Baja calidad de la informaci贸n en empresas
Los datos cr铆ticos defectuosos son un problema administrativo y no de TI, pero la herramienta de inteligencia de negocios tiene qu茅 aportar; he aqu铆 los argumentos.
En los siguientes dos a帽os, m谩s del 25% de la informaci贸n cr铆tica de las 1,000 compa帽铆as m谩s grandes del mundo continuar谩 siendo defectuosa; esto significa que la informaci贸n ser谩 inexacta, incompleta o duplicada, de acuerdo a un estudio de la consultora Gartner.
Esta compa帽铆a espera que tres cuartas partes de las grandes empresas tomen pocas acciones o ninguna hacia el mejoramiento de su calidad de datos hasta el 2010. Para ganar ventajas competitivas en la calidad de la informaci贸n, las organizaciones requieren contar con encargados de la informaci贸n del negocio y administrarla, tal como si fuera un activo corporativo.
Andreas Bitterer, vicepresidente de Investigaci贸n de Gartner Research afirm贸 que la informaci贸n errada o su falta de calidad es un tema constantemente relegado por las empresas y puede tener un gran impacto negativo.
鈥淵 cuando la compa帽铆a reconoce que tiene un problema, frecuentemente subestiman su tama帽o. Tambi茅n es importante darse cuenta que la calidad de la informaci贸n no es est谩tica, ya que son varias las fuerzas provocan que cambie a lo largo del tiempo.
鈥淎s铆 que enfrentar la situaci贸n no s贸lo requiere de un proyecto peri贸dico, sino de un programa continuo que cuente con el compromiso de todos en la empresa y frecuentemente tambi茅n de un cambio cultural鈥.
La investigaci贸n demuestra que la baja calidad de la informaci贸n del cliente puede traer consigo costos significativos, como una mayor rotaci贸n de clientes, gastos excesivos en procesos de contacto as铆 como oportunidades fallidas de ventas.
Pero las compa帽铆as est谩n descubriendo que la calidad de su informaci贸n tiene un impacto significativo en sus iniciativas estrat茅gicas de negocio y no solamente en ventas y mercadotecnia. Presupuestos, manufactura y distribuci贸n tambi茅n son afectadas.
El cumplimiento de leyes y la transparencia encabezan la lista de preocupaciones relacionadas con la informaci贸n. 脡sta debe ser precisa y administrada adecuadamente.
鈥淓l problema de calidad de la informaci贸n no es un problema del 谩rea de sistemas. Dicha 谩rea puede ayudar en su arreglo, pero el due帽o del problema es la administraci贸n del negocio鈥, afirm贸 el investigador.
鈥淟as organizaciones necesitan tener encargados de la informaci贸n; personas dentro del negocio que son responsables de la calidad de la informaci贸n.
鈥淪in embargo, la tecnolog铆a jugar谩 un papel importante en el arreglo y mejora de la calidad de la informaci贸n y las organizaciones necesitan invertir en soluciones para mejorar la calidad de sus datos como el hacer perfiles, limpieza, emparejamiento y enriquecimiento鈥.
As铆, lograr calidad en los datos tiene varias facetas que incluyen:
1. Existencia (ver si la organizaci贸n tiene la informaci贸n necesaria).
2. Validez (ver si los valores de los datos caen dentro de un rango o dominio aceptable).
3. Consistencia (por ejemplo, si el mismo fragmento de informaci贸n est谩 almacenado en varias localidades y contiene los mismos valores).
4. Integridad (que tan completa es la relaci贸n entre los elementos de la informaci贸n a lo largo de los paquetes de datos).
5. Exactitud (si la informaci贸n describe las propiedades del objeto que se desea modelar).
6. Relevancia (si los datos son apropiados para apoyar los objetivos del negocio).
Los primeros dos de estos aspectos representan un buen punto de comienzo para la mejora ya que pueden ser medidos con relativa facilidad y ayudar谩n a identificar las brechas en
De acuerdo con Gartner, el mercado de herramientas de calidad de datos es peque帽o en la actualidad (aproximadamente US$300 millones de d贸lares en ingresos por licencias) pero est谩 en crecimiento.
En la encuesta anual
Categoria: Gesti贸n
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