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No adquiera una empresa hasta que evalúe su calidad de datos

Las fusiones y adquisiciones se producen cuando las empresas creen que son más valiosas juntas que cuando operan por separado. Las empresas unen fuerzas de trabajo, sistemas, infraestructura y datos para convertirse en una entidad nueva, más potente, más valiosa y más eficaz. Eso sólo hasta que se dieron cuenta de que habían pasado por alto o subestimado los problemas clave de los datos, la infraestructura informática y los planes de integración. De hecho, la mayoría de los planes de fusión y adquisición fracasan estrepitosamente debido a los problemas de integración de datos.

Ahórrese el coste devastador de una fusión fallida. No adquiera una empresa hasta que evalúe su infraestructura de datos y su adhesión a la calidad.

¿Por qué el énfasis en la calidad de los datos?

En 2019, el valor de las operaciones mundiales de fusiones y adquisiciones se sitúa en 3,9 billones de dólares. Irónicamente, otro informe concluye que hasta el 90% de las fusiones no cumplen sus objetivos.

Aunque hay muchos factores que influyen en este fracaso (la mayoría de ellos son subjetivos a la cultura, el presupuesto, la infraestructura, etc. de la empresa), hemos visto que la falta de diligencia debida en los datos es la razón más común del fracaso de la migración.

El problema de la calidad de los datos no es nuevo. Sin embargo, a medida que el mundo avanza hacia el aprovechamiento de los grandes datos para tomar decisiones importantes, es imperativo que las empresas comprendan los riesgos de descuidar la calidad de los datos. La mayoría de las empresas se centran en la calidad de los datos como una preocupación posterior a la migración, pero, este enfoque puede ralentizar considerablemente el proceso de fusión y adquisición; si no lo convierte en un fracaso por completo.

Aparte de una fusión fallida, hay otros retos típicos que se encuentran cuando no se hace hincapié en la calidad de los datos. Estos son:

  1. Costes crecientes debido a los datos deficientes: Tras la migración, las empresas suelen acabar gastando millones de dólares en la contratación de científicos de datos o analistas y especialistas para solucionar los problemas de calidad de los datos. Cada año se gastan más de 250 dólares sólo para contratar y retener el talento para la gestión de la calidad de los datos. Si añadimos otros gastos causados por el incumplimiento de los objetivos, la fragmentación de los datos y la amenaza de sanciones, infracciones, etc., tenemos millones de dólares en ingresos perdidos. La mera diversidad y complejidad de la infraestructura de datos es suficiente para provocar la caída de una empresa en términos de costes, reputación y pérdida de oportunidades.
  2. Losdatos duplicados como reto crítico: Aunque los datos sucios o desordenados son un reto, no son tan peligrosos como los datos duplicados. De hecho, la duplicación de datos es el reto más preocupante en cuanto a la calidad de los datos. Los duplicados pueden conducir a una percepción incorrecta del rendimiento empresarial con las partes interesadas, los socios comerciales, los clientes y los proveedores. Aparte de la percepción y el análisis erróneos, los pagos duplicados pueden costar a las empresas entre el 0,5% y el 0,1% de los pagos anuales de facturas. Esto se traduce en 1 millón de dólares en pagos duplicados en una empresa con 1.000 millones de dólares en cuentas a pagar.
  3. El problema de las fuentes de datos dispares: Las organizaciones apenas cuentan con una fuente de verdad única o unificada en lo que respecta a los datos, concretamente los datos de los clientes, que en el caso de las fusiones y adquisiciones son oro. Las distintas fuentes de datos no sólo varían en cuanto a su formato o estructura, sino también en cuanto a la información. Por ejemplo, las ventas y el marketing pueden estar almacenando dos conjuntos diferentes de información sobre los clientes, lo que conduce a una comprensión fragmentada de la audiencia. Las fuentes de datos dispares son las principales causas de la duplicación de datos y su resolución requiere un esfuerzo descomunal. Tendrá que consolidar los datos de todas las fuentes, eliminar los duplicados más ocultos, limpiar los datos, reestructurarlos y ajustarlos al nuevo sistema. Sólo esto lleva meses, si no años, de esfuerzo. Las empresas a menudo asumen erróneamente que sólo se necesitan 6 meses para limpiar los datos, pero en esencia, se necesitan años de esfuerzo desperdiciado. Los problemas de calidad de los datos se convierten en un problema persistente, que las empresas gastan millones de dólares en rectificar.
  4. Seguridad de datos y cumplimiento: Es importante comprobar si la empresa que desea adquirir practica una ética de datos segura o si cumple con las leyes de datos locales y globales. A menos que haya realizado la auditoría necesaria en los procesos empresariales y el cumplimiento de las leyes de datos, se arriesga a sanciones y demandas judiciales.
  5. Revisión de los procesos de gestión de datos de la empresa: ¿Cómo gestiona y mantiene los datos la empresa? ¿Cuáles son las normas de datos empleadas y cómo perciben la calidad de los datos? Se puede aprender mucho cuando se habla con los líderes de la organización sobre su comprensión de la calidad de los datos. Es muy probable que una organización que no sea consciente de la calidad de los datos o que no esté alineada con ella se lo transmita al departamento de TI, que probablemente hablará de todas las grandes ambiciones que tiene con la infraestructura de la nube, los lagos de datos, los nuevos sistemas de ERP y otras jergas extravagantes, pero no tendrá un plan para resolver los problemas de calidad de los datos. Según nuestra experiencia con las empresas de la lista Fortune 500, casi todas responsabilizan al departamento de TI de los problemas de datos. Ya sean datos de los clientes o de los usuarios de la empresa, la extracción y transformación de los datos para su uso siempre ha recaído en el departamento de TI. Desgraciadamente, el departamento de TI no es el verdadero propietario de los datos de los clientes, ni tampoco conoce la finalidad de los mismos. Si una empresa no puede darle una respuesta correcta sobre sus prácticas de gestión de la calidad de los datos, es posible que quiera asegurarse de que los problemas de datos se resuelven, «antes» de la fusión.

Cómo evaluar la calidad de los datos antes de una fusión

Con demasiada frecuencia, las organizaciones dedican importantes recursos humanos a solucionar los problemas de calidad de los datos tras una fusión. A continuación, se aplican cambios adicionales sin resolver los problemas de calidad de los datos. Las organizaciones, especialmente los adquirentes activos, necesitan implementar un proceso de evaluación de la calidad de los datos antes de adquirir empresas.

He aquí una lista simplificada, pero eficaz, de preguntas que puede plantear para determinar el nivel de seriedad de la organización respecto a los problemas de calidad de los datos.

  • ¿Cuál es la relación entre los datos y los errores? Se puede encontrar dividiendo el número total de errores por el número total de elementos.
  • ¿Cuántos errores surgen al convertir la información a un formato diferente?
  • ¿Cuál es la gravedad de los duplicados? ¿Se mantienen bien las identificaciones únicas?
  • ¿Tiene la empresa grandes conjuntos de datos almacenados en fuentes dispares?
  • ¿Qué proceso de recogida, almacenamiento y transformación de datos practica la empresa?
  • ¿Cuáles son las estrategias y tecnologías de datos que utiliza la empresa?
  • ¿Cómo se identifica el valor potencial y futuro asociado a la fusión de conjuntos de datos?
  • ¿Cuáles son los principales retos que se encontrarán en la fusión de datos?
  • ¿Es posible crear una vista dorada, consolidada o única de los clientes?
  • ¿Qué herramientas y soluciones serán necesarias para que la transferencia o consolidación de datos sea un éxito?

Cómo fusionar datos de purga para crear registros dorados

Para saber más, vea cómo hemos ayudado a las empresas a combinar datos de múltiples fuentes para crear el registro perfecto.
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Aunque estas preguntas pueden parecer demasiado simplificadas, ayudan a la evaluación preliminar del enfoque de la empresa respecto a los datos.

Es fundamental que los datos sean «adecuados para el propósito». Descuidar este aspecto crucial puede dar lugar a costosos litigios.

¿Cómo ayuda Data Ladder a las empresas en un proceso de fusiones y adquisiciones?

Data Ladder es un proveedor de soluciones de calidad de datos reconocido por Gartner. Nuestro software estrella, DataMatch Enterprise, ha sido utilizado por institutos gubernamentales estadounidenses y empresas de la lista Fortune 500 como Deloitte, HP y Coca Cola para resolver problemas de calidad de datos.

En lo que respecta a los procesos de fusiones y adquisiciones, hemos ayudado a decenas de empresas a alcanzar sus objetivos empresariales con la elaboración de perfiles de datos, la comparación de datos y la deduplicación de datos. De hecho, Data Ladder ha sido reconocida como la única solución con el mayor índice de precisión de coincidencia de datos, el 95%. IBM y SAS se sitúan en el 80 y el 85% respectivamente.

Con nuestra solución, su empresa puede:

  • Determinar la salud general de los datos: A veces, durante una F&A, ambas empresas se dan cuenta de que tienen datos defectuosos. Así que, independientemente de si evalúa la calidad de los datos antes o después de la evaluación, seguirá necesitando una herramienta que pueda perfilar sus datos y le permita conocer la salud general de sus columnas de datos. Con la función de perfilado de datos, puede evaluar el tipo de errores que afectan a sus datos. Por ejemplo, la elaboración de perfiles de datos permite ver cuántos campos de números de teléfono pueden faltar o cuántos campos de nombres tienen abreviaturas en lugar de nombres propios. Con esta información, es más fácil gestionar y planificar una estrategia de limpieza de datos.
  • Deduzca los datos con la coincidencia de datos entre, a través y dentro de las fuentes de datos: Los duplicados no sólo se producen dentro de las fuentes de datos, sino también entre dos fuentes de datos o entre varias fuentes de datos. Por lo tanto, si los departamentos de marketing, ventas, facturación o atención al cliente almacenan los mismos datos de clientes de varias maneras, tendrá que consolidarlos para eliminar los duplicados y obtener una visión precisa de los datos de los clientes.
  • Integración de datos con soporte para más de 150 plataformas: ¿Datos almacenados en Oracle, Excel o Hadoop? ¿Necesita evaluar datos de terceros como Facebook o Twitter? Sea cual sea su necesidad, Data Ladder es compatible con más de 150 plataformas. Esta facilidad de integración de datos permite a las empresas trabajar directamente en sus plataformas de datos de clientes sin tener que preocuparse por la extracción, transformación y carga de datos en formatos aceptables.
  • Solución in situ para una mayor seguridad y control: La mayoría de las soluciones de calidad de datos funcionan en la nube, mientras que otras requieren que subas los datos a su plataforma. Data Ladder dispone de una solución local que le permite resolver los problemas de datos en sus propios servidores o en la plataforma en la nube. Una vez que adquiera la licencia, tendrá el control total sobre cómo quiere utilizar la solución en su beneficio.
  • Siguiendo un marco completo de calidad de datos: DataMatch Enterprise está diseñado para permitir a los usuarios pasar sus datos por un marco de calidad de datos que comprende 8 etapas críticas:

Todo este entramado permite a las empresas llevar sus datos a través de un proceso completo de limpieza, clasificación y deduplicación para, finalmente, crear un registro maestro que puedan utilizar para sus objetivos previstos.

Para concluir:

Seremos breves. Cada vez que planee adquirir o fusionarse con una empresa, realice una evaluación de la calidad de los datos. No quieres que los malos datos se conviertan en un obstáculo para la grandeza.

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