La falta de una iniciativa de calidad de datos en las empresas puede ser debido a la percepción de que el costo asociado con una pobre calidad de los datos es parte de hacer negocios, de acuerdo con un analista.
Las empresas reciben y procesan una gran cantidad de datos, pero está más preocupadas por los procesos que manejan esos datos que por los datos mismos, afirmó Dean Wiltshire, analista de producto para la calidad de datos de Pitney Bowes Business Insight, proveedor de tecnología de inteligencia.
“Están más enfocadas en procesar la información y esperando que sea correcta que en si la información es correcta antes de que la procesen”, señaló Wiltshire.
Pitney Bowes Business Insight y el proveedor de tecnología de dominio de datos Silver Creek Systems Inc. dieron a conocer los resultados de un reporte que patrocinaron titulado El Estado de la Calidad de los Datos. El reporte se basa en una encuesta realizada por la firma de análisis The Information Difference.
Los resultados revelan que si bien 70 por ciento de los entrevistados creen que la calidad de su información de productos es buena o muy buena, sólo 37 por ciento han implementado alguna forma de iniciativa de calidad de datos. A Wiltshire le sorprenden estas estadísticas, un bajo número de iniciativas de calidad de datos que demuestra un sentido de “falsa seguridad”.
Aún así, los números no son objetivos, señaló Wiltshire, ya que 37 por ciento podría incluir organizaciones cuyas iniciativas están apenas en su infancia, habiendo puesto sólo un marco de gobernancia de datos y comenzado a entender la calidad de los datos.
De hecho, la encuesta también descubrió que 63 por ciento de los entrevistados no han siquiera intentado calcular el costo que tiene una pobre calidad de datos para su negocio. Pero los datos son un activo vital para el negocio, con los negocios modernos corriendo sobre datos más que cualquier otra cosa, señaló Martin Boyd, vicepresidente de mercadotecnia de Silver Creek Systems.
“Es un intangible”, agregó Boyd, refiriéndose a la calidad de los datos. “Es difícil poner el dedo exactamente en lo que es la calidad de los datos para una empresa”. Eso resulta ser un problema considerando que lo que no puede medirse no puede mejorarse, indicó.
La razón de que medir la calidad de los datos no sea objetiva, especialmente respecto a la calidad de datos de productos, dijo, es que los datos de productos puede ser más variable y fluye por muchos sistemas y procesos en una empresa, y no siempre es fácil tener una visión holística del negocio.
Por ejemplo, validar la información sobre una resistencia es diferente a validar información de un bolso de mano, explicó Boyd. El vocabulario, las inferencias, y las validaciones cambian con diferentes productos.
Wiltshire indicó que si bien la calidad de los datos a menudo existe a un nivel departamental, donde los gerentes de unidades se aseguran de que sus datos tengan un alto estándar, no puede decirse lo mismo para la empresa en general.
Además de medir la calidad de los datos, los obstáculos para una buena calidad de datos radica en la falta de apoyo de la alta administración y en definir el caso de negocio, explica Wiltshire.
Una iniciativa de calidad de datos de comenzar con la creación de políticas, al tiempo de tener también herramientas para aplicar dichas políticas, y medir y reportar el éxito. “Es un ciclo”, concluye Wiltshire.
