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Cómo afecta la mala calidad de los datos a un plan de supervivencia ante la recesión

«Hay recesiones, hay caídas de la bolsa. Si no entiendes que eso va a ocurrir, entonces no estás preparado. No te irá bien en los mercados. Si vas a Minnesota en enero, debes saber que va a hacer frío. No te asustas cuando el termómetro baja de cero».

Peter Lynch

Predicción sobre la recesión mundial

Los economistas advierten de ambas cosas: una recesión en Estados Unidos y otra a nivel mundial. El descenso de las cotizaciones bursátiles -especialmente en la tecnología y el comercio minorista-, el aumento de los tipos de interés y los crecientes problemas con la cadena de suministro son los principales indicadores que influyen en esta predicción.

Ante la inminente sensación de fatalidad en el mercado, las empresas están tomando decisiones precipitadas e impulsivas. Los nuevos proyectos se detienen, los gastos se reducen demasiado y los empleados son despedidos brutalmente. La imprevisibilidad de los acontecimientos futuros se suma a la preocupación de los dirigentes empresariales que intentan sortear una posible recesión.

En medio de todo esto, los datos demuestran ser el activo más valioso de una organización que ofrece un valor real en una recesión económica.

Datos: La verdad está ahí fuera

Los datos se convierten en un salvador en los momentos en que todo lo demás falla. Un rápido vistazo a lo que ocurrió durante las anteriores recesiones económicas puede ayudarle a navegar por el presente con confianza. Los datos ofrecen un colchón a las empresas y les permiten tomar decisiones con una sensación de familiaridad y comodidad que es necesaria en tiempos sin precedentes. Pero es obvio que los datos en bruto no ofrecen la información necesaria, y deben transformarse en inteligencia empresarial y elementos procesables.

Ciclo de inteligencia empresarial

Investigación sobre Datos y catástrofes describe un ciclo de inteligencia empresarial sencillo pero potente:

El ciclo muestra cómo los datos sin procesar se convierten en información práctica:

  1. Una vez recogidos los datos brutos , se convierten en información verificando sus metadatos y comprobando su calidad para descartar imprecisiones e incoherencias.
  2. La información se convierte en conocimiento alimentando las herramientas de inteligencia empresarial.
  3. El conocimiento se gestiona entonces para formar planes y objetivos empresariales.
  4. Los líderes se reúnen para convertir esos planes y objetivos en elementos prácticos.
  5. Los nuevos datos brutos se recogen de nuevo tras la adopción de medidas y se convierten en información.

6 formas en que los datos ayudan en la recesión

Una inteligencia empresarial precisa y fiable ayuda a las empresas a tomar decisiones basadas en datos reales, en lugar de en conjeturas y suposiciones. He aquí 6 formas en que los datos ayudan a las empresas a mantenerse a flote durante una recesión.

1. Minimizar el riesgo

Dos decisiones pueden llevarle por caminos distintos, pero ¿cómo saber cuál de ellas tendrá un impacto mejor y más positivo para su negocio? La respuesta está en los datos del pasado. El análisis de la información del pasado puede ayudarle a evitar decisiones costosas y a medir los costes de oportunidad de las distintas vías, lo que le permitirá elegir las alternativas que ofrecen más valor a corto plazo.

2. Planificar los recursos

Una de las primeras decisiones que toman los empresarios en una crisis económica es despedir a un gran número de empleados. Pero los datos históricos han demostrado que esas decisiones se toman siempre demasiado pronto. Por ejemplo, con el inicio de la pandemia de COVID-19, el mundo experimentó la recesión más corta de la historia, que sólo duró 3 meses. Y los líderes empresariales pronto se dieron cuenta de que los recortes de personal se hicieron demasiado pronto, ya que descubrieron que la recontratación, la incorporación y la formación de los empleados era un reto mucho mayor que el de retenerlos.

3. Predecir la gravedad de la recesión

Las recesiones siempre resultan sombrías, largas y severas. Pero los datos del pasado demuestran que no es tan malo como se puede sentir al pasar por uno. Porque los plazos de cuándo llegará la recesión, cuánto tiempo se mantendrá y con qué severidad afectará a las pequeñas y grandes empresas no se ajustaban a lo que los gurús de la economía predecían. El uso de datos para comprender realmente estos aspectos de la recesión puede ayudar a basar las decisiones en información más precisa.

4. Lea las historias de éxito anteriores

Por muy mal que suenen las recesiones, ha habido historias de éxito de empresas que no sólo han sobrevivido a una, sino que han prosperado durante y después de ella. El secreto está en las decisiones que tomaron antes de la recesión. Puedes empezar por hacerte con esos casos de éxito del pasado o incluso conectar con líderes que hayan superado crisis económicas anteriores y aprender cómo lo hicieron.

5. Observar el comportamiento del consumidor

Las empresas de la cadena de suministro o del sector minorista son las que más se quejan de la recesión. Pero la verdad es que ha habido historias de éxito de cómo los pequeños minoristas crecieron en tiempos difíciles. El principal secreto aquí es entender el comportamiento del consumidor. No es que los consumidores no compren durante una crisis económica, es que pueden comprar algo diferente y en cantidades variables según la situación económica de su país.

Este es el mejor momento para invertir en plataformas de inteligencia de mercado que le proporcionen los últimos datos del mercado. Lea más sobre cómo los minoristas pueden seguir aprovechando la ola del comercio electrónico durante las recesiones económicas.

The role of data quality in the world of retail

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6. Invertir en la mejora del funcionamiento

Los datos pueden ayudarle a comprender qué áreas de negocio requieren mejoras operativas. Dado que el negocio es lento, es un buen momento para analizar las transacciones operativas pasadas y diseñar nuevos procesos empresariales mejorados para diferentes áreas, como la experiencia y el compromiso del cliente, el ciclo de ventas, la gestión de la cadena de suministro, etc.

Mala calidad de los datos: La verdad no está ahí fuera

Es imprescindible que los datos utilizados para elaborar un plan de supervivencia a la recesión sean precisos, válidos y coherentes. Pero, en realidad, los datos están llenos de errores y defectos intolerables que hacen que la inteligencia empresarial sea bastante difícil, si no imposible. La mala calidad de los datos -si no se gestiona a tiempo- ha demostrado producir resultados poco fiables y tener un impacto devastador en una empresa.

Ciclo de inteligencia empresarial sin calidad de datos

Veamos cómo se comporta un ciclo de inteligencia empresarial cuando se le suministran datos erróneos:

  1. Se salta el paso más importante de convertir los datos en información.
  2. Los analistas y las herramientas de BI tratan de extraer directamente el conocimiento de los datos sucios.
  3. El «conocimiento» se convierte entonces en objetivos y planes empresariales.
  4. Los líderes diseñan elementos de acción a partir del plan de negocios contaminado.

Así, los líderes ordenan a sus equipos que actúen basándose en un plan que no tiene nada que ver con la realidad. Y no sólo eso, todo el tiempo y los recursos invertidos en este ciclo de BI se desperdiciaron, ya que la entrada estaba corrupta para empezar.

4 formas en que la mala calidad de los datos arruina un plan de supervivencia ante la recesión

Veamos cómo la mala calidad de los datos puede arruinar el plan de supervivencia de una empresa ante la recesión.

1. Información poco fiable de las herramientas de BI

Acabamos de ver cómo los datos sucios pueden destruir sus conocimientos de inteligencia empresarial. Si sus herramientas de BI reciben datos erróneos, los líderes pueden experimentar sugerencias inconsistentes y confusas de sus herramientas de BI o de su equipo de analistas. Basar las decisiones en este tipo de información puede llevar a su organización a perder oportunidades críticas de mercado y a perder ingresos en tiempos difíciles. Esto puede ser devastador para su negocio, ya que puede no estar preparado para soportar tales pérdidas.

2. Descompromiso con los clientes

Las empresas que compiten en un mercado desde hace décadas conocen bien a sus consumidores, en términos de demografía, sus preferencias y elecciones. Pero una inminente recesión puede cambiar eso. Observar el comportamiento de los consumidores a partir de datos obsoletos o malinterpretados puede ser perjudicial para su reputación en el mercado. Sus clientes pueden tener la sensación de que está perdiendo el contacto con ellos y de que no cumple sus expectativas. Esto puede hacer que sus competidores le roben clientes al tratar de reducir los servicios y la asistencia al cliente.

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3. Obstáculos en el cambio a la tecnología digital

Las empresas suelen detener sus iniciativas de transformación digital por miedo a una posible recesión. Pero los economistas han predicho que las recesiones son un buen momento para acelerar los proyectos de transformación digital, ya que sus costes de oportunidad son bajos. Esto sucede porque el negocio ya es lento y la contratación de profesionales técnicos es más fácil y menos costosa, ya que están siendo despedidos en toda la industria tecnológica.

A pesar de sus ventajas, las empresas se encuentran atascadas en su cambio a lo digital debido a las montañas de información que faltan, están incompletas, son incoherentes y no están estandarizadas. Cuando la calidad de los datos no alcanza el nivel requerido, se producen grandes retrasos cuando las empresas intentan digitalizar los procesos o introducir nuevas tecnologías.

4. Reducción de la eficiencia operativa y la productividad

Dado que el negocio es lento durante estos tiempos, las empresas tienden a centrarse en la mejora de la eficiencia operativa en toda la organización para centrarse en nuevas oportunidades de expansión en el mercado. Pero la mala calidad de los datos provoca serios cuellos de botella en el trabajo de todos, ya que tienen que volver a comprobar las fuentes y el contenido de los datos antes de utilizarlos en las operaciones rutinarias. La baja eficiencia operativa y los niveles de productividad son el resultado de estos problemas en el momento en que su empresa menos puede tolerarlos.

Un plan de calidad de datos antes de que llegue la recesión

No hay duda de que sus análisis deben ser oportunos y precisos para sobrevivir a una recesión. Pero la mala calidad de los datos puede destruir tanto la puntualidad como la exactitud de sus conocimientos. Por esta razón, es imperativo invertir en la gestión de la calidad de los datos ahora mismo para poder esquivar las posibles caídas de los datos defectuosos cuando llegue la recesión. Veamos los 3 pasos más importantes para hacer frente a la mala calidad de los datos cuando nos acercamos a una recesión.

1. Identificar los problemas de calidad de los datos

El primer paso es obvio: averiguar a qué se enfrenta. No todas las empresas tienen el mismo conjunto de problemas de calidad de datos. La calidad de los datos se define como la aptitud de los datos para cualquier fin previsto. Dependiendo de cómo se utilicen los datos en su empresa, puede encontrar muchas discrepancias en la gestión de la calidad de los datos. A continuación se ofrece una lista de los problemas de calidad de datos más comunes. Para saber más, consulte los 12 problemas de calidad de datos más comunes y su origen.

No.Data quality issue Explanation Example of data quality issue
1Column duplication Multiple columns are present that have the same logical meaning. Product category is stored in two columns that logically mean the same: Category and Classification.
2Record duplication Multiple records are present for the same individual or entity. Every time a customer interacts with your brand, a new row is created in the database rather than updating the existing one.
3Invalid data Data values are present in an incorrect format, pattern, data type or size. Customer Phone Numbers are present in varying formats – some are stored as flat 10 digits, while others have hyphens, some are saved as a string, while others as numbers, and so on.
4Inaccurate data Data values do not conform to reality. Customer Name is incorrectly stored: Elizabeth is stored as Aliza, or Matt is stored as Mathew.
5Incorrect formulae Data values are calculated using incorrect formulae. Customer Age is calculated from their Date of Birth but the formula used is incorrect.
6Inconsistency Data values that represent the same information vary across different datasets and sources. Customer record stored in the CRM represents a different Email Address than the one present in accounts application.
7Missing data Data is missing or is filled with blank values. The Job Title of most customers is missing from the dataset.
8Outdated data Data is not current and represents outdated information. Customer Mailing Addresses are years old leading to returned packages.
9Unverified domain data Data does not belong to a range of acceptable values. Customer Mailing Addresses are years old leading to returned packages.

2. Aplicar un plan de calidad de datos en semanas

Si sus conjuntos de datos están contaminados con errores, necesita utilizar una plataforma de calidad de datos, pero nada demasiado grande, algo que pueda estar en funcionamiento en cuestión de semanas y no de meses. Hay múltiples formas en que los proveedores empaquetan varios procesos de gestión de la calidad de los datos en sus herramientas, como por ejemplo

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3. Acortar el ciclo acción-impacto

A la hora de implantar una herramienta de calidad de datos, muchas empresas se quedan atascadas en sistemas avanzados de gestión de datos que se encargan de principios complejos de gestión de datos, como la gobernanza de datos, la gestión centralizada, la gestión de datos maestros, así como la protección y la seguridad de los datos. Aunque estas funciones son estupendas para integrarlas en sus sistemas de datos, puede llevar mucho tiempo implantarlas y que resulten beneficiosas para su empresa.

Concéntrese en minimizar su ciclo de acción-impacto. Durante las crisis económicas, probablemente quiera algo que le ofrezca una visión rápida pero detallada de los errores de calidad de datos existentes en sus conjuntos de datos y la forma más fácil de resolverlos.

Reflexiones finales

La imprevisibilidad económica hace que los empresarios teman los acontecimientos futuros. La inteligencia empresarial y de mercado puede ofrecerles la comodidad necesaria para tomar decisiones cruciales. Invertir en herramientas de BI y en un equipo de analistas es perjudicial en estos tiempos sin precedentes, pero no podemos socavar el valor de los datos limpios, el activo que se transforma en conocimientos procesables.

Para empezar, proporcionar a sus equipos herramientas de limpieza y cotejo de datos de autoservicio puede ser muy beneficioso para producir resultados rápidos. Una herramienta de autoservicio «todo en uno» que perfile los datos, realice diversas actividades de limpieza de datos, coteje los duplicados y genere una única fuente de verdad puede convertirse en un gran diferenciador en el rendimiento de las herramientas de BI y los analistas de datos.

DataMatch Enterprise es una de esas herramientas que facilita a los equipos de datos la rectificación de los errores de calidad de datos con rapidez y precisión, y les permite centrarse en tareas más importantes. Los equipos de calidad de datos pueden perfilar, limpiar, cotejar, fusionar y purgar millones de registros en cuestión de minutos, y ahorrar mucho tiempo y esfuerzo que normalmente se desperdicia en estas tareas.

Para saber más sobre cómo puede ayudar DataMatch Enterprise, puede descargar una prueba gratuita hoy mismo o reservar una demostración con un experto.

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