6 Principales Problemas De Calidad De Los Datos Que Acechan A Casi Todas Las Principales Organizaciones

Con el advenimiento de la socialización y la democratización de los datos, muchas organizaciones están organizando, compartiendo y poniendo la información a disposición de todos los empleados de manera eficiente. Si bien la mayoría de las organizaciones se benefician del uso liberal de esta mina de información al alcance de sus empleados, otras se enfrentan a problemas con la calidad de los datos que utilizan.

Dado que la mayoría de las organizaciones también buscan implementar sistemas con inteligencia artificial o conectar su negocio a través de internet de las cosas, esto se vuelve especialmente importante.

Los analistas de negocios determinan las tendencias del mercado, los datos de rendimiento e incluso presentan información a los ejecutivos que ayudará a dirigir el futuro de la empresa. Y a medida que el mundo se vuelve aún más impulsado por los datos, es de vital importancia que los analistas de negocios y datos tengan los datos correctos, en la forma correcta y en el momento adecuado para que puedan convertirlos en información.

El modelo básico que sigue una empresa al implementar la socialización de datos es:

socialización de datos

Sin embargo, muchas veces, los analistas de negocios terminan dedicando la mayor parte de su tiempo a la calidad de los datos. Esto es un problema porque la preparación y gestión de datos no es la responsabilidad principal del analista de negocios. Pero tampoco necesitan depender de ÉL para hacerlo por ellos.

Algunos de los problemas más comunes relacionados con la calidad de los datos a los que se enfrentan los analistas y las organizaciones en general son:

Duplicados

Múltiples copias de los mismos registros afectan el cálculo y el almacenamiento, pero también pueden producir información sesgada o incorrecta cuando no se detectan. Uno de los problemas clave podría ser un error humano, alguien que simplemente ingresa los datos varias veces por accidente, o puede ser un algoritmo que ha fallado.

Un remedio sugerido para este problema se llama «deduplicación de datos». Se trata de una combinación de conocimiento humano, procesamiento de datos y algoritmos para ayudar a identificar duplicados potenciales en función de las puntuaciones de probabilidad y el sentido común para identificar dónde se ven los registros como una coincidencia cercana.

Datos incompletos

Muchas veces, debido a que los datos no se han introducido correctamente en el sistema, o ciertos archivos pueden estar dañados, los datos restantes tienen varias variables faltantes. Por ejemplo, si una dirección no incluye un código postal en absoluto, la información restante puede ser de poco valor, ya que el aspecto geográfico de la misma sería difícil de determinar.

Formatos inconsistentes

Si los datos se almacenan en formatos inconsistentes, es posible que los sistemas utilizados para analizar o almacenar la información no la interpreten correctamente. Por ejemplo, si una organización mantiene la base de datos de sus consumidores, el formato para almacenar la información básica debe estar predeterminado. El nombre (nombre, apellido), la fecha de nacimiento (estilo ESTADOUNIDENSE/británico) o el número de teléfono (con o sin código de país) deben guardarse en el mismo formato exacto. Puede llevar a los científicos de datos una cantidad considerable de tiempo simplemente desentrañar las muchas versiones de los datos guardados.

Accesibilidad

La información que la mayoría de los científicos de datos utilizan para crear, evaluar, teorizar y predecir los resultados o productos finales a menudo se pierde. La forma en que los datos llegan a los analistas de negocios de las grandes organizaciones, desde departamentos, subdivisiones, sucursales y, finalmente, los equipos que trabajan en los datos, deja información que puede o no tener acceso completo al siguiente usuario.

El método de compartir y poner a disposición la información de manera eficiente para todos los empleados de una organización es la piedra angular en el intercambio de datos corporativos.

Actualizaciones del sistema

Cada vez que se actualiza el sistema de gestión de datos o se actualiza el hardware, hay posibilidades de que la información se pierda o se corrompa. Siempre es recomendable hacer varias copias de seguridad de los datos y actualizar los sistemas solo a través de fuentes autenticadas.

Purga y almacenamiento de datos

Con cada nivel de gestión de una organización, hay posibilidades de que la información guardada localmente se elimine, ya sea por error o deliberadamente. Por lo tanto, es crucial guardar los datos de manera segura y compartir solo una copia espejo con los empleados.

» A medida que los usuarios empresariales se sienten frustrados por no poder obtener respuestas cuando las necesitan, pueden dejar de esperar y volver a volar a ciegas sin datos. Alternativamente, pueden ser deshonestos e introducir su propia herramienta de análisis para obtener los datos que necesitan, lo que puede crear una fuente de verdad conflictiva. En cualquier escenario, los datos pierden su potencia», escribió Brent Dykes.

Si no se tiene cuidado de evitar datos incorrectos o corruptos antes de analizarlos para tomar decisiones comerciales, la organización puede terminar perdiendo oportunidades, ingresos, sufrir daños a la reputación o incluso socavar la confianza de los CXO.

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