Bad Data: El enemigo silencioso del Business Intelligence

Si hablamos del mundo del Business Intelligence, Analytics y Big Data, podemos imaginarnos un mundo creado con piezas de legos, donde estas representan bloques de información con los cuales podemos armar una casa, un edificio e incluso una ciudad entera para contar diferentes historias.

Pero ¿qué ocurre cuando nuestra construcción no es más que una fachada sin cimientos? ¿Cómo logramos edificar algo que, en un principio parecía sólido pero que se vuelve una construcción inestable?

Algo similar ocurre en el mundo de los negocios con la existencia del Bad Data o de los datos de mala calidad. En este sentido, la frase “si metes basura, obtendrás basura”, más que ser un simple dicho, refleja una dura realidad, ya que muchas empresas aún caen en ese ciclo infinito donde recopilan miles de millones de datos de diversas fuentes, pero que carecen de veracidad y de estructura.

Y aunque en la actualidad se dedica mucho tiempo a hablar de las nuevas tecnologías y sus aplicaciones, poco se menciona sobre el verdadero problema y condicionante para lograr una exitosa implementación de estas tecnologías y proyectos: la presencia del Bad Data.

¿Cómo reconocerlo?

Cuando hablamos de Bad Data hablamos de datos imprecisos, erróneos, incompletos y vacíos que provocan problemas para llevar a cabo la estrategia de la empresa, ya que la (des)información que proporcionan implica una mala toma de decisiones y una mala ejecución de las mismas.

Esto se puede presentar de dos formas diferentes para cualquier organización: de manera externa e interna.

La forma externa del Bad Data, como su nombre lo indica, es toda la información que llega a las empresas como consecuencia de su actividad diaria, el contacto con clientes y las interacciones que lleva a cabo el personal interno.

Al ser factores que no están bajo nuestro control, es casi imposible evitar que este tipo de datos lleguen a nuestro repositorio.

Por otra parte, la forma interna del Bad Data se presenta cuando los especialistas en BI y especialmente el área de ETL (siglas en inglés para Extraer, Transformar y Cargar), no aplican los procedimientos adecuados para la limpieza de datos. Como consecuencia, esto repercute significativamente en la interpretación de la información y, por ende, en la toma de decisiones.

No obstante, esto se puede evitar con la aplicación de un correcto tratamiento de datos. Y aunque el Bad Data es un mal que no se puede erradicar en su totalidad, ya sea interno o externo, podemos ayudarnos de herramientas y procesos que devengan en la obtención del Smart Data, es decir, datos que se conviertan en información útil y capaz de ayudarnos a contar una historia.

Es por ello, que en Simetrical nos hemos dedicado a desarrollar este tipo de soluciones, con la firme convicción de apoyar a emprendedores y empresarios en la difícil tarea de tomar decisiones diarias, con información inteligente y confiable que las respalde.

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