La calidad de los datos es una medida del estado de los datos que se basa en varios factores, como la exactitud, la integridad, la coherencia y la fiabilidad, entre otros. Medir los niveles de calidad de los datos puede ayudar a las organizaciones a identificar errores que deben resolverse y a evaluar si los datos de sus sistemas informáticos son adecuados para el propósito para el que se han recopilado.
El énfasis en la calidad de los datos en los sistemas empresariales ha aumentado a medida que el procesamiento de datos se ha vinculado más estrechamente con las operaciones comerciales. Además, las organizaciones utilizan cada vez más el análisis de datos para ayudar a impulsar las decisiones comerciales, por lo que la gestión de la calidad de los datos se ha convertido en un componente básico del proceso general de gestión de datos. Los esfuerzos de mejora de la calidad de los datos suelen estar estrechamente vinculados a los programas de gobierno de datos que tienen como objetivo garantizar que los datos se formateen y se utilicen de forma coherente en toda la organización.
Usar datos de mala calidad puede tener consecuencias comerciales importantes para las empresas. Estos datos suelen ser el origen de ineficiencias operativas, análisis inexactos o estrategias comerciales mal concebidas. Por ejemplo, los problemas de calidad de los datos pueden conllevar gastos adicionales, pérdida de oportunidades de venta o multas por informes financieros incorrectos o inexactos o por falta de cumplimiento de normativas.
Además, estos problemas pueden llevar a los ejecutivos a perder la confianza en los datos, lo cual puede significar que el business intelligence y las herramientas analíticas para mejorar la toma de decisiones en las organizaciones les causen recelo. En última instancia, esto puede afectar la cultura de datos de toda la empresa.
Desde el punto de vista financiero, el mantenimiento de altos niveles de calidad de los datos permite a las organizaciones reducir el coste de la identificación y la reparación de datos defectuosos en sus sistemas. Las empresas también pueden evitar los errores operacionales y las averías de los procesos comerciales que pueden aumentar los gastos de explotación y reducir los ingresos.
Además, la buena calidad de los datos aumenta la precisión de las aplicaciones analíticas, lo que puede conducir a una mejor toma de decisiones empresariales que impulse las ventas, mejore los procesos internos y dé a las organizaciones una ventaja competitiva sobre sus rivales. Los datos de buena calidad pueden ayudar a expandir el uso de los cuadros de mando de BI y las herramientas analíticas. Además, si los datos analíticos se perciben como fiables, los usuarios de negocios son más propensos a confiar en ellos en lugar de basar sus decisiones en sus instintos o en sus propias hojas de cálculo.
La gestión eficaz de la calidad de los datos también libera a los equipos de gestión de datos para que se centren en tareas más productivas que la limpieza de los conjuntos de datos. Por ejemplo, pueden dedicar más tiempo a ayudar a los usuarios empresariales y a los analistas de datos a aprovechar los datos disponibles en los sistemas y a fomentar las mejores prácticas de calidad de datos en las operaciones empresariales para minimizar los errores de datos.