Cada vez es más evidente que cuando se trata de análisis de datos, la calidad es preferible a la cantidad. De lo contrario, las empresas corren el riesgo de pasar por la llamada Parálisis del Análisis, o parálisis analítica, cuando los gerentes no pueden tomar decisiones por tener demasiada información.
Los esfuerzos para recopilar datos de mayor calidad valen la inversión, ya que según una estimación de Gartner, la mala calidad de estos activos les cuesta a las empresas un promedio de 12,9 millones de dólares al año.
Este cálculo considera:
- Impactos directos: derivados de la toma de decisiones basada en información incompleta o incorrecta
- Impactos indirectos: derivados del problema sistémico de falta de fiabilidad de los datos. Los estudios muestran que algunos profesionales pasan hasta el 50% de su tiempo de trabajo revisando documentos originales y corrigiendo errores en las bases de datos.
Evitar estos gastos y su impacto en las finanzas de la empresa implica adoptar prácticas consistentes para mejorar los datos generados y utilizados por su empresa.
Después de todo aún queda la duda sobre, ¿qué es la calidad de los datos? Un dato se considerará de calidad cuando satisfaga las exigencias del usuario que requiere esa información. Por lo tanto, es esencial comprender no sólo las cualidades intrínsecas de los datos, sino también hasta qué punto son accesibles y su aplicación está bien contextualizada dentro de la realidad que deberá representar.
En este texto vamos a explicar cuatro parámetros importantes para evaluar estos puntos y visualizar cómo netLex, software de gestión de documentos y flujos de trabajo, puede ayudarlo a tener una gestión basada en datos.
1. Calidad intrínseca
Para ser considerado de calidad, es necesario que los datos tengan algunas características intrínsecas. Entre ellos están:
- Precisión: los datos son correctos, sin errores;
- Confiabilidad: la fuente de los datos agrega confianza a los datos.
Estas dos cualidades intrínsecas se ejemplifican en la siguiente situación: los datos extraídos manualmente de los documentos pueden tener poca confiabilidad, ya que los errores humanos son una de las principales causas de la inexactitud del contenido. Por otro lado, la información extraída automáticamente de los sistemas, archivos digitales, tienen una alta confiabilidad, precisamente en la medida en que reduce una de las fuentes de posibles malentendidos y en consecuencia de inexactitudes.
Esta extracción de datos para la generación de inteligencia es uno de los pasos de una buena gestión del ciclo de vida de los contratos, también llamada CLM. Obtenga más información sobre este enfoque en: CLM: qué es y cómo la tecnología puede beneficiar a su empresa
2. Calidad Contextual
Además de datos con calidad intrínseca, también es necesario evaluar el contexto en el que se espera que se utilice esa información. Esto se debe a que no importa que los datos tengan todas las características indicadas en el primer ítem de esta lista, si no son contextualmente adecuados.
Para evaluar este requisito, factores tales como:
- Valor generado: contar con estos datos mejora los análisis realizados, generando beneficios para los usuarios;
- Exhaustividad: contiene todos los elementos que garantizan su utilidad.
Algunos de los datos de mayor calidad para informar la gestión operativa, desde un punto de vista contextual, son aquellos extraídos directa o indirectamente de las propias actividades de la empresa.
Cuando los flujos de trabajo se llevan a cabo en plataformas automatizadas, es posible identificar datos relevantes para el análisis y la implementación de diversas mejoras de gestión. Así, por ejemplo, es posible mapear y actuar sobre la asignación ineficiente de recursos o incluso mejorar la coordinación entre departamentos.
3. Calidad representacional
La calidad de representación de un dato se refiere a su capacidad para reflejar correcta y adecuadamente la realidad de ese objeto. En el contexto empresarial, esto pasa por una característica principal:
- Coherencia: cada vez que se utilicen esos datos, tendrán el mismo valor y formato.
Una forma de garantizar la coherencia de la información es confiar en la extracción de estos datos en un solo punto del flujo de trabajo y replicarlos automáticamente en el mismo sistema o en otro programa integrado. Esto evita que el usuario complete categorías idénticas de manera diferente y también garantiza que cualquier actualización tenga un impacto en todos los puntos donde se utilizan esos datos.
4. Accesibilidad
Una de las cualidades más importantes de los datos es su accesibilidad, que no puede interpretarse sin el contrapunto de seguridad:
- Accesibilidad: condición de fácil y rápido acceso a los datos
- Seguridad: control de permisos para mantener los niveles de seguridad de la información dentro de la institución.
Estas dos cualidades se pueden lograr cuando la empresa tiene una plataforma unificada que hace que los datos estén disponibles para su descarga o análisis en paneles simplificados. Este sistema también debe estructurar su acceso en base a perfiles correspondientes a los niveles de permisos de las personas en función de las políticas de seguridad de la información adoptadas por la empresa.
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Con está solución, puede extraer información directamente de sus documentos y flujos de trabajo, lo que garantiza confiabilidad y precisión. Todos estos datos estarán contextualizados y representarán fielmente las operaciones de la empresa. Finalmente, estarán disponibles de forma intuitiva y simplificada para los usuarios en función de sus respectivos permisos, garantizando, al mismo tiempo, accesibilidad y seguridad.
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