Qué es la calidad del dato y por qué resulta imprescindible

La calidad del dato indica hasta qué punto una información es correcta, fiable y adecuada para el uso que se le quiere dar. No basta con almacenar grandes cantidades de registros. Es necesario que esos registros representen correctamente la realidad.

Para evaluar la calidad de los datos empresariales, suelen analizarse cinco aspectos principales:

• Precisión: los datos deben coincidir con la realidad. Un precio, una dirección o una fecha incorrectos pueden alterar cualquier análisis.
• Integridad: los registros deben contener todos los campos necesarios. Una ficha de cliente sin correo electrónico puede servir para contar compradores, pero no para enviar una campaña.
• Consistencia: una misma información no debería aparecer de forma contradictoria en diferentes sistemas.
• Actualidad: los datos deben reflejar la situación presente y actualizarse con la frecuencia necesaria.
• Unicidad: cada cliente, producto, factura u operación debería aparecer una sola vez, salvo que exista una razón justificada.

Cuando alguna de estas condiciones falla, aumenta el riesgo de cometer errores de analítica. Los departamentos pueden presentar cifras diferentes, las campañas pueden dirigirse al público equivocado y los responsables pueden tomar decisiones a partir de indicadores distorsionados.

La calidad del dato no es solo una cuestión tecnológica. Afecta a marketing, ventas, finanzas, logística, atención al cliente, recursos humanos y dirección. Cualquier área que utilice información necesita confiar en que esa información es correcta.

Datos incompletos: analizar solo una parte de la realidad

Los datos incompletos aparecen cuando falta información necesaria dentro de un registro. Puede tratarse de un correo electrónico, una fecha, una categoría, una ubicación o cualquier otra variable relevante.

Imaginemos una tienda online que quiere conocer qué provincias generan más ventas. Para ello, utiliza los códigos postales registrados durante el proceso de compra. Si un porcentaje importante de los pedidos no incluye correctamente este campo, el resultado ofrecerá una visión parcial.

El dashboard podría mostrar que determinadas provincias tienen muy pocos clientes. Sin embargo, parte de sus ventas podría encontrarse dentro de una categoría genérica como “ubicación desconocida”.

Si la empresa decide reducir la inversión publicitaria en esas zonas, estaría tomando una decisión basada en información incompleta.

Algo parecido puede suceder en un departamento comercial. Supongamos que una organización quiere identificar qué tipo de empresas contratan con mayor frecuencia sus servicios.

Para realizar el análisis necesita conocer el sector, el tamaño, la facturación aproximada y el origen de cada oportunidad comercial. Si el equipo solo ha completado esos campos en una parte de los registros, será difícil detectar patrones fiables.

El informe podría concluir que el tamaño de la empresa no influye en la conversión, cuando en realidad no existen suficientes datos para establecer una relación.

Los problemas también aparecen en marketing. Para conocer el rendimiento de cada canal es necesario atribuir las conversiones a una fuente concreta: buscadores, redes sociales, anuncios, correo electrónico o tráfico directo.

Si muchas ventas no tienen una fuente asignada, algunos canales parecerán menos rentables de lo que realmente son. La empresa podría retirar presupuesto de una campaña eficaz porque sus resultados no se han registrado correctamente.

Los datos incompletos también pueden provocar fallos operativos. Una dirección sin número de portal puede generar una entrega fallida. Una ficha de producto sin peso puede producir un cálculo incorrecto del transporte. Una solicitud sin documentación suficiente puede retrasar un proceso administrativo.

En los modelos de inteligencia artificial, los valores ausentes requieren una atención especial. Al preparar los datos, es habitual eliminar los registros incompletos o sustituir los campos vacíos por una estimación.

Eliminar demasiados registros puede reducir la representatividad de la muestra. Por otra parte, completar automáticamente los valores con una media puede ocultar diferencias importantes entre clientes, productos o situaciones.

Antes de corregir un campo vacío, es necesario entender por qué falta la información. Puede deberse a un error técnico, a un formulario mal diseñado, a una decisión del usuario o a que el dato no es aplicable.

La ausencia de información puede ser una señal relevante. El verdadero problema aparece cuando se utilizan los datos sin conocer el volumen y el origen de los campos incompletos.

Datos duplicados: indicadores inflados y clientes repetidos

Los datos duplicados se producen cuando una misma persona, empresa, factura, producto u operación aparece registrada varias veces.

Es uno de los problemas más frecuentes en las bases de datos empresariales, especialmente cuando la información procede de diferentes aplicaciones.

Un cliente puede registrarse por primera vez al realizar una compra en una tienda física. Tiempo después, puede crear una cuenta en la página web utilizando otro correo electrónico.

También podría participar en un evento y completar un tercer formulario con una versión abreviada de su nombre. Si los sistemas no reconocen que se trata de la misma persona, la empresa contará tres clientes donde solo existe uno.

Esta duplicidad altera numerosos indicadores. El número total de clientes estará inflado, mientras que el gasto medio por comprador parecerá más bajo.

También pueden calcularse de forma incorrecta la frecuencia de compra, el valor de vida del cliente, la tasa de fidelización o el coste de adquisición.

Los duplicados también afectan directamente a la experiencia del usuario. Una persona registrada varias veces podría recibir el mismo correo promocional en distintas cuentas o recibir mensajes contradictorios.

En atención al cliente, su historial podría quedar distribuido entre varias fichas. El agente que atienda una incidencia no verá todas las compras, conversaciones y reclamaciones anteriores.

Como consecuencia, el usuario tendrá que repetir su situación y percibirá una falta de coordinación.

En finanzas y operaciones, las consecuencias pueden ser más graves. Una factura duplicada puede hacer que un gasto se contabilice dos veces. Una orden de compra repetida puede generar un exceso de mercancía.

Una devolución registrada por duplicado puede reducir artificialmente los ingresos de un determinado periodo.

Detectar estos errores no siempre es sencillo. Los registros duplicados pueden contener pequeñas diferencias.

Por ejemplo, “Transportes García SL”, “Transportes García S. L.” y “Ttes. García” podrían referirse a la misma empresa. También pueden aparecer números de teléfono con distintos prefijos, direcciones escritas de varias formas o nombres con y sin acentos.

Por ello, buscar únicamente filas idénticas no suele ser suficiente.

La deduplicación requiere establecer reglas de coincidencia. Puede ser necesario comparar nombres, correos, teléfonos, direcciones, documentos identificativos y otros campos antes de decidir que dos registros representan a la misma entidad.

Además, conviene asignar identificadores únicos a clientes, productos y operaciones. Este identificador permite relacionar información procedente de diferentes sistemas sin depender exclusivamente de nombres o descripciones que pueden cambiar.

Los datos duplicados también perjudican a los modelos de IA. Si determinados casos aparecen repetidos varias veces, tendrán más peso durante el entrenamiento.

El algoritmo puede interpretar que una situación es mucho más frecuente de lo que realmente es. Aunque su funcionamiento técnico sea correcto, sus predicciones estarán condicionadas por la repetición artificial de ciertos ejemplos.

Datos desactualizados: decisiones basadas en el pasado

Un dato puede haber sido correcto cuando se registró y dejar de serlo con el paso del tiempo. Los clientes cambian de domicilio, los proveedores actualizan sus tarifas y los productos dejan de comercializarse.

Por eso, la actualidad es una dimensión fundamental de la calidad del dato.

Pensemos en una empresa que clasifica a sus clientes según su comportamiento de compra. Algunos son considerados frecuentes, otros ocasionales y otros inactivos.

Si esta clasificación no se actualiza, la organización seguirá comunicándose con ellos como si sus hábitos no hubieran cambiado.

Un cliente que ha aumentado su gasto podría continuar recibiendo promociones dirigidas a compradores ocasionales. Al mismo tiempo, una persona que lleva años sin comprar podría seguir apareciendo dentro de un segmento prioritario.

La información desactualizada también afecta al inventario. Si el sistema no refleja las existencias reales, la tienda puede mostrar como disponible un artículo que ya se ha agotado.

Los clientes realizarán pedidos que la empresa no podrá atender, lo que generará cancelaciones, retrasos y reclamaciones.

También puede ocurrir lo contrario. Un producto podría aparecer como agotado cuando todavía existen unidades disponibles. En ese caso, la empresa perderá oportunidades de venta por confiar en un dato incorrecto.

En la relación con proveedores, utilizar precios antiguos puede provocar presupuestos poco realistas. Trabajar con plazos de entrega que ya no se cumplen puede afectar a la planificación de la producción.

Conservar contactos de personas que han cambiado de puesto puede retrasar una negociación o la resolución de una incidencia.

Los dashboards pueden transmitir una falsa sensación de actualidad. Un informe puede haberse actualizado esta mañana, pero eso no significa que todas sus fuentes contengan información reciente.

Si el panel se conecta a una base de clientes que lleva meses sin revisarse, los gráficos serán nuevos, pero la realidad que representan será antigua.

Para evitar este problema, es recomendable mostrar la fecha de actualización de los datos y no únicamente la fecha de generación del informe.

También conviene establecer con qué frecuencia debe revisarse cada tipo de información.

No todos los datos envejecen al mismo ritmo. La fecha de nacimiento de una persona permanece estable, mientras que el precio de un producto, el saldo de una cuenta o el estado de una oportunidad comercial pueden cambiar constantemente.

Cada conjunto de datos necesita su propia política de actualización. La empresa debe decidir durante cuánto tiempo considera válida una información y qué debe ocurrir cuando supera ese periodo.

Cómo afectan los errores a los dashboards y a la inteligencia artificial

Los dashboards permiten resumir grandes cantidades de información mediante indicadores, tablas y gráficos. Gracias a ellos, los responsables pueden seguir la evolución del negocio, comparar resultados y detectar problemas.

Sin embargo, un diseño visual atractivo no garantiza que el contenido sea correcto. Un gráfico puede estar perfectamente construido y representar datos incompletos, duplicados o desactualizados.

Uno de los errores más habituales aparece cuando se combinan fuentes que utilizan definiciones diferentes.

Por ejemplo, el CRM puede considerar como venta una oportunidad cerrada. La tienda online puede contar todos los pedidos confirmados. El sistema financiero puede incluir únicamente las facturas cobradas.

Los tres sistemas hablan de ventas, pero no están midiendo exactamente lo mismo.

Si estos datos se incorporan a un dashboard sin acordar una definición común, cada departamento obtendrá un resultado diferente. Marketing, ventas y finanzas podrían presentar cifras distintas y considerar que sus informes son correctos.

También pueden surgir problemas durante la integración. Las fechas pueden utilizar formatos distintos, las cantidades pueden estar expresadas en diferentes unidades y las categorías pueden no coincidir entre aplicaciones.

Un sistema puede guardar los importes en euros y otro en céntimos. Si la conversión no se realiza correctamente, los resultados aparecerán multiplicados o divididos por cien.

Del mismo modo, confundir el formato europeo y el estadounidense de una fecha puede desplazar operaciones de un mes a otro.

Estos errores pueden pasar desapercibidos porque el resultado final parece razonable. Si un indicador muestra una cifra imposible, será fácil detectar el fallo. El riesgo aumenta cuando la cifra es incorrecta, pero se encuentra dentro de un rango creíble.

La inteligencia artificial amplifica estos problemas. Los modelos aprenden a partir de datos históricos. Si los ejemplos contienen errores, el sistema aprenderá patrones equivocados.

Imaginemos un modelo que intenta predecir qué clientes tienen mayor probabilidad de abandonar un servicio. Para entrenarlo, la empresa utiliza información sobre antigüedad, frecuencia de uso, incidencias y cancelaciones.

Si faltan cancelaciones, algunos clientes aparecen duplicados o las fechas de actividad están desactualizadas, el modelo no podrá aprender correctamente qué comportamientos anticipan una baja.

Podría clasificar como cliente de riesgo a una persona satisfecha o ignorar señales importantes en usuarios que realmente están pensando en abandonar el servicio.

El mismo problema aparece en sistemas de recomendación, previsiones de demanda, mantenimiento predictivo o clasificación automática de documentos.

La sofisticación del algoritmo no puede compensar una información de partida defectuosa.

Además, los modelos complejos pueden dificultar la detección del origen del error. Cuando una predicción falla, es posible atribuir el problema al algoritmo, aunque la causa real se encuentre en la base de datos utilizada durante el entrenamiento.

Por eso, evaluar un modelo de IA no consiste únicamente en medir su precisión. También es necesario revisar de dónde proceden los datos, cómo se han recogido, qué transformaciones han sufrido y si representan adecuadamente los casos en los que se utilizará el sistema.

Cómo mejorar la calidad de los datos empresariales

Mejorar la calidad del dato requiere procesos continuos. No basta con limpiar una base de datos una vez, porque los registros volverán a degradarse si no se corrigen las causas que generan los errores.

Algunas medidas esenciales son las siguientes:

Definir reglas comunes

Cada departamento debe utilizar las mismas definiciones para conceptos como cliente activo, venta, oportunidad, conversión o producto disponible.

Sin criterios comunes, dos informes pueden mostrar resultados diferentes aunque utilicen información aparentemente similar.

Validar los datos durante la captura

Los formularios y aplicaciones deberían comprobar automáticamente:

• Formatos de correo electrónico.
• Números de teléfono.
• Fechas válidas.
• Campos obligatorios.
• Valores fuera de rango.
• Posibles registros duplicados.

Prevenir un error en el momento de introducir los datos es más eficiente que corregirlo posteriormente.

Estandarizar formatos

Los países, provincias, monedas, unidades de medida, categorías y estados deben registrarse de forma homogénea.

Utilizar listas cerradas en lugar de campos de texto libre puede evitar que una misma categoría aparezca escrita de distintas maneras.

Eliminar duplicados

La empresa debe establecer reglas para identificar clientes, productos, facturas u operaciones repetidas.

También debe decidir qué información conservar cuando los registros duplicados presentan datos diferentes.

Actualizar la información

Cada conjunto de datos necesita una frecuencia de revisión. Algunos registros pueden actualizarse automáticamente, mientras que otros requerirán intervención manual.

Lo importante es saber quién es responsable y cuándo debe realizarse la actualización.

Medir la calidad del dato

La calidad también debe convertirse en un indicador. Algunas métricas útiles son:

• Porcentaje de campos vacíos.
• Número de registros duplicados.
• Antigüedad media de los datos.
• Cantidad de valores incorrectos.
• Registros sin clasificar.
• Diferencias entre sistemas.

Estos indicadores pueden incorporarse a los propios dashboards para mostrar el nivel de confianza de la información.

Asignar responsables

La calidad no debe recaer únicamente en el departamento tecnológico. Los datos se generan en procesos comerciales, administrativos, financieros y logísticos.

Cada área debe saber qué información crea, quién puede modificarla y cómo afecta al resto de la organización.

Revisar antes de analizar

Antes de publicar un informe o entrenar un modelo de inteligencia artificial, conviene comprobar:

• Si faltan campos relevantes.
• Si existen duplicados.
• Si los datos están actualizados.
• Si las definiciones son consistentes.
• Si las fuentes son fiables.
• Si la muestra representa la realidad que se quiere estudiar.

La calidad del dato determina la calidad de las decisiones. Los datos incompletos ofrecen una visión parcial, los duplicados inflan los indicadores y la información desactualizada describe una realidad que ya no existe.

Una empresa puede invertir en herramientas avanzadas de analítica, visualización e inteligencia artificial. Sin embargo, ninguna tecnología podrá generar conclusiones fiables si la información de partida es incorrecta.

Cuidar los datos empresariales significa prevenir errores, asignar responsabilidades y mantener criterios comunes. No es solo una tarea técnica, sino una condición necesaria para que la analítica ayude realmente a comprender el negocio y a tomar mejores decisiones.

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