veneno en las venas de su organización. 

Entender y mejorar la calidad de los datos no es solo una necesidad técnica, sino un imperativo estratégico. Este artículo explora qué constituye datos malos, sus impactos en varias industrias y los pasos que puede tomar para asegurar que sus datos empoderen en lugar de obstaculizar sus decisiones comerciales. 

¿Qué son los Datos Malos?

Los datos malos se refieren a información que es inexacta, incompleta, duplicada, desactualizada o inconsistente. Esto puede ocurrir por varias razones, como error humano durante la entrada de datos, falta de una adecuada gestión de datos, o problemas de integración entre sistemas. Los datos malos se manifiestan en varias formas: 

• Datos Inexactos: Errores en los datos que no reflejan los valores verdaderos. 

  
  

• Datos Incompletos: Campos de datos faltantes que impiden una comprensión completa del conjunto de datos. 

  
  

• Datos Inconsistentes: Discrepancias en diferentes conjuntos de datos que deberían coincidir. 

  
  

• Datos Desactualizados: Información que ya no es actual o relevante. 

  
  

• Datos Duplicados: El mismo valor de datos o columna que aparece más de una vez en el mismo conjunto de datos. 

El Impacto de la Mala Calidad de Datos en las Industrias 

Las consecuencias de los datos malos son de gran alcance, particularmente en sectores como la salud, banca, seguros, telecomunicaciones y farmacéutica. 

Datos Malos en Salud

En la industria de la salud, los datos inexactos pueden llevar a diagnósticos incorrectos y tratamientos inapropiados, en última instancia, comprometiendo la seguridad del paciente. Por ejemplo, los datos inexactos del paciente pueden llevar a administrar la medicación equivocada o la dosis incorrecta, teniendo consecuencias graves en la salud del paciente. Además, los datos malos pueden inflar los costos de atención médica debido a errores de facturación e ineficiencias en la atención al paciente. 

Datos Malos en Banca

Para el sector bancario, la integridad de los datos es crucial para la evaluación de riesgos y el cumplimiento normativo. Los datos inexactos pueden provocar evaluaciones de riesgos defectuosas, transacciones fraudulentas, puntajes de crédito incorrectos y oportunidades de inversión perdidas, resultando en exposiciones no deseadas o incumplimiento con regulaciones financieras críticas. 

Datos Malos en Seguros

Para las compañías de seguros, los datos malos pueden distorsionar las evaluaciones de riesgo, llevando a precios de pólizas incorrectos y aumento de rechazos de reclamaciones. Esto no solo afecta el resultado final, sino que también erosiona la confianza del cliente. 

Datos Malos en Telecomunicaciones

Las compañías de telecomunicaciones dependen en gran medida de los datos para la gestión de relaciones con clientes y la optimización de redes. La mala calidad de los datos aquí puede llevar a la pérdida de clientes, estrategias de marketing ineficaces y una entrega de servicios de calidad inferior. 

Datos Malos en Farmacéutica

Para la farmacéutica, la integridad de los datos afecta todo, desde la investigación y desarrollo de medicamentos hasta el cumplimiento normativo y la seguridad del paciente. Los datos clínicos inexactos pueden retrasar o detener la aprobación de nuevos medicamentos, afectando significativamente la salud del paciente, los ingresos de la empresa y dañando reputaciones. 

Cómo los Datos Malos Afectan la Toma de Decisiones Empresariales 

La mala calidad de los datos afecta los procesos de toma de decisiones empresariales mediante: 

1. Análisis Engañosos: Los datos erróneos conducen a ideas defectuosas, resultando en pasos estratégicos equivocados. 

   
   

2. Recursos Desperdiciados: Las empresas pueden invertir tiempo y dinero en resolver problemas que no existen o perder oportunidades que no fueron aparentes debido a datos defectuosos. 

   
   

3. Eficiencia Reducida: Los datos malos ralentizan los procesos y aumentan la carga de trabajo a medida que los empleados dedican tiempo a verificar y limpiar los datos. 

   
   

4. Pérdida de Ventaja Competitiva: Sin datos precisos, las empresas no pueden responder eficazmente a los cambios del mercado o innovar para satisfacer las necesidades del cliente. 

Pasos para Mejorar la Calidad de los Datos Empresariales 

El antídoto contra los datos malos es un enfoque proactivo para la gestión de la calidad de los datos. En nuestro artículo anterior, compartimos una guía integral sobre cómo asegurar la calidad de los datos por expertos en digna. Sin embargo, aquí hay algunos pasos esenciales: 

 1. Comience con una Evaluación de Calidad de Datos 

Antes de mejorar la calidad de los datos, evalúe dónde se encuentra actualmente su organización. Esto implica identificar problemas de calidad de datos y determinar sus fuentes. Utilice herramientas para perfilar sus datos y resaltar áreas de mejora. 

2. Establecer Estándares de Calidad de Datos 

Defina qué constituye datos de alta calidad para su organización. Estos estándares deben cubrir precisión, completitud, consistencia y oportunidad. Comunique estos estándares a todos los involucrados en el manejo de datos.   

3. Utilizar Herramientas de Perfilado de Datos 

Aproveche las herramientas de perfilado de datos para identificar problemas tales como datos faltantes o inconsistentes, registros duplicados y valores no válidos. Esto ayuda a mantener altos estándares de calidad de datos en toda la organización. 

4. Implementar Reglas de Validación de Datos 

Establezca reglas para asegurar que los datos ingresados en los sistemas cumplan con los estándares de calidad establecidos. Los procesos de validación automatizados pueden minimizar el error humano y agilizar la recopilación de datos. Con herramientas como digna, no necesita establecer ninguna regla de validación de datos porque las reconoce desde el pasado.

5. Realizar Limpieza de Datos Regularmente 

Audite regularmente sus bases de datos para identificar y corregir inexactitudes. Este proceso continuo evita la acumulación de datos malos con el tiempo. 

6. Capacitar a los Empleados en Prácticas Óptimas de Calidad de Datos 

Eduque a su equipo sobre la importancia de la calidad de los datos y proporcione capacitación sobre cómo mantenerla. Esto ayuda a crear una cultura de responsabilidad y precisión en el manejo de datos. 

7. Implementar Políticas de Gobernanza de Datos 

Establezca políticas claras que describan cómo se deben gestionar, mantener y acceder a los datos. Esto asegura que los datos permanezcan confiables y seguros con el tiempo. 

digna: Su Solución para Asegurar la Calidad de Datos 

Las soluciones de calidad de datos de digna ofrecen un enfoque integral para combatir los datos malos. Nuestra plataforma va más allá de la limpieza y validación tradicional de datos, proporcionando análisis avanzados e información impulsada por IA. Con digna, usted puede: 

• Identificar Proactivamente Problemas: Nuestra función Autometrics perfila continuamente sus datos para detectar anomalías, asegurando que todas las métricas se capturen y analicen para obtener la máxima precisión. 

  
  

• Predecir Tendencias de Datos: Nuestro Modelo de Pronóstico utiliza aprendizaje automático para anticipar el comportamiento futuro de los datos, ayudándole a adelantarse a los desafíos de calidad de datos. 

  
  

• Optimizar Umbrales de Calidad de Datos: Nuestra función Autothresholds ajusta automáticamente los umbrales de calidad de datos basado en los patrones de datos, asegurando un rendimiento óptimo. 

• Alertar Anomalías de Datos: Nuestro panel de control intuitivo y las notificaciones proporcionan información en tiempo real y le alertan sobre posibles problemas antes de que escalen. 

Tome Acción Hoy 

No deje que los datos malos socaven sus decisiones comerciales. Reserve una demostración con digna hoy y descubra cómo nuestra herramienta de calidad y observabilidad de datos puede empoderar a su organización para aprovechar todo el potencial de datos precisos y confiables. Únase a nosotros en la transformación de desafíos de datos en oportunidades comerciales.