Logrando una calidad proactiva y generalizada en la estrategia de integración de datos

La estrategia de integración de datos

Los datos erróneos son un gran problema. Teniendo en cuenta el ritmo y la omnipresencia del cambio, pocos datos o erróneos pueden llevar a decisiones aún peores que la ausencia de datos. 

 La mala calidad de los datos afecta negativamente a todas las organizaciones en muchos niveles, mientras que la buena calidad de los datos es un activo estratégico y una ventaja competitiva para la organización. 

Según Gartner, la mala calidad de los datos puede costar hasta 15 millones de dólares al año a cada empresa. 

Es fácil entender por qué. Todas las decisiones que toman las organizaciones -desde qué productos desarrollar, a qué clientes dirigirse, cómo interactúan los clientes con los productos y servicios, de dónde procede la cadena de suministro, incluso la información que se recibe de los clientes o a quién contratar, se basan en datos. Si los datos en los que se basan estas decisiones son erróneos, las propias decisiones serán equivocadas.

Los datos que no fiables o son inexactos hacen que se pierdan oportunidades de mercado, se tomen decisiones incorrectas, se incremente el riesgo y se reduzca el rendimiento de la inversión. 

Aunque la confianza es una preocupación fundamental en cualquier iniciativa de datos, la calidad de los datos, la gobernanza y el cumplimiento nunca han sido más difíciles ahora que las organizaciones tienen datos y activos repartidos por la nube y centros de información local.  

Los esfuerzos para mejorar la confianza en los datos se perciben como obstáculos, en lugar de un acelerador para la transformación digital. Sin embargo, no invertir en la integridad de los datos resta confianza desde el principio de las iniciativas y genera importantes repercusiones en la fase posterior; los responsables de la toma de decisiones no confían lo suficiente en sus datos, lo que significa que analistas dedican demasiado tiempo a intentar convertirlos en algo significativo.  

Prevención   

 Verificar la calidad de un registro en el punto de entrada cuesta a la empresa 1 dólar. Esto se conoce como coste de prevención.   

Corrección   

 Limpiar y duplicar un registro en los pasos posteriores le cuesta a la empresa 10 dólares. Este es el coste de corrección.   

 Fallo   

Trabajar con un registro que nunca se ha limpiado le cuesta a la empresa 100 dólares. Este es el coste del fracaso.   

 Un enfoque proactivo de la calidad de los datos le permite comprobar y medir ese nivel de calidad incluso antes de que llegue a sus sistemas centrales. Acceder y supervisar esos datos en las aplicaciones internas, en la nube, en la web y en los dispositivos móviles es una gran tarea. La única manera de escalar ese tipo de supervisión en todos esos sistemas es a través de la integración de datos.   

Evita la propagación de datos erróneos mediante la ejecución de reglas de control en tus procesos de integración de datos es clave. Con las herramientas adecuadas y los datos integrados, se pueden crear chivatos que detecten algunas de las causas fundamentales de problemas generales en la calidad de los datos.    

 Realiza un seguimiento de los datos en todo su entorno de aplicaciones y sistemas. Esto te permitirá analizar, estandarizar y comparar los datos en tiempo real. A continuación, puedes organizar la actividad para comprobar los datos correctos siempre que sea necesario. La recompensa es grande; Gartner predice que, para 2022, las organizaciones que realizan un seguimiento riguroso de los niveles de calidad de los datos a través de métricas generarán un 60% más de mejoras y beneficios de sus esfuerzos de mejora de la calidad de los datos.   


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