De acuerdo con algunos de los últimos informes de expertos en calidad de datos, el 95% de las empresas dicen utilizar datos para intentar mejorar sus operaciones de negocio. No obstante, el 91% advierte que una mala calidad de datos, sobre todo en la información de contacto, provoca que se desperdicie una gran cantidad de ingresos.
De acuerdo con algunos de los últimos informes de expertos en calidad de datos, el 95% de las empresas dicen utilizar datos para intentar mejorar sus operaciones de negocio. No obstante, el 91% advierte que una mala calidad de datos, sobre todo en la información de contacto, provoca que se desperdicie una gran cantidad de ingresos.
Cuando te das cuenta del alto coste de una mala calidad de datos, se hace evidente la necesidad de utilizar herramientas avanzadas que puedan ayudarte a administrar de forma integral los datos, desarrollando reglas de negocio y gestionando excepciones que permitan corregir inmediatamente los datos, ya sea en la nube, en un entorno local o híbrido.
El coste de la mala calidad de datos
Dado que el coste de la mala calidad de datos es tan importante, se ha realizado mucha investigación sobre sus efectos económicos. Los expertos estiman que entre el 25% y el 30% de los ingresos trimestrales de una empresa se pueden perder debido a la mala calidad de datos. Estos costes se suman a la asombrosa cifra de 3 billones en pérdidas anuales que un informe de IBM indica que se producen, solo en empresas de Estados Unidos.
El primer paso para evitar estos costes innecesarios es el reconocimiento de los tipos de datos erróneos que pueden estar afectando a tu empresa para de esta forma poder desarrollar una estrategia que mejore la calidad de datos.
Los diversos tipos de datos incorrectos
Muchas empresas no se dan cuenta de que tienen bad data en sus registros, y que estos pueden estar afectando a sus costes. Es sólo después de que una empresa ha invertido en herramientas de calidad de datos, cuando puede empezar a mejorar la calidad de datos de en todas sus formas.
A continuación se presentan cinco tipos de malos datos que pueden estar afectando a tu organización:
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Datos duplicados: Los datos que figuran más de una vez en tus registros ocupan un espacio innecesario en tu sistema de almacenamiento, lo que aumenta los costes generales. Los datos duplicados también ralentizan los procesos y pueden dar lugar a interacciones no deseadas o erróneas con contactos importantes. Por ejemplo, puedes enviar accidentalmente el mismo mensaje a algún contacto varias veces si tienes automatizada la lista de correo apoyándote en datos erróneos.
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Datos incompletos: Los datos que no están completos o a los que les falta información clave no se pueden clasificar con precisión. Esto puede hacer que tu empresa pierda dinero a través de fugas en el embudo de ventas y que además tengas perfiles de clientes de menor calidad. -
Datos no válidos: Los datos que incluye códigos postales de cuatro dígitos o números de teléfono con letras, por ejemplo, pueden provocar errores. Esto puede, a su vez, hacer que los sistemas funcionen más lentos o provoque la pérdida de contactos importantes.
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Datos contradictorios: puedes encontrarte con datos en conflicto, como por ejemplo un nombre con dos direcciones diferentes, lo cual plantea problemas obvios si no se puede identificar la información más precisa. Una reducción de datos en conflicto puede reducir inmediatamente el coste de los esfuerzos de marketing mediante la reducción del número de contactos que estás intentando alcanzar.
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Datos sin sincronizar: Si los datos no se distribuye adecuadamente entre los distintos componentes de un master data management, la falta de sincronización de los datos resultantes pueden causar conflictos. Esto puede afectar tu capacidad para proporcionar una óptima experiencia de servicio al cliente y también puede dar lugar a pérdidas financieras.
Conclusión
Aunque el coste de la mala calidad de datos es importante, las soluciones de gestión de datos pueden ayudar a tu empresa a reducir gastos y mejorar sus operaciones. Lo ideal es realizar una evaluación del estado actual de la calidad de datos de tu empresa, para de esta forma comenzar a explorar herramientas de calidad de datos que puedan conducir a datos más precisos que puedan ser utilizados de forma práctica.
Este post ha sido escrito con la colaboración de:
Compañía multinacional especialista en Gestión de Datos
