La calidad del dato: clave para decisiones empresariales eficientes

En el artículo de hoy vamos a hablar y resaltar la importancia de la calidad del dato y cómo ésta debe ser el pilar en el que se sustentan los buenos análisis y la eficiencia en la toma de decisiones.

La importancia de la calidad del dato cada vez tiene más peso debido a la vinculación estrecha que hay en las diferentes operaciones empresariales y en cómo las organizaciones requieren en su día a día de unos análisis precisos que les ayuden en su toma de decisiones.

Cuando hablamos de la gestión de la calidad del dato lo hacemos con el enfoque de ser un componente básico en lo que se refiere a todo el proceso de la gestión del dato, y cada vez son más los esfuerzos que se hacen dentro de una organización con el objetivo de poder asegurar que el dato se utiliza de manera coherente.

Al hablar de la calidad del dato, hay un atributo que destaca por encima de todos, y éste no es otro que la precisión del dato: cuanto más preciso sea el dato más eficiente serán nuestros análisis que nos llevarán a tomar las correctas decisiones para conseguir los objetivos marcados dentro de nuestra organización.

No debemos olvidar pero otros factores que contribuyen a la calidad del dato:

  • Validez: confirmación de que los datos tienen los valores esperados y están estructurados correctamente.
  • Actualidad: datos actualizados al día y que están disponibles para ser utilizados cuando se requiera.
  • Coherencia: cuando no se entra en conflicto debido a la presencia de los mismos valores de datos en los diferentes sistemas.
  • Unicidad: inexistencia de datos duplicados en nuestras bases de datos.
  • Exhaustividad: conjunto de datos que muestran todos los elementos de datos que esperamos.

Si trabajamos todos estos aspectos del dato, conseguiremos que éste sea de confianza.

Existen diferentes procesos para gestionar el dato de calidad dependiendo de los recursos disponibles dentro de la organización, y también de cómo ésta está estructurada a nivel departamental y el uso que hacen del dato. Uno de estos procesos sería el de la creación de un conjunto de reglas de calidad del dato basadas en los requisitos que tiene la empresa, ya sea para datos operativos como analíticos.

Dichas reglas deben especificar los niveles de calidad esperados en el conjunto de datos y detallar cuáles deben ser sus elementos de modo que se pueda saber su nivel de exactitud, coherencia y otros atributos que definen la calidad del dato. Cuando ya tenemos definidas estas normas, un equipo de gestión del dato llevará a cabo una evaluación de la calidad del dato en relación con las normas establecidas para así poder documentar los errores y problemas que vayan apareciendo, y proceder de manera repetitiva con el fin de conseguir los niveles más altos de calidad del dato.

 

En definitiva, la calidad del dato es directamente proporcional a la eficiencia en la toma de decisiones basados en él. Por lo tanto, es de importancia capital que sea, por encima de todo, fiable.

 

 

ANTERIOR
SIGUIENTE

TIPS DE EXPERTOS

Suscríbete para impulsar tu negocio.

ÚLTIMOS ARTÍCULOS

Caso de éxito: Clickferry mejora la atención al cliente con Service Hub

Clickferry es una plataforma líder en movilidad y transporte que conecta a los usuarios con soluciones de transporte de manera flexible y adaptada a la demanda. Con un modelo de negocio dinámico y estacional, garantizar una atención al cliente ágil y organizada es clave para ofrecer una experiencia satisfactoria y confiable.

Cómo transformar la captación y retención en centros educativos con CRM

La mayoría de instituciones siguen gestionando leads, inscripciones, comunicaciones y seguimiento de estudiantes con sistemas dispersos, hojas de cálculo y procesos que dependen demasiado de cada persona.

Este es el origen de muchos de los problemas que vemos en universidades, escuelas y plataformas educativas: pérdida de leads, tiempos de respuesta lentos, baja trazabilidad del proceso de admisión, campañas de marketing poco efectivas y una débil relación con exalumnos. Y es justamente aquí donde un CRM educativo moderno deja de ser una herramienta y se convierte en un acelerador directo de ingresos.

Qué es la data sintética y por qué redefine el futuro de la IA

Introducción

La data sintética —o datos sintéticos— se ha convertido en una de las herramientas más prometedoras para la evolución de la inteligencia artificial (IA) y la automatización empresarial. En un contexto en el que los datos reales son cada vez más costosos, limitados o sensibles, las organizaciones buscan alternativas seguras y escalables para entrenar modelos de machine learning sin comprometer la privacidad.

Pero ¿qué es exactamente la data sintética? ¿Cómo se genera? ¿Y por qué está revolucionando sectores como la sanidad, las finanzas o la industria manufacturera? Este artículo responde esas preguntas con un enfoque práctico y estratégico para empresas que apuestan por la innovación.

Novedades INBOUND HubSpot 2025: cómo la IA transforma tu CRM

El gran cambio: de datos aislados a decisiones completas

Seamos sinceros: la mayoría de las empresas no deciden con datos completos. Usan un 20 por ciento y dejan el resto escondido en correos, llamadas o tickets. Eso significa que cuando la dirección revisa el pipeline, marketing analiza conversiones o servicio atiende a un cliente, lo hacen con una visión incompleta.

data
Mallorca 184, 08036
Barcelona, Spain