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Calidad de datos, factor clave para el éxito organizacional

Calidad de datos, factor clave para el éxito organizacional
noviembre 01
2020

Es momento de tomar conciencia de que la información incorrecta, por simple que parezca, puede provocar un efecto dominó hacia la más alta dirección.

En los últimos años, el discurso sobre los datos ha ocupado un lugar preponderante en el mundo de los negocios: se habla del big data, las culturas basadas en datos, el internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés) y la analítica avanzada. La figura del CDO (Chief Data Officer) ha llegado para quedarse en los organigramas modernos. Complejos programas de gestión de datos guían hoy en día a las organizaciones data driven a conseguir sus objetivos estratégicos. Y junto con esas circunstancias prevalece un gran supuesto: los datos, por sí solos, son confiables y útiles, de alta calidad.

Sin embargo, muchos factores pueden echar por tierra esa hipótesis: una mala planificación de su ciclo de vida, un diseño de sistemas en silos, procesos inconsistentes, la documentación incompleta y la falta de estándares contribuyen a la poca calidad de la información.

Es necesario establecer, de manera formal, un programa de gestión de calidad de datos que permita fijar estándares y especificaciones para su control, con el fin de diseñar e implementar métodos para medir, monitorear e informar los niveles de calidad e identificar las oportunidades de mejora en los procesos y sistemas de la cadena de suministro de información.

¿Para qué gestionarla?

En una ocasión, un alto ejecutivo le solicitó a su consultor en gestión de datos que explicara la calidad de la información en una conversación cotidiana: “¿Confió en los datos que utilizó para tomar su decisión más reciente de importancia real?”, le preguntó.

“No”, respondió el ejecutivo, “no lo hice. De hecho, no recuerdo ningún momento en el que confiara plenamente en los datos. Considero que es mi trabajo tomar la mejor decisión, incluso reconociendo que hay problemas con la calidad” (Redman, 2016).

No es el único. En una encuesta realizada por Harvard Business Review, sólo 16% de los ejecutivos expresaron tener confianza en la precisión de los datos utilizados para tomar sus decisiones de negocio. Esto desvela un secreto a voces: la mayoría debe hacer su trabajo, a pesar de la mala información.

Naturalmente, todos actúan ante los datos incorrectos: corrigen, buscan otras fuentes, clasifican significados y disminuyen las inexactitudes. Aun así, no tienen éxito siempre y la información pasa a la siguiente persona, proceso o aplicación, provocando errores que implican costos, como incapacidad de facturar correctamente, quejas de los clientes y pérdida de oportunidades de negocio.

Estos datos son como un virus: no se sabe dónde aparecerá o el daño que causará (Redman, 2016). En cambio, los de alta calidad mitigan riesgos, reducen costos y mejoran la eficiencia; los empleados pueden responder cuestionamientos rápidamente, pasan menos tiempo conciliando cifras o corrigiendo errores y más tiempo atendiendo clientes, haciendo análisis y tomando decisiones.

A pesar de la evidencia, a muchas organizaciones les resulta difícil establecer un programa de gestión de calidad de datos. Uno de los principales obstáculos, es la creencia de que la responsabilidad reside en las áreas de Tecnologías de Información (TI). “Si está en la computadora, debe ser asunto de TI”. Nada más falso. Los datos poseen una alta calidad en la medida que satisfacen las expectativas y necesidades de sus consumidores: usuarios de negocio que analizan, concluyen, deciden. Es decir, deben ser adecuados a los fines para los que serán utilizados.

Un requisito indispensable para mejorar la calidad es, sin duda, cambiar la forma en que las personas piensan y se comportan con respecto a los datos. El cambio cultural requiere planificación, capacitación y esfuerzo».

¿Cómo manejar la calidad?

Thomas Redman, experto en gestión de calidad de datos, utiliza en su libro Getting in front of data: who does what la siguiente analogía:

Imagine un lago. Si hay contaminación en él, la gente que beba el agua se enfermará. Hay tres formas de abordar el problema:

  • Concentrar los esfuerzos en aquellos que ya están enfermos: identificarlos rápidamente y desarrollar sistemas eficientes para llevarlos al hospital. La próxima vez, serán más cuidadosos.
  • Limpiar el agua antes de que más gente la beba.
  • Encontrar y eliminar las fuentes de contaminantes, de modo que sólo fluya agua limpia al lago.

Ahora hay que pensar en el lago como una base de datos. El agua es la información, y la corriente, un proceso de negocio que alimenta nuevos datos. La contaminación se compara con la mala calidad y la manera de abordar el problema es la misma:

  • Dejar que quienes utilizan los datos se las arreglen por sí mismos y se enfrenten a las consecuencias. La próxima vez serán más cuidadosos.
  • Encontrar y corregir los errores antes de que más gente los use.
  • Encontrar la causa raíz de los problemas de calidad y eliminarlos.

¿Quién gestiona la calidad y cuándo?

Dentro del ciclo de vida de los datos, sólo hay dos momentos importantes: la creación y el uso. Es cierto que es en este último cuando se determina si la información es apta para utilizarla, relevante, precisa y bien definida, de acuerdo con las necesidades del cliente. Sin embargo, muchas de las dimensiones de la calidad mencionadas nacen con el dato, en su creación.

De ello se desprenden dos roles importantes para la calidad: los creadores y los usuarios. Ambos deben tener una estrecha comunicación. Cuando los usuarios expresan sus expectativas y necesidades, los creadores se esfuerzan por satisfacerlos y mejora la calidad. Si no hay comunicación, los creadores no tendrán razón ni incentivo para hacer las cosas de manera diferente y seguirán produciendo datos de mala calidad. Por su parte, los usuarios dedicarán sus jornadas a encontrar errores y corregirlos, en lugar de centrarse en el análisis y la toma de decisiones.

La gestión de la calidad de datos tiene como objetivo fundamental conectar esos dos momentos y hacer que existan los canales de comunicación adecuados entre aquellos dos roles.

Parte del ADN organizacional

La calidad de datos debe impregnar los procesos al interior de una empresa, a las personas y a la tecnología. Sin embargo, la mayoría de las compañías tolera demasiado la mala calidad. Es hora de que los usuarios de datos exijan más, que comuniquen cuáles sus expectativas y necesidades en beneficio de los objetivos del negocio. Que los creadores cobren conciencia de que un dato incorrecto, por insignificante que parezca, afecta a la siguiente persona, y ésta daña a otras más, hasta llegar a la alta dirección, los tomadores de decisiones o a lo más importante: los clientes.

Mtro. Christian Vázquez Sánchez
Director de Analítica Estratégica y Gestión de Datos en SSI-Soluciones Software Inteligente
christianvs@gmail.com

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