A medida que las empresas adoptan el uso de procesos basados en datos para transformar prácticamente todos los aspectos de sus operaciones, la integridad de esos datos y la infraestructura de gestión de datos han sido objeto de un escrutinio más riguroso. Las empresas tienen más datos que nunca, pero las organizaciones se enfrentan a mayores limitaciones en cuanto a la calidad de los datos.
Según Gartner, la organización empresarial promedio cree que la mala calidad de los datos costó a su empresa aproximadamente 11,8 millones de dólares en 2018 solamente. Eficaz gestión de datos es una forma de implementar procedimientos e infraestructura que mejoren la calidad de los datos, pero esta función empresarial no está exenta de posibles obstáculos y desafíos propios.
Aquí hay un vistazo a algunos de los desafíos comunes que su propio proyecto de gestión de datos puede enfrentar, y cómo tomar medidas correctivas.
Los datos no están ‘limpios’
Si los datos mantenidos en su sistema de gestión de datos no son fiables, su gestión de datos general está condenada desde el principio. Los datos pueden estar llenos de imprecisiones o información duplicada, o pueden estar estructurados de una manera que su sistema de gestión no está configurado para gestionar adecuadamente. La falta de estandarización de los datos también puede dificultar la consolidación de datos de diferentes fuentes, lo que perjudica su conjunto de datos general.
Lo que puedes hacer: Utilice una solución de reglas de negocio y flujo de trabajo para implementar procesos de validación que limpien los datos antes de que se utilicen en cualquier proceso de negocio. Los formularios y las direcciones se pueden validar a través de herramientas de verificación de datos después de que hayan sido proporcionados por un usuario. Instale una solución impulsada por IA que identifique datos duplicados o inconsistentes, así como otras anomalías de datos, y resuelva estas inconsistencias o las marque para su revisión humana.
