{"id":67425,"date":"2022-04-11T10:03:57","date_gmt":"2022-04-11T14:03:57","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/el-impacto-de-la-mala-calidad-de-los-datos-riesgos-retos-y-soluciones\/"},"modified":"2022-05-19T10:38:34","modified_gmt":"2022-05-19T10:38:34","slug":"el-impacto-de-la-mala-calidad-de-los-datos-riesgos-retos-y-soluciones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/el-impacto-de-la-mala-calidad-de-los-datos-riesgos-retos-y-soluciones\/","title":{"rendered":"El impacto de la mala calidad de los datos: Riesgos, retos y soluciones"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-text-align-center\"><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0);color:#0071a1\" class=\"has-inline-color\">Es un reto correlacionar un problema de datos con el riesgo o el impacto empresarial.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n<p>La mala calidad de los datos puede tener riesgos devastadores para su empresa. La mayor\u00eda de los trabajadores de la organizaci\u00f3n se dan cuenta del impacto de la mala calidad de los datos, pero les resulta dif\u00edcil argumentar sobre el papel, ya sea para justificar la inversi\u00f3n en <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/disenar-un-marco-para-la-gestion-de-la-calidad-de-los-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">planes de mejora de la calidad de los datos<\/a> o para convencer a sus superiores jer\u00e1rquicos de que tomen medidas. Por eso es imprescindible relacionar los problemas de calidad de los datos con los posibles riesgos empresariales y los costes asociados, para poder llamar la atenci\u00f3n de las partes interesadas necesarias a tiempo y aplicar las posibles soluciones.<\/p>\n\n<p>En este blog, veremos c\u00f3mo varios problemas de calidad de datos pueden introducir graves riesgos para su empresa y qu\u00e9 medidas posibles puede tomar para superarlos.<\/p>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img width=\"1000\" height=\"539\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/The-impact-of-poor-data-quality-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-66818\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/The-impact-of-poor-data-quality-1.png 1000w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/The-impact-of-poor-data-quality-1-300x162.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/The-impact-of-poor-data-quality-1-768x414.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/figure>\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2>Dise\u00f1o de la matriz de riesgo de datos &#8211; negocio<\/h2>\n\n<p>David Loshin (en su libro <a href=\"https:\/\/www.amazon.com\/Practitioners-Improvement-Kaufmann-Business-Intelligence\/dp\/0123737176#:~:text=The%20Practitioner's%20Guide%20to%20Data%20Quality%20Improvement%20shares%20the%20fundamentals,establishing%20a%20data%20quality%20program.\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">\n  <em>La gu\u00eda del profesional para la mejora de la calidad de los datos<\/em>\n<\/a>) presenta una plantilla muy \u00fatil para relacionar los defectos de los datos con el impacto en el negocio y los costes resultantes. He resumido la plantilla en la siguiente tabla:<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><tbody><tr><td><strong>Problema<\/strong><\/td><td><strong>Edici\u00f3n<\/strong><\/td><td><strong>Riesgo empresarial<\/strong><\/td><td><strong>Cuantificador<\/strong><\/td><td><strong>Coste (anual)<\/strong><\/td><\/tr><tr><td>Este es el problema de calidad de los datos que reside en su conjunto de datos.  <\/td><td>Estos son los diversos problemas que pueden surgir debido al problema de los datos.  <\/td><td>Este es el impacto que el problema puede tener en la empresa.  <\/td><td>Esto cuantifica el impacto en t\u00e9rminos de una medida empresarial.  <\/td><td>Esto proporciona una estimaci\u00f3n peri\u00f3dica de los costes incurridos debido al impacto empresarial.  <\/td><\/tr><tr><td><strong>Ejemplo<\/strong><\/td><td><\/td><td><\/td><td><\/td><td><\/td><\/tr><tr><td>Nombre del cliente e informaci\u00f3n de contacto mal escritos  <\/td><td>Registros duplicados creados para el mismo cliente  <\/td><td>Servicio de atenci\u00f3n al cliente: Aumento del n\u00famero de llamadas entrantes  <\/td><td>Mayor tiempo del personal  <\/td><td>Se necesitan 30.000 d\u00f3lares m\u00e1s de tiempo del personal  <\/td><\/tr><tr><td><\/td><td><\/td><td>Servicio al cliente: Disminuci\u00f3n de la satisfacci\u00f3n del cliente  <\/td><td>Reducci\u00f3n de pedidos, p\u00e9rdida de clientes  <\/td><td>~Unos 500 pedidos menos este a\u00f1o (en comparaci\u00f3n con la estimaci\u00f3n)  <\/td><\/tr><tr><td><\/td><td><\/td><td>Cuentas: Impacto en el flujo de caja  <\/td><td>Aumento de la volatilidad del flujo de caja  <\/td><td>No se puede confiar en el flujo de caja estimado alrededor del 20% de las veces  <\/td><\/tr><tr><td><\/td><td><\/td><td>Cuentas: Aumento de la demanda de auditor\u00eda  <\/td><td>Mayor tiempo del personal  <\/td><td>Se necesitan 20.000 d\u00f3lares m\u00e1s de tiempo del personal  <\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n<p>Esta plantilla resume con precisi\u00f3n el tipo de impacto que un problema de calidad de datos (algo tan peque\u00f1o como un nombre de cliente mal escrito) puede tener en su negocio. Hay que tener en cuenta algunas cosas sobre esta plantilla:<\/p>\n\n<ul><li>Un <em>problema de <\/em>calidad de datos puede dar lugar a m\u00faltiples <em>problemas<\/em>. Por ejemplo, un nombre de cliente o una informaci\u00f3n de contacto mal escritos tambi\u00e9n pueden llevar a un cliente incorrecto en su base de datos y a perder el contacto de un cliente aut\u00e9ntico.<\/li><li>Un solo <em>problema <\/em>puede tener m\u00faltiples <em>impactos <\/em>en varios sectores empresariales. En la tabla anterior, hemos visto c\u00f3mo un problema ten\u00eda dos impactos en el Servicio de Atenci\u00f3n al Cliente y dos impactos en el departamento de Contabilidad. El mismo problema puede tener m\u00e1s impacto en estos departamentos, o posiblemente m\u00e1s impacto en otros verticales, como Ventas, Marketing, Producto, etc.<\/li><li>Es necesario localizar el <em>cuantificador <\/em>y puede haber varios cuantificadores para un mismo <em>impacto<\/em>.<\/li><li>El <em>coste <\/em>es estimado y puede medirse en cualquier momento peri\u00f3dico, por ejemplo, mensualmente, trimestralmente, anualmente, etc.<\/li><\/ul>\n\n<p>La plantilla mencionada anteriormente sienta las bases para relacionar todo tipo de problemas de calidad de datos con los riesgos empresariales estimados. Pero para ayudarle a rellenar la plantilla de su caso de negocio espec\u00edfico, en este blog enumero los siguientes aspectos:<\/p>\n\n<ul><li>Los diferentes tipos de problemas de calidad de datos presentes en los principales activos de datos de una organizaci\u00f3n, y<\/li><li>Los riesgos empresariales m\u00e1s comunes incurridos debido a estos problemas de calidad de datos.<\/li><\/ul>\n\n<p>Empecemos.<\/p>\n\n<h2>Problemas de calidad de los datos<\/h2>\n\n<p>Echemos un vistazo a los problemas de calidad m\u00e1s comunes que se encuentran en los conjuntos de datos de una organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n<ol><li><strong>Datos incorrectos:<\/strong> Son los datos que no se ajustan a la realidad. Suele ocurrir debido a:<ol><li><strong>Informaci\u00f3n obsoleta: <\/strong>Los datos tienden a cambiar con el tiempo y deben ser revisados peri\u00f3dicamente.<\/li><li><strong>Errores humanos: <\/strong>Los errores de escritura, las faltas de ortograf\u00eda y la comprensi\u00f3n err\u00f3nea de los datos son algunas de las razones m\u00e1s comunes de los problemas de calidad de los datos.<\/li><li><strong>Metadatos ambiguos: <\/strong>La falta de entendimiento claro sobre el significado de ciertos campos de datos puede hacer que almacene informaci\u00f3n incorrecta.<\/li><\/ol><\/li><li><strong>Datos duplicados:<\/strong> Se refiere al almacenamiento de m\u00faltiples registros pertenecientes a la misma entidad.<\/li><li><strong>Datos incompletos:<\/strong> Esto se refiere a dejar campos necesarios vac\u00edos en sus conjuntos de datos.<\/li><li><strong>Formatos y patrones incoherentes: <\/strong>Esto se refiere a tener los mismos datos almacenados en m\u00faltiples formatos y patrones, en lugar de seguir el formato y patr\u00f3n estandarizado.<\/li><li><strong>Faltan dependencias:<\/strong> Algunos campos de datos se dejan en blanco ya que sus campos dependientes est\u00e1n vac\u00edos. Por ejemplo, un C\u00f3digo Postal vac\u00edo puede hacer que el campo de Geoc\u00f3digos de apoyo quede en blanco.<\/li><li><strong>Diferentes unidades de medida:<\/strong> Esto se refiere al almacenamiento del mismo campo de datos en m\u00faltiples unidades de medida, lo que hace que se carezca de una escala de unidades de medida estandarizada.<\/li><\/ol>\n\n<h2>Riesgos empresariales asociados a la mala calidad de los datos<\/h2>\n\n<p>Para estimar el impacto de la mala calidad de los datos en una empresa, es necesario identificar el papel que desempe\u00f1an los datos en varios procesos empresariales. Esto le ayudar\u00e1 a resaltar qu\u00e9 procesos est\u00e1n destinados a estropearse y causar retrasos si los datos tienen alguno de los problemas mencionados anteriormente. A continuaci\u00f3n, he enumerado los riesgos empresariales m\u00e1s comunes asociados a la mala calidad de los datos.<\/p>\n\n<h3>1. Oportunidades perdidas<\/h3>\n\n<p class=\"has-text-align-left\"><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0);color:#0071a1\" class=\"has-inline-color\">De los 3,64 millones de clientes potenciales generados cada a\u00f1o, el 45% de los clientes potenciales se filtran como clientes malos debido a datos duplicados, formato no v\u00e1lido, validaci\u00f3n de correo electr\u00f3nico fallida y campos que faltan.<\/mark> <mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">&#8211; <a href=\"https:\/\/resources.integrate.com\/all-resources\/cost-of-bad-lead\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Fuente<\/a><\/mark><\/strong><\/p>\n\n<p>Una empresa es propensa a perder oportunidades en m\u00faltiples frentes si tiene una mala calidad de datos en conjuntos de datos dispares. Por ejemplo, si los datos de los clientes potenciales son deficientes, se puede perder la oportunidad de identificar posibles clientes. Del mismo modo, una informaci\u00f3n deficiente sobre los productos puede poner en peligro su capacidad para elaborar estrategias eficaces de desarrollo de productos en funci\u00f3n de las necesidades del mercado. Los competidores de su \u00e1mbito tomar\u00e1n definitivamente la delantera en el mercado si disponen de conjuntos de datos m\u00e1s fiables y precisos.<\/p>\n\n<h3>2. P\u00e9rdida de ingresos<\/h3>\n\n<p class=\"has-text-align-left\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0);color:#0071a1\" class=\"has-inline-color\">\n  <strong>Las organizaciones consideran que la mala calidad de los datos es responsable de una media de 15 millones de d\u00f3lares al a\u00f1o en p\u00e9rdidas.<\/strong>\n<\/mark><strong> <mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">&#8211; <\/mark><\/strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">\n  <strong>\n    <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/smarterwithgartner\/how-to-create-a-business-case-for-data-quality-improvement\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Fuente:<\/a>\n  <\/strong>\n<\/mark><\/p>\n\n<p>Este es, sin duda, uno de los mayores riesgos que su empresa puede experimentar debido a la mala calidad de los datos. Los datos incompletos o incorrectos (ya sea la informaci\u00f3n de contacto de los clientes, la informaci\u00f3n de los productos o la ambig\u00fcedad en el conjunto de datos financieros) pueden hacerle perder clientes potenciales e incurrir en p\u00e9rdidas de ingresos como resultado. Si estos errores no est\u00e1n relacionados con una mala gesti\u00f3n de la calidad de los datos, le costar\u00e1 entender por qu\u00e9 su equipo no consigue alcanzar sus objetivos anuales de ventas o ingresos.<\/p>\n\n<h3>3. Reducci\u00f3n de la eficiencia operativa y la productividad<\/h3>\n\n<p class=\"has-text-align-left\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0);color:#0071a1\" class=\"has-inline-color\">\n  <strong>La mayor\u00eda de los equipos de datos en 2021 dijeron que no utilizan ning\u00fan software de calidad de datos y que conf\u00edan en las comprobaciones manuales de calidad de datos.<\/strong>\n<\/mark><strong> <mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">&#8211; <\/mark><\/strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">\n  <strong>\n    <a href=\"https:\/\/www.datafold.com\/blog\/the-state-of-data-quality-in-2021\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Fuente<\/a>\n  <\/strong>\n<\/mark><\/p>\n\n<p>Cuando el personal de una organizaci\u00f3n corrige manualmente los problemas de calidad de los datos antes de utilizarlos, puede suponer una carga para sus \u00edndices de eficiencia y productividad. Muchos analistas y cient\u00edficos de datos consideran que dedican m\u00e1s tiempo a preparar y limpiar los datos, en comparaci\u00f3n con la realizaci\u00f3n de an\u00e1lisis y predicciones fiables sobre el futuro de la empresa. Por esta raz\u00f3n, su empresa necesita un sistema integral que utilice la tecnolog\u00eda para automatizar <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/pruebas-de-calidad-de-datos-una-lista-de-comprobacion-rapida-para-medir-y-mejorar-la-calidad-de-los-datos\/\">la validaci\u00f3n de la calidad<\/a> de los datos e implementar procesos de calidad de datos a tiempo. Esto puede transformar sus datos para que sean utilizables en cada etapa de su ciclo de vida, sin necesidad de realizar ning\u00fan esfuerzo adicional en tiempo de ejecuci\u00f3n.<\/p>\n\n<h3>4. Insatisfacci\u00f3n del cliente<\/h3>\n\n<p class=\"has-text-align-left\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0);color:#0071a1\" class=\"has-inline-color\">\n  <strong>Del 37% de los encuestados que trabajan en la experiencia del cliente para los procesos de cara al exterior, s\u00f3lo el 30% supervisa proactivamente los impactos de la calidad de los datos.<\/strong>\n<\/mark><strong> <mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">&#8211; <\/mark><\/strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-black-color\">\n  <strong>\n    <a href=\"https:\/\/www.forrester.com\/blogs\/12-02-04-poor_data_quality_an_often_overlooked_cause_of_poor_customer_satisfaction_scores\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Fuente:<\/a>\n  <\/strong>\n<\/mark><\/p>\n\n<p>En esta \u00e9poca, los clientes buscan la personalizaci\u00f3n. La \u00fanica manera de convencerles de que le compren a usted y no a un competidor es ofrecerles una experiencia que sea especial para ellos. Haga que se sientan vistos, escuchados y comprendidos. Para lograrlo, las empresas utilizan una gran cantidad de datos generados por los clientes para comprender su comportamiento y sus preferencias. Si estos datos tienen graves defectos, es obvio que acabar\u00e1 infiriendo detalles err\u00f3neos sobre sus clientes o compradores potenciales. Esto puede conducir a la reducci\u00f3n de la satisfacci\u00f3n del cliente y la lealtad a la marca.<\/p>\n\n<h3>5. An\u00e1lisis err\u00f3neo<\/h3>\n\n<p class=\"has-text-align-left\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0);color:#0071a1\" class=\"has-inline-color\"><strong>El 84% de los directores generales est\u00e1n preocupados por la calidad de los datos en los que basan sus decisiones. &#8211; <a href=\"https:\/\/images.forbes.com\/forbesinsights\/StudyPDFs\/KPMG-Global_CEO_Outlook-REPORT.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Fuente<\/a><\/strong><\/mark><\/p>\n\n<p>Hay dos formas de predecir el mercado futuro, la demanda y la necesidad. Una es seguir tu instinto. La segunda consiste en examinar los datos del pasado para identificar patrones y prever el futuro probable. Es evidente que la segunda forma es m\u00e1s fiable. Pero cuando se trata de inteligencia empresarial o de an\u00e1lisis de mercado, sus conocimientos van a ser tan buenos como los datos de entrada. Si los datos alimentados a su algoritmo de an\u00e1lisis tienen m\u00faltiples problemas de calidad de datos, los patrones identificados van a ser inexactos, lo que le llevar\u00e1 a construir una percepci\u00f3n incorrecta sobre el futuro del mercado.<\/p>\n\n<h3>6. Da\u00f1o a la reputaci\u00f3n<\/h3>\n\n<p class=\"has-text-align-left\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0);color:#0071a1\" class=\"has-inline-color\"><strong>El consumidor medio dedica 13 minutos y 45 segundos a leer opiniones antes de tomar una decisi\u00f3n de compra. &#8211; <a href=\"https:\/\/www.brightlocal.com\/research\/local-consumer-review-survey\/#read-reviews\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Fuente<\/a><\/strong><\/mark><\/p>\n\n<p>La mala informaci\u00f3n del producto es una de las principales razones por las que los clientes devuelven los productos comprados. El producto no era como se comercializaba en la p\u00e1gina web. Pero en algunos casos, la mala calidad de los datos puede costarle m\u00e1s que los productos devueltos. En marzo de 2017, <a href=\"https:\/\/www.bbc.com\/news\/world-europe-59176343\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">el Rescue 116 se estrell\u00f3 contra un obst\u00e1culo de 282 pies: <\/a>la isla de Blackrock, frente a la costa del condado de Mayo. Las investigaciones posteriores revelaron que el operador de helic\u00f3pteros del CHC Ireland no contaba con un sistema \u00abformalizado, normalizado, controlado o peri\u00f3dico\u00bb. Debido a ello, en la base de datos utilizada por el operador para revisar las rutas de vuelo faltaban detalles sobre la isla de Blackrock.<\/p>\n\n<p>Se inform\u00f3 de que la tripulaci\u00f3n no fue advertida de este obst\u00e1culo en su ruta de vuelo hasta que estuvieron a 13 segundos de \u00e9l. Lo peor es que se registr\u00f3 una queja sobre esta inexactitud de la base de datos de los guardacostas irlandeses 4 a\u00f1os antes del incidente, pero no se tom\u00f3 ninguna medida correctiva. En un mundo en el que todas las acciones se basan en los datos, estos incidentes demuestran que se subestima mucho el coste de la mala calidad de los datos.<\/p>\n\n<h3>7. Falta de cumplimiento<\/h3>\n\n<p class=\"has-text-align-left\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0);color:#0071a1\" class=\"has-inline-color\"><strong>El art\u00edculo 5 del RGPD establece que los datos personales deben ser exactos y, en caso necesario, estar actualizados. &#8211; <a href=\"https:\/\/ico.org.uk\/for-organisations\/guide-to-data-protection\/guide-to-the-general-data-protection-regulation-gdpr\/principles\/#:~:text=Article%205(1)%20requires%20that%20personal%20data%20shall%20be%3A&amp;text=(d)%20accurate%20and%2C%20where,without%20delay%20('accuracy')%3B\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Fuente<\/a><\/strong><\/mark><\/p>\n\n<p>Las normas de cumplimiento de datos (como el GDPR, la HIPAA y la CCPA, etc.) est\u00e1n obligando a las empresas a revisar sus estrategias de gesti\u00f3n de datos. Seg\u00fan estas normas de cumplimiento de datos, las empresas est\u00e1n obligadas a proteger los datos personales de sus clientes y a garantizar que los propietarios de los datos (los propios clientes) tengan derecho a acceder a ellos, modificarlos o borrarlos.<\/p>\n\n<p>Adem\u00e1s de estos derechos concedidos a los propietarios de los datos, las normas tambi\u00e9n responsabilizan a las empresas de seguir los principios de transparencia, limitaci\u00f3n de la finalidad, minimizaci\u00f3n de los datos, exactitud, limitaci\u00f3n del almacenamiento, seguridad y responsabilidad. Es muy dif\u00edcil cumplir estas normas si los datos subyacentes no son precisos, completos, v\u00e1lidos y seguros. Y la falta de cumplimiento puede limitar las operaciones de su empresa, especialmente desde el punto de vista geogr\u00e1fico.<\/p>\n\n<h3>8. Aumento de los costes financieros<\/h3>\n\n<p class=\"has-text-align-left\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0);color:#0071a1\" class=\"has-inline-color\"><strong>La estimaci\u00f3n de IBM del coste anual de la mala calidad de los datos, solo en Estados Unidos, en 2016 es de 3,1 billones de d\u00f3lares. &#8211; <a href=\"https:\/\/hbr.org\/2016\/09\/bad-data-costs-the-u-s-3-trillion-per-year\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Fuente<\/a><\/strong><\/mark><\/p>\n\n<p>Todos estos riesgos empresariales mencionados anteriormente se acumulan en una cosa: le cuestan m\u00e1s dinero que si tuviera un sistema de gesti\u00f3n de la calidad de los datos de principio a fin. Tanto si paga para contratar m\u00e1s personal como si actualiza constantemente los procesos del sistema para garantizar la calidad de los datos, no acabar\u00e1 obteniendo los resultados que pretende. Lo mejor es invertir en la implantaci\u00f3n de un sistema \u00fanico y completo de gesti\u00f3n de la calidad de los datos que limpie y prepare todos los tipos de datos que se manejan en su organizaci\u00f3n, para poder controlar los crecientes costes financieros.<\/p>\n\n<h2>Conclusi\u00f3n:<\/h2>\n\n<p>La aplicaci\u00f3n de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/medicion-de-la-calidad-de-los-datos-cuando-hay-que-preocuparse\/\">medidas de calidad de datos<\/a> coherentes, automatizadas y repetibles puede ayudar a su organizaci\u00f3n a alcanzar y mantener la calidad de los datos en todos los conjuntos de datos.<\/p>\n\n<p>Data Ladder ha servido  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/the-definitive-buyers-guide-to-data-quality-tools\/\">soluciones de calidad de datos<\/a> a sus clientes desde hace m\u00e1s de una d\u00e9cada.  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/productos\/datamatch-enterprise-calificado-como-el-producto-numero-uno-para-la-gestion-de-la-calidad-de-los-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DataMatch Enterprise<\/a> es uno de sus principales productos de calidad de datos, disponible como aplicaci\u00f3n independiente y como aplicaci\u00f3n integrable.  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/productos\/datamatch-enterprise-api-cortafuegos-de-calidad-de-datos-para-el-procesamiento-en-tiempo-real\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">API &#8211; <\/a>que permite la gesti\u00f3n de la calidad de los datos de principio a fin, incluyendo  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-y-herramientas-de-creacion-de-perfiles-de-datos-obtenga-resultados-instantaneos-de-la-evaluacion-de-la-calidad-de-los-datos\/\">perfil de datos<\/a>,  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-limpieza-de-datos-herramienta-de-limpieza-de-datos-crm-rapida-y-rentable\/\">de limpieza<\/a>,  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-comparacion-de-datos-calificado-como-el-mejor-de-su-clase-con-una-precision-de-coincidencia-del-96\/\">que coinciden<\/a>,  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-deduplicacion-de-datos-utilice-reglas-integradas-y-personalizadas-para-la-deduplicacion-de-crm\/\">deduplicaci\u00f3n<\/a>, y  purga<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-purga-de-fusiones-utilizar-reglas-de-supervivencia-incorporadas-y-personalizadas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">de la fusi\u00f3n<\/a>.<\/p>\n\n<p>Puede <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/prueba-gratuita-software-de-cotejo-de-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">descargar la versi\u00f3n de prueba gratuita hoy mismo<\/a> o <a href=\"https:\/\/link.dataladder.com\/Book-a-Demonstration\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">programar una sesi\u00f3n personalizada <\/a>con nuestros expertos para entender c\u00f3mo nuestro producto puede ayudar a implementar las mejores pr\u00e1cticas para alcanzar y mantener la calidad de los datos a nivel empresarial.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Es un reto correlacionar un problema de datos con el riesgo o el impacto empresarial. 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