¿PORQUE RESULTA MAS COSTOSO SEGUIR CON DATOS DE MALA CALIDAD QUE RESOLVER EL PROBLEMA?

September 21 2016

error_en_datos.jpgVarios estudios de expertos de la industria de soluciones para la gestión de información indican que la calidad de los datos es un área a la que muchas empresas no parecen prestar suficiente atención. Distinguiendo entre los tipos de datos (maestros, transaccionales o históricos), este descuido suele encontrarse en lo que respecta a los datos maestros que son aquellos que contienen la información básica de las entidades de negocio:  clientes, productos, empleados, proveedores, etc. En otras palabras: un dato maestro es un registro de información único que sirve de referencia para todas las áreas de la empresa. Algunos ejemplos de datos maestros son un código de barras, un número de cliente, un identificador de un producto, el número de legajo de un empleado, etc.

 Probablemente esta falta de atención se debe al hecho de que por lo general los datos maestros se crean una vez y después se utilizan muchas veces, no cambian con frecuencia.  Los datos de transacciones las transacciones (pedidos, facturas, pagos, entregas, etc.) atraen la atención en forma inmediata porque dan cuenta de la actividad vida de la empresa. Lo que muchas veces no llega a comprenderse es que las transacciones se procesan con base en los datos maestros, y si los datos maestros contienen errores el costo de su replicación a través de las transacciones puede llegar a resultar muy grave.  Un ítem es publicado con precio incorrecto, y se produce una corrida de consumidores que quieren aprovechar la inesperada oferta. La compañía puede salir a decir que se trató de un error, pero quienes ya compraron al precio publicado probablemente resultarán muy renuentes a reconocer que fue un error y a pagar la diferencia. Es mucho el dinero que se pierde por errores en los datos maestros. Tanto la captura como el procesamiento de datos maestros son actividades propensas a errores, debido a información inadecuada incorporada a la arquitectura de los sistemas, pobre articulación con los procesos de negocio, problemas en implementaciones de software o falta de atención en el momento de la carga de los datos iniciales.  La mala calidad de los datos es un problema que afecta a muchas empresas, y por cierto los datos de negocio de baja calidad se les generan un costo más que significativo, aunque muchas veces les resulta difícil cuantificarlo.

 Lo más difícil de la cuantificación es identificar, clasificar y medir las relaciones causales entre la mala calidad de los datos y las consecuencias (pérdidas) que generan.  Los datos de baja calidad pueden producir pérdidas de múltiples modos, dependiendo de su naturaleza, el modo de utilización, la velocidad de llegada al mercado, la acumulación de errores que se van superponiendo sobre los preexistentes, etc.

Sin embargo, aun cuando hay diferentes abordajes acerca del valor intrínseco de los datos, a los fines del negocio lo que realmente cuenta es su valor de uso. Este valor está determinado por la precisión, oportunidad, integridad y consistencia de los datos.

Para comprender lo que esto implica en términos de costo es necesario comparar los resultados que se habrían obtenido si se hubieran utilizado los valores correctos respecto a los obtenidos con los valores que realmente se usaron. Las conclusiones medidas en términos de magnitud de los perjuicios económicos directos y derivados puede llegar a niveles alarmantes.

 Afortunadamente la metodología de Gestión de Datos Maestros (MDM, Master Data Management) ofrece una solución tecnológica que permite comparar las pérdidas causadas por la mala calidad de los datos con el costo de mejorar o asegurar la calidad de esos mismos datos (prevención, detección y reparación de datos defectuosos). Al cotejar unos y otros, se verifica que la sumatoria de los mayores costos de mantenimiento, el exceso de horas empleadas, los costos de evaluación y re-ingreso de los datos en los procesos, la pérdida de ingresos, los costos derivados de la pérdida de clientes, los costos de las devoluciones, los costos evitables de la gestión ineficiente, los costos ocasionados por las fallas de procesos, la información equivocada al momento de la toma de decisiones, los costos y la pérdida de oportunidades debidos a un mayor tiempo de llegada al mercado y entrega de los pedidos, terminan excediendo en mucho la inversión necesaria para incorporar una solución MDM permanente.

 La utilización de una tecnología de Gestión de Datos Maestros permite a las empresas normalizar y unificar sus datos maestros, centralizando las actividades de registro, agregación, actualización y consolidación. Esto garantiza la fiabilidad de los datos, posibilitada por el gobierno y limpieza de los datos maestros (por ejemplo, la eliminación de datos duplicados, registros erróneos, etc.) así como el aseguramiento de la compatibilidad de los datos maestros con las normas de seguridad de la empresa.

Para las empresas de envergadura, que necesitan gestionar un enorme volumen de datos, invertir en una solución de Datos Maestros resulta una estrategia inteligente, el aumento de la capacidad y la agilidad competitivas que permite alcanzar. 




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