Cada vez más empresas están entendiendo que la clave del éxito en un mundo cada vez más digitalizado radica en la gestión adecuada de los datos. En este contexto, nuestro webinar nos brindó una visión esencial sobre cómo los datos pueden transformar las estrategias empresariales y cómo preparar tu empresa para aprovechar su verdadero potencial. Si no pudiste asistir, aquí te dejamos los aspectos más destacados que cambiarán tu perspectiva sobre los datos.
¿Por qué el estado de los datos es tan importante?
Carlos Flores, CEO y Cofundador de DataQu, destacó que el 80% de los datos que las empresas manejan son desestructurados y de mala calidad. Este fenómeno tiene un impacto directo en las decisiones estratégicas de las empresas. De hecho, se estima que la mayoría de las empresas solo analizan el 12% de los datos que poseen, lo que significa que gran parte de la información valiosa permanece sin explotar.
Cuando los datos no están organizados y no son precisos, las empresas enfrentan varios desafíos críticos:
- Pérdida de clientes: Las decisiones erróneas afectan la experiencia del cliente.
- Aumento de costos operativos: La ineficiencia en la gestión de datos incrementa los costos.
- Falta de visión estratégica: La ausencia de datos confiables afecta la toma de decisiones.
- Obsolescencia frente a la competencia: Las empresas que no analizan sus datos quedan atrás.
- Riesgos regulatorios y legales: Datos incompletos pueden generar problemas con las normativas.
- Reducción de confianza interna: El uso de datos erróneos puede minar la confianza de los empleados.
- Impacto en la reputación: La falta de transparencia en el manejo de datos afecta la imagen corporativa.
¿Qué es el Data Discovery?
En el webinar, se presentó el concepto de Data Discovery, el cual es fundamental para la gestión efectiva de los datos. Data Discovery es el proceso de explorar, analizar y descubrir patrones o irregularidades en los datos. Esta fase es esencial para preparar los datos antes de emprender el desarrollo de modelos predictivos, como los de Inteligencia Artificial.
Beneficios del Data Discovery
- Mejora la toma de decisiones: Permite basarse en hechos, no en suposiciones.
- Optimización de recursos: Reduce el esfuerzo manual y asegura que los datos sean confiables.
- Mitigación de riesgos: Ayuda a evitar decisiones costosas basadas en datos erróneos.
Cómo auditar y evaluar el estado de tus datos
Carlos Flores, explicó cómo realizar una auditoría de datos efectiva para garantizar su calidad y fiabilidad. A continuación, te compartimos los pasos clave para auditar tus datos:
Pasos para auditar tus datos:
- Inventario de datos: Comienza por listar todas las bases de datos y fuentes existentes.
- Calidad de los datos: Evalúa la completitud de los datos, la presencia de duplicados y los valores nulos.
- Consistencia: Asegúrate de que los datos sean coherentes entre diferentes sistemas.
Indicadores de calidad de datos
- Porcentaje de valores nulos o faltantes: Este indicador mide la proporción de datos incompletos.
- Exactitud de los datos: Evalúa si los datos reflejan correctamente la realidad.
- Consistencia entre fuentes: Verifica que los datos sean coherentes en todos los sistemas.
- Actualización de los datos: Mide qué tan recientes son los datos.
A medida que las empresas crecen, es fundamental contar con herramientas que permitan mantener la calidad de los datos a lo largo del tiempo. Para empresas grandes y medianas, se recomienda utilizar herramientas automatizadas que faciliten el análisis de datos, como Python (pandas), Power Query, y software de ETL como Talend.
Para empresas pequeñas, es posible realizar auditorías y limpieza de datos manualmente utilizando herramientas como Excel, aunque con ciertas limitaciones.
El Data Discovery es un paso fundamental para asegurar que los datos sean valiosos y útiles. Como mencionó Carlos Flores en el webinar, una base de datos sólida y validada es el primer paso hacia el éxito de cualquier estrategia de Inteligencia Artificial o modelos predictivos.
Si quieres saber más sobre cómo auditar tus datos, mejorar la calidad de los mismos y empezar a implementar modelos predictivos, no dudes en contactarnos.
