Navegando la web encontramos un blog con una artículo de título atrayente: When bad data happen to good HR people!
No nos resulta poco frecuente asistir a reuniones para conversar acerca de proyectos de Data Mining, y nuestros colegas nos confiesen que desconfían de los datos que se encuentran almacenados en sus bases de datos.
¿Cómo tomar decisiones con información de dudosa calidad? Malos datos, poco confiables, o poco consistentes son un problema importante y afecta a toda parte de cualquier organización. Desde ventas, hasta a HR. Algunos trabajos de Gartner, consultora de referencia en tecnología, han estimado que:
- 140 compañías relevadas podían estimar una pérdida anual de US$ 8,2 debido a datos de mala calidad
- 30 empresas relevadas estimaron sus pérdidas en US$ 20 millones
- 6 compañías estimaron pérdidas anuales superiores a US$ 100 millones
Es simple el planteo del artículo: una baja calidad de datos guían a malas decisiones y malos procesos, y consecuentemente datos incorrectos terminan en desconfianza con los clientes.
Se podría encontrar 4 grandes razones de contar con datos de mala calidad
1. Falta de estrategia coherente de datos
No buscamos un abordaje solamente operacional de los datos e información. Los datos deberían permitir ayudar en las tomas de decisiones estratégicas. ¿Puedes tus datos colaborar en la estrategia de la organización?
2. Asumir que el software es la solución.
Es importante contar con buen software, pero siempre son el problema central es definir qué datos son estratégicos y cómo deberían ser. El software es una herramienta más para procesar luego los datos.
3. Basura que entra, basura que sale.
Pareciera que es algo tan obvio que frecuentemente es olvidado. Los datos son tan buenos como lo que ingresa.
4. Falta de fuentes críticas de datos.
No es solo importante la calidad de los datos, pero también es fundamental definir qué fuentes de datos son utilizadas.
Buenos datos hacen la diferencia. Buenos datos son la fuente para tomar mejores decisiones, y tener mucho para "exprimir" en cada problema o decisión que se tenga que enfrentar.
Nunca es una mala idea mejorar o cambiar un procesos, si ello permitirá contar con mejores datos disponibles. El dejar todo como está, seguramente será más costoso.
No hay excusas para seguir trabajando con malos datos.
