La automatización de procesos genera una ingente cantidad de datos y cifras de infinidad de parámetros y variables. Esta circunstancia, que en principio debería significar una ventaja, muchas veces se convierte en un problema a la hora de gestionarla y separar las información útil para mejorar procesos y la que no lo es.
Hay que tener muy claro que la cantidad de datos no es siempre sinónimo de calidad de información, es más, no es infrecuente que ocurra justo lo contrario. En ocasiones, la información clave queda escondida entre enormes bases de datos de escasa utilidad para llegar a conclusiones interesantes y, aún menos, para tomar las decisiones adecuadas
Ejemplos de dimensiones de la calidad de los datos
Esta son las principales características que deben tener los datos para poder cumplir su función de generadores de información útil y de calidad:
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Exactitud.
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Fiabilidad.
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Relevancia.
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Actualidad.
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Consistencia.
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Claridad.
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Precisión.
Cómo gestionar la calidad de la información para la toma de la decisiones
Algunas claves para gestionar la calidad de la información para que sirva como instrumento de apoyo en la toma de decisiones de procesos de mejora y otras cuestiones de la empresa serían:
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Antes de empezar a recoger datos tener muy claro la finalidad o tipo de decisiones que se quieren tomar.
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Clasificar y ordenar adecuadamente las bases de datos.
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Desechar los datos desactualizados.
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Utilizar siempre el formato adecuado.
Además de todos estos consejos jamás debe olvidarse que los datos siempre deben estar al servicios de la compresión y gestión de los procesos y no al revés.
Para el presente post, hemos contado con la ayuda de:
Consultor en estadística y mejora de procesos
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