La calidad de tus decisiones depende de la calidad de tus datos

En el mundo actual, el proceso de toma de decisiones de negocio —en realidad, de decisiones de cualquier tipo— se basa en los datos. Sin embargo, disponer de muchos datos no significa necesariamente tomar muchas buenas decisiones. En este caso, como en tantos otros, la cualidad está por encima de la cantidad.

La llegada del Big Data provocó una revolución tecnológica extraordinaria que impactó significativamente todas las esferas de nuestras vidas de formas que hoy ya consideramos habituales. En el mundo empresarial, el Big Data significó la expansión de la información disponible para la toma de decisiones y el desarrollo de estrategias de negocio.

Hoy en día tomar decisiones basadas en datos, también llamadas data-driven decisions, es  prácticamente un requisito para las empresas.

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Desde que el Big Data empezó a materializarse con la llegada de Internet y de la World Wide Web (WWW) en 1989, la producción de datos no ha dejado de aumentar año tras año. En concreto, los datos de las empresas aumentan un 40% cada año.

Una buena noticia, ¿verdad?

La afirmación “a cuantos más datos, más información” tiene su lógica. No obstante, la enorme cantidad de información disponible también supone muchos problemas, incluso hasta el punto de que demasiada información genera desinformación.

En estos momentos, la toma de decisiones informadas y la generación de business intelligence por parte de las empresas ya no depende de la cantidad de información —todas las compañías cuentan con datos suficientes a su alcance— sino de su calidad.

Rebatiendo la afirmación anterior, a cuantos más datos, más complicado es gestionarlos y asegurar su calidad.

En este sentido, la producción de conocimiento, insights y business intelligence está subordinada a los procesos de data governance y de data quality. Ahora más que nunca, es fundamental que las empresas se focalicen en la gestión de los datos y se preocupen por garantizar su calidad.

Howard Rosen, asesor de innovación en el ámbito de la salud, hace la siguiente reflexión en la revista Forbes: “Fundamentalmente, para que los datos tengan algún valor, independientemente de su forma, deben ser considerados datos "buenos". Datos que, al ser analizados, puedan dar lugar a estrategias procesables […] Lo que es crucial para la toma de decisiones son los datos imparciales y precisos. La obtención de esos datos es un proceso y, desde luego, no consiste simplemente en recopilar datos. De lo contrario, las empresas se arriesgan a tomar decisiones que podrían afectar negativamente a su negocio en un futuro próximo.”

En pocas palabras: la calidad de tus decisiones depende de la calidad de tus datos.

Evalúa y mejora la calidad de tus datos

Antes de analizar la calidad de nuestros datos es imprescindible resolver otras cuestiones que están relacionadas con la calidad. En primer lugar, debemos explorar de qué datos disponemos y dónde se encuentran. En demasiadas ocasiones, las empresas guardan datos y archivos que ni siquiera saben que tienen. La duplicidad de los datos o el no saber dónde están o para qué sirven es un problema muy habitual.

Por otro lado, es fundamental revisar quién tiene acceso a los datos de la empresa. No todas las organizaciones cuentan con una estructura de datos fácilmente accesible y muchos empleados no saben dónde encontrar la información que necesitan para llevar a cabo su trabajo en las mejores condiciones. Sin duda, el data governance y el data quality van de la mano. Si no tenemos el control de nuestros datos y los gestionamos como es debido, asegurar su calidad será extremadamente complicado y ambiguo. Procesos como ETL y la aplicación de medidas de data governance son un requisito sine qua non.

En cuanto a evaluar la calidad de los datos, hay muchos factores a tener en cuenta: la fuente de origen de los datos y su fiabilidad, la naturaleza de los datos que se recopilan, su formato, cómo se van a utilizar, etc. En otro artículo de este blog ya hemos reflexionado sobre el hecho de que los datos no son información y la información no es un insight. Solo los datos de calidad, validados y útiles pueden ser transformados en insights.

Al evaluar la calidad de nuestros datos debemos preguntarnos cosas como:

• ¿Cuál es el grado de fiabilidad de los datos?
• ¿Cuál es el grado de exactitud y la probabilidad de error de los datos?
• ¿Son coherentes y están estructurados o son aleatorios y desestructurados?
• ¿Qué relevancia tienen? ¿Son oportunos y aplicables?
• ¿Cubre, nuestro conjunto de datos, aquello para lo que los necesitamos?
• ¿Qué grado de exhaustividad tienen? ¿Son suficientes para realizar un análisis práctico?

Una vez hemos asegurado la calidad de nuestros datos, tenemos que analizar cuál es su papel en el proceso de toma de decisiones y preguntarnos si las decisiones que tomamos están realmente basadas en los datos o, si, por el contrario, nuestras capacidades de análisis de datos no están cubriendo nuestras necesidades informativas.

Tomar decisiones basadas en los datos no es tan fácil como parece. De hecho, una reciente investigación concluye que el 62,2% de las compañías aún no han conseguido implementar una cultura data-driven. Es decir, a pesar de disponer de más datos que nunca, las organizaciones siguen sin ser capaces de basar sus decisiones, estrategias y procesos en los datos de los que disponen.

Si quieres aprender más sobre data-driven decisions y qué es necesario para llegar a ellas, puedes descargarte nuestro e-book: “Las 8 claves para tomar data-driven decisions”.

Lejos de ser un problema nuevo, las organizaciones llevan luchando contra él desde que existe el análisis de datos. En una investigación llevada a cabo en 2013, el 41% de los analistas de datos encuestados afirmó que su mayor reto a la hora de trabajar era el acceso o la integración de datos. En 2014, The New York Times publicó un artículo en el que se informaba de que los analistas de datos dedican entre el 50 y el 80% de su tiempo a recopilar y preparar los datos antes de poder explorarlos en busca información útil. 

Desafortunadamente, la disparidad entre el tiempo que supone asegurar la calidad de los datos y la rapidez en que los ejecutivos necesitan la información provoca que se acaben tomando decisiones antes de disponer de la información necesaria para tomarlas, cosa que magnifica las probabilidades de tomar decisiones erróneas. 

En este sentido, es necesario establecer una estrategia sólida y global en materia de datos y concienciar a los empleados de la necesidad y la importancia de las buenas prácticas de datos a todos los niveles de la organización. ¿Cómo?

• Comunica el valor de los datos para el proceso de toma de decisiones y la necesidad de evaluar regularmente la calidad de los datos y las fuentes.
• Refuerza la misión de la empresa y enfatiza que todas las decisiones que se toman conducen a esa misión.
• Explica los procesos que se siguen para facilitar el acceso a los datos y su análisis y anima a los empleados a que esto sea un proceso empresarial continuo.

Conclusión

Nos guste o no, hoy en día los datos gobiernan muchos aspectos de nuestras vidas, especialmente en el mundo del business. La necesidad de las empresas de disponer de información para tomar decisiones acertadas es cada vez mayor, igual que lo es la cantidad de datos disponibles. No obstante, más datos no se traducen en mejores decisiones. 

Los procesos de data governance y data quality son determinantes para el proceso de toma de decisiones empresariales. Asimismo, también es importante discernir qué datos son necesarios para la toma de decisiones concretas y cuáles no.

Si el objetivo es mejorar nuestras acciones y nuestras decisiones, el primer paso es establecer la hoja de ruta de nuestra estrategia de datos.