Muchos directivos de importantes compañías y organizaciones, al igual que gerentes de pequeñas y medianas empresas dudan de los informes y estadísticas obtenidos de sus sistemas de información. Dudan de la veracidad de los datos, de que estén bien calculados, de que sean fidedignos, de su consistencia y en definitiva de su capacidad de reflejar la realidad de la entidad en un momento determinado.

Personalmente, he dirigido proyectos en los que la falta de calidad de los datos ha sido el protagonista indiscutible. Estimo que en algunos de estos proyectos más del 40% del coste total fue destinado a solventar problemas con la calidad de los datos de partida.

Esta situación se repite en instituciones privadas y públicas, de todo tipo y tamaño. Así las cosas, todos los departamentos sufren esta situación, pero entre todos, algunos son más susceptibles este tipo de situaciones:

  • Marketing de clientes, marketing de bases de datos, clubs de fidelización, marketing directo, marketing online, programas de retención de clientes. Preguntas como ¿cuántos clientes (únicos) tenemos? ¿cuántos clientes que hayan comprado más de 3 veces tenemos? o ¿cuántos clientes han abandona la compañía el pasado año? No son fáciles de contestar.
  • Ventas – comercial. ¿Cuál es el coste de las ventas (reales)? ¿desglose de ingresos por línea de negocio, soluciones y servicios en proyectos complejos?
  • Atención al cliente. ¿Número de llamadas perdidas de clientes registrados? ¿número de quejas resueltas de clientes con más de dos años de antigüedad?
  • Personal. Las grandes corporaciones, organismos e instituciones han de gestionar miles de procedimientos de personal por mes, con la seguridad de que los sistemas de gestión de personal reflejan con veracidad la situación del personal y sus interfaces con nómina y otros sistemas de información.
  • Y muchos otros departamentos y aplicaciones en la empresa: dirección (scorecards), dpto. financiero, venta online, business intelligence, etc.

Esta falta de “credibilidad” de los datos es bastante común en la mayoría de las compañías. Basta recordar nuestra última reunión de planificación financiera, de marketing de clientes o de dirección estratégica para comprobar que siempre el director de turno es capaz de descubrir los errores en los informes, la dirección regional que no ha salido en el listado o los costes de un proyecto duplicado. ¡La calidad de los datos –o mejor dicho, la falta de calidad de los datos- es una cuestión que está completamente asumida como el precio que hay que pagar por disponer de ordenadores y sistemas de información! Dicho de una forma más vulgar: si quieres tener informática, no te fíes de los datos, al menos no del todo.

Convivir con la no calidad de los datos… No gracias.

Asumir que la no calidad de los datos ha de convivir con nosotros “porque sí”, es un grave error. Sería como asumir que debe haber muertos al existir los coches. Esto es simplemente un error gravísimo que como veremos, afecta a toda la organización, de arriba abajo y de lado a lado, y produce unos costes hundidos enormes que de sumarlos todos pondríamos el grito en el cielo. Uno de los principales es no cumplir con las expectativas del cliente.

Lo que habría que hacer es asumir precisamente que la no calidad de los datos ha de atajarse desde su raíz hasta el fondo de del meollo, esto es, desde los procesos de entrada y carga de datos hasta los procesos de salida. Siguiendo con la anterior metáfora, eliminemos el problema de las víctimas de tráfico para obtener mayor confianza en el sistema (carreteras, automóviles, autoridades), menores costes sanitarios y de seguros y vivamos una vida con menor sufrimiento.

Asumir significa comprender la existencia del problema, identificarlo plenamente, trazar un plan de trabajo y dedicar recursos, tanto para su corrección inicial como para la corrección continuada a lo largo del tiempo. Por tanto, lo primero es asumir que la calidad de los datos es un asunto que hay que incorporar en la agenda, y situarlo en el mismo nivel que cualquier otro servicios crítico de la empresa.

Pero observemos el modo de trabajo y funcionamiento actual real en cualquier compañía tipo para comprender de la envergadura del problema y de qué manera se viene tratando actualmente.

La entrada de datos. Es el proceso más “sucio” de la empresa en términos informáticos y procesos, tanto si se hace de forma manual (un trabajo siempre poco comprendido y poco atractivo) como automática (un trabajo siempre poco comprendido y poco atractivo). En cualquier caso, las labores de entrada/carga de datos y la revisión de la calidad de los datos las realiza habitualmente la misma persona, lo que en la práctica supone una falta básica de segregación de funciones (el que hace un trabajo no ve sus propios errores). Afortunadamente, los controles de entrada de datos limitan los errores a un cierto nivel, siempre que un control es posible.

Desafortunadamente, los controles cruzados, controles semánticos y controles heurísticos basados en patrones no son la norma común. También desafortunadamente, las aplicaciones web (por su propia naturaleza de refresco de pantallas y tiempos de retardo) han repercutido muy negativamente en la puesta de controles básicos en los formularios de entrada de datos.

La gestión de los datos. Es quizás la parte más agradecida de los sistemas de información. Los usuarios que gestionan los datos lo consideran parte de su propio trabajo y se emplean a fondo para mantener las bases de datos en forma. Es una pena que mucho de su tiempo se emplee en arreglar datos erróneos, inconsistentes o simplemente inexistentes (o buscando datos que debrían estar pero que no están). Algunos de estos problemas se arrastran de atrás y otros son generados por ellos mismos. La actualización de, por ejemplo, una base de datos clientes es una ardua tarea, pero todos piensan que es fundamental para la marcha de la compañía. El problema aquí está en que los afanosos usuarios no poseen las herramientas para poder solucionar todos los problemas (¡la calle “Concejal Francisco José Jiménez Martín” con cabe en el campo correspondiente de ninguna aplicación bancaria que haya visto!) dejando muchos de ellos sin resolución, … para siempre. Y todo por no haber unas normas claras al respecto y los recursos necesarios para su corrección.

La salida de los datos. Es considerado un trabajo muy técnico, propio de informáticos y usuarios avanzados. Es por ello un trabajo misterioso y siempre cargado de tensión, quizás por las repercusiones que puede tener un pequeño error (¡han salido mal las nóminas de julio!). Es quizás el proceso que más se revisa y testea, pero a pesar de todo muchos errores son detectados cuando otro sistema con el que hay interfaz empieza a escupir errores sin fin, generalmente varios días más tarde. Las salidas de datos son generalmente revisadas por más de una persona, y en esto se gana bastante, pero es raro pasar las salidas por procesos de revisión y validación.

¿Quién se ocupa de la calidad de los datos?, ¿hay algún especialista en la calidad de los datos?, ¿quién se ocupa de establecer los criterios y umbrales de calidad de estos y aquellos datos?. Todos en general y nadie en particular. Y ya se sabe que un trabajo que no tiene padre…

La calidad de datos en el punto de mira de las empresas

La empresa que viene prestará una mayor atención a la calidad de los datos. Concretamente se prevé una mayor dotación de recursos para cuatro grandes áreas de interés:

  • Auditoría de datos: revisión de datos en búsqueda errores, inconsistencias, redundancias e información incompleta o inexistente.
  • Calidad de datos: corrección, validación y normalización de datos.
  • Integración y enriquecimiento de datos: comparación, fusión, cruce y enriquecimiento de datos con datos internos y externos.
  • Monitorización y vigilancia de datos: revisión de la calidad de los datos continuada.
  • Esta mayor atención a la calidad de los datos será consecuencia del natural progreso de las actividades de los departamentos de sistemas hacia la gestión de la calidad en general, sumado a los enormes costes que afloran en el mantenimiento de las grandes bases de datos de clientes, científicas, transaccionales, … Algunas de estas bases de datos difícilmente pasarían cualquier pequeña prueba de auditoría de calidad a pesar de su alto coste y alto valor estratégico para la compañía.

Un rápido de plan de acción

  1. Reconozca que hay un problema con la calidad de los datos. Aunque no exista una queja generalizada y concreta, el problema existe.
  2. Reconozca que hay una solución posible, abordable y probablemente barata.
  3. Reconozca que el problema supone un coste. Evalúelo, haga una simple traza de los principales procesos y asigne costes unitarios simplemente a horas perdidas. Ni siquiera tenga en cuenta aún el coste de las no ventas, clientes insatisfechos, …
  4. Reconozca que la solución supone un coste. En este momento simplemente basta con que asuma que tendrá que solicitar recursos para combatir al enemigo. En todo caso considérelo una inversión.
  5. Contrate a una empresa que le forme ¡específicamente! en calidad de datos y le asista en el siguiente punto.
  6. Trace un pequeño Plan de Calidad de Datos integral para toda la empresa, identificando todos los procesos en que cree que la calidad puede resultar herida. Identifique los riesgos/costes de la no calidad y asigne plazos y recursos, superficialmente.
  7. Llévelo a la próxima reunión del Consejo y exponga sus averiguaciones y su Plan de Calidad de Datos y obtenga la aprobación.
  8. Incorpore un manual de buenas prácticas de calidad de datos y distribúyale entre todo el personal
  9. Cree un grupo de trabajo específico para ello. Permítales que vayan al mercado en busca de soluciones y servicios profesionales.
  10. Preparados, apunten, …

Sin duda, una elevada calidad de los datos en la empresa produce un significativo aumento de la confianza en el sistema (informática, soporte, dirección), reduce los costes hundidos y ocultos producto de la ineficiencia y permite abordar nuevos proyectos de desarrollo con la motivación y las bases de información precisas y adecuadas.

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