Carecer de la información adecuada en un negocio, es similar a describir un elefante con los ojos vendados: no es posible presentar una visión integral, sino una versión propia que no siempre está apegada a la realidad.
De acuerdo a estadísticas internacionales, al menos 71% de las empresas ignoran los procedimientos de entrada de datos y sólo 10% dispone de la información que necesitan para tomar decisiones de negocios de manera segura y confiable. Un ejemplo: una persona puede recibir diversas llamadas de la misma empresa debido a que el nombre está duplicado, contar con varios formatos de nombres, tener datos incompletos entre otros elementos, que reflejan la deficiencia en la calidad de los datos.
Para saber si hay un problema con la información, basta plantearse estas sencillas preguntas: ¿se han recibido quejas de clientes porque les llaman distintas personas para ofrecerles el mismo servicio?, ¿los envíos de mensajería son regresados porque la dirección es incorrecta?, ¿hay registro de cuándo fue la última vez que se actualizaron los datos?
Muchas empresas consideran que el problema son los «dedazos» al momento de capturar la información, por lo que la solución sería brindar una mejor capacitación. Esto podría ser una solución viable si los datos sólo se obtuvieran de una sola fuente, como telemárketing y por una sola persona, ¿qué hacer, entonces, cuándo se utilizan diversas herramientas como los Sistemas Empresariales (ERP), de soporte, Inteligencia de Negocios (BI), Relación con Clientes (CRM), Cadena de Suministros (SCM), y que involucran a distintas áreas de la organización?
El problema se incrementa exponencialmente: por eso es importante considerar, en primera instancia, que la información es utilizada y explotada por toda la organización para la toma de decisiones, por lo que la administración de la calidad de datos es responsabilidad de todos y no sólo del departamento de Tecnología de Información, como muchos piensan.
Esta nueva visión requiere, entre otras acciones, organizar un equipo de trabajo que tome en cuenta a todo el personal con las habilidades necesarias para establecer reglas y métricas de negocio para la calidad de datos a lo
largo de la empresa.
Con el fin de lograr este objetivo es indispensable que el equipo organizado establezca estándares en direcciones, nombres, catálogos de productos, de partes, cálculo de ganancias y utilidades, así como ejecutar auditorías con un
enfoque en calidad.
Este cambio implica un proceso donde es de vital importancia que el personal clave involucrado en el manejo de información participe de manera activa, por lo que deberá estar alineado con los objetivos de la organización para cuidar las características de los datos y convertirlos en información útil que apoye a los objetivos planteados por la organización.
Implementación de calidad de datos
Antes de implementar un proceso de calidad de datos, es importante conocer el estado actual de la información contenida en las bases de datos para detectar los tipos de problemas asociados, así como las reglas de negocio utilizadas respecto de la calidad de datos.
Algunas preguntas de diagnóstico son: ¿Cómo se captura la información de la empresa? ¿Existen validadores de datos previos a ser puestos en las bases de datos? ¿Cómo fluyen los datos en un periodo determinado de tiempo a través de los sistemas? ¿Cómo se transforman los datos en el ciclo de vida del negocio? Si la información se convierte en un reporte: ¿Estos reportes son utilizados para la toma de decisiones? ¿Cómo se consolida la información del cliente de los diferentes puntos de captura que se tienen?
Las respuestas a estas preguntas ayudan a la organización a identificar todas las fuentes de información de la empresa, como pueden ser: catálogos de clientes, de partes, activos fijos, información de fuentes externas; así como a los actores involucrados, como pueden ser: usuarios, clientes, proveedores, etcétera.
Toda esta información debe estar contemplada en un proceso de calidad de datos, en el cual, se debe:
Identificar los dueños de informaciónDefinir los datos y sus atributosDefinir los estándares de calidad de datosDesarrollar diagramas de flujo que muestre en donde se crea, modifica,transforma y reporta la información.Establecer el gobierno de administración de calidad de datosDesarrollar e implementar políticas y procedimientos que regirán el procesode calidad de datos
Todos los elementos mencionados conforman el proceso de administración de calidad de datos, el cual debe ser continuo en las organizaciones, ya que constantemente existen nuevas reglas o definiciones para mejorar la toma de
decisiones en la organización.
El proceso debe ser monitoreado continuamente para identificar deficiencias en la información y en las reglas definidas en ella. Es recomendable tener herramientas especializadas y si bien hay una gran oferta en el mercado, es
importante señalar que éstas sólo sirven como un apoyo: el primer paso es madurar el proceso de mejora continua administrado y operado por el personal de la organización.
Algunos de los beneficios de contar con un adecuado proceso de administración de calidad de datos son:
Mejorar la exactitud de la entrega de información, reducir los costos y tiempos en la validación de información.Unificar las opiniones del cliente para permitir una administración más efectiva de las relaciones con el cliente (CRM) a pesar de múltiples puntos de entrada de datos, como Internet, call centers, aplicaciones administrativas y programas para la automatización de la fuerza de ventas.Incrementar el valor de la inversión en sistemas de planeación de recursos empresariales (ERP), administración de relación con el cliente (CRM) e inteligencia de negocio (BI) proporcionando una base de datos sólidos y confiables para sus procesos y toma de decisiones.Apoyar en la disminución de tiempo de configuración de sistemas y reglas de negocio, lo cual reduce en 20% el tiempo de entrenamiento de usuarios que comúnmente gastan las empresas de alta tecnología.
Estos ejemplos tienen un elemento en común: ahorro en tiempo y dinero. Un beneficio que será visible en el largo tiempo siempre y cuando las empresas sean constantes en la evaluación del proceso para garantizar la calidad de
datos, pues de lo contrario, se corre el riesgo de volver a tener información sin un verdadero valor para la organización.
Fuente: El Economista, Antonio Pecora, Socio de Consultoría en Deloitte; y Raúl Luna, Gerente de
Calidad de Datos en Consultoría en Deloitte
