Hoy en día, la gestión de datos es un tema importante y una ventaja crucial para las empresas. De hecho, estos mismos datos son recursos valiosos que permitirán a las organizaciones tomar las decisiones correctas sobre las estrategias a implementar, los productos y/o servicios a desarrollar, la definición de presupuestos, etc. Por todas estas razones, la Calidad de Datos es esencial para poder sacar el máximo provecho de ellos.
¿Qué es la Calidad de Datos?
La Calidad de Datos, o «calidad de los datos» en español, implica la gestión y conservación a lo largo del tiempo de datos fiables y precisos sobre los clientes y/o prospectos de una empresa. De hecho, la calidad de estos datos influye fuertemente en la planificación, el desarrollo de estrategias comerciales y de marketing, así como en la toma de decisiones.
Los seis criterios de calidad de los datos
La precisión
Consiste en asegurarse de que todos los datos sean correctos y reflejen perfectamente la realidad de los resultados.
La completitud
Es primordial que todos los campos esenciales estén bien llenos para que la empresa tenga un conjunto de datos lo más completo posible sobre sus clientes y prospectos.
La validez
Aquí se trata de determinar si el conjunto de datos recopilados sigue correctamente las reglas y normas definidas.
La actualidad
Los datos disponibles deben actualizarse regularmente para conservar su precisión y calidad a lo largo del tiempo.
La disponibilidad
Los datos actualizados deben estar fácilmente accesibles para los diferentes empleados de la empresa que los necesiten, y en el momento óptimo.
La coherencia
Los datos sobre un mismo individuo presentes en una o diferentes bases no deben contradecirse, sino ser idénticos para crear coherencia y unirse entre sí.
El peligro de los datos de baja calidad: ¿por qué es importante la Calidad de Datos?
La medición y seguimiento de la calidad de los datos son esenciales para permitir a la empresa tomar decisiones rápidas y claras sobre las campañas y los presupuestos asignados.
Sin embargo, muchas organizaciones no toman el tiempo necesario para realmente profundizar en el tema respetando las normas y criterios relacionados. Las consecuencias de datos de baja calidad pueden ser desastrosas.
De hecho, en caso de datos erróneos, redundantes o incompletos, el riesgo es implementar estrategias y/o políticas que no concuerden con las preferencias de los consumidores objetivo, tomar decisiones basadas en medidas inexactas. Esto puede resultar en malas decisiones, una gran pérdida de tiempo y dinero, pero también impactar negativamente en la imagen de la organización y en sus relaciones con los clientes.
Las ventajas de la Calidad de Datos
Mantener datos de alta calidad presenta diferentes ventajas para la empresa:
- Tomas de decisiones justas e informadas, lo que lleva a una mejora de los resultados.
- Mejor orientación del público objetivo (clientes y prospectos).
- Una mejor fluidez y eficacia en el trabajo entre los diferentes equipos, ya que la información de la que disponen es coherente y fácilmente accesible.
- Una optimización de la eficacia de las campañas de contenidos y marketing.
- Una visión global de la información sobre los objetivos (identidad, intereses y necesidades), lo que lleva a mejores relaciones empresa/clientes, y permite ofrecer productos y/o servicios adecuados.
- Una ventaja sobre la competencia gracias a datos de mejor calidad.
- Mayor rentabilidad.
La gestión de la calidad de los datos
La gestión de la calidad de los datos incluye varias etapas distintas:
- La implementación de un plan preciso de recolección de datos de calidad determinando el tipo de datos necesarios para que la empresa alcance sus objetivos, así como los métodos que se utilizarán para recopilar y gestionar estos datos. La organización también deberá definir claramente el papel de cada empleado involucrado en la recolección.
- La definición de normas de calidad de los datos para crear coherencia dentro de la empresa.
- La evaluación de la calidad de los datos, es decir, examinarlos y verificar que cumplan con las normas definidas previamente.
- La resolución de problemas de calidad de los datos, es decir, identificar y corregir datos erróneos o incompletos para garantizar su exactitud y por lo tanto su calidad.
- El seguimiento y control de los datos con el fin de mantener su coherencia y precisión. Es un proceso que se lleva a cabo de manera continua y no de forma puntual.
