¿Qué es Data Accuracy y por qué es importante para las empresas?

Data Accuracy, o precisión de los datos, es un concepto que sirve para determinar si los valores de los datos son correctos y coherentes. Las dos características más importantes son la forma y el contenido, y un conjunto de datos debe ser correcto en ambos campos para ser preciso.

Visto desde otro punto de vista, los datos inexactos tienen implicaciones negativas en el mundo real, sea cual sea el sector. En las fuerzas del orden, la inexactitud de los datos puede significar que se fiche a la persona equivocada por un delito. En sanidad, podría significar cometer un error grave (incluso fatal) en la atención al paciente.

Si hablamos de eCommerce o de comercio minorista, esta inexactitud podría implicar errores muy costosos. En el sector de las finanzas, disponer de datos inexactos implicaría, seguramente, consecuencias nefastas, como, por ejemplo, la violación de normativas de privacidad y protección de datos. Esto acarrearía potentes sanciones que pondrían en peligro la continuidad del negocio.

La precisión de los datos es la característica más importante que hace que estos sean utilizables y que tengan sentido.

Por tanto, a modo de resumen, la exactitud de los datos (el Data Accuracy) se refiere a los registros sin errores que pueden utilizarse como fuente de información fiable en cualquier proceso. En gestión de datos, la exactitud de estos es el primer y más importante estándar del marco de calidad de los datos.

Causas de la inexactitud de los datos

Las causas de la inexactitud de los datos son muchas, y todas tienen consecuencias negativas para las empresas. Estas son las más comunes:

  • Malas prácticas en el proceso de introducción de los datos, ya sea por entradas de datos deficientes o por cualquier otro motivo. Una organización que no cuenta con una gobernanza de datos verá que los datos se introducen en múltiples formatos, estilos y variedades. Algo tan sencillo como introducir un nombre de diferentes maneras puede traer inconsistencias y posteriores problemas. Por ejemplo, los datos adquiridos a través de las redes sociales son muy propensos a contener errores.
  • La no regulación de la accesibilidad de los datos. Los CRM, a los que acceden simultáneamente los departamentos de ventas, marketing, atención al cliente y otros, pueden convertirse en un sumidero de datos duplicados, incoherentes o inexactos.
  • La calidad de los datos es un asunto que se suele subestimar. Se prioriza, normalmente, todo lo relacionado con las ventas, el marketing y la promoción, y por ese motivo se puede pasar por alto que exista información incorrecta o inexacta dentro de los conjuntos de datos. La calidad o la exactitud de los datos no es un asunto que se discuta en las grandes reuniones ejecutivas, pero, cuando las cosas se tuercen o cuando algo sale realmente mal (un informe mal hecho o una campaña de marketing que no funciona), la exactitud de los datos cobra importancia clave. Eso sí, tras las pérdidas (a veces) millonarias.

Claves para mejorar la Data Accuracy

Hay cinco acciones que pueden ser muy importantes para mejorar la exactitud de los datos en las empresas:

  1. Recopilar datos de fuentes adecuadas. Es así de simple: basta con obtener información de mayor calidad. Las fuentes de datos internas y externas debe ser fiables, de manera que lo que están recopilando sea real.
  2. Aliviar la carga de trabajo de introducción de datos. Aunque los datos sean precisos en la fuente que los origina, se vuelven inexactos durante el proceso de entrada de datos. Los errores de introducción pueden estropear una buena información, por lo que se hace necesario trabajar en ello para eliminar los errores. Una de las soluciones más importantes a este problema es aliviar la carga de trabajo de la entrada manual de datos, ya sea mediante una distribución más uniforme de la carga de trabajo, ampliando los plazos o automatizando algunos procesos.
  3. Regular la accesibilidad de los datos que, como ya comentamos, es una de las principales causas de la inexactitud en los datos.
  4. Revisar y limpiar los datos. Es decir, realizar un primer procesado y filtrado de datos para eliminar cualquier error que los pasos anteriores no hayan podido evitar. El flujo de trabajo de la limpieza de datos debe seguir cuatro pasos básicos, como son: inspección, limpieza, verificación e informe.
  5. Comenzar poco a poco, empezando por los datos más importantes, y trabajando en la precisión de una base de datos u operación a la vez.

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