Cada empresa se enfrenta a un nivel de “datos incorrectos”: información marcada por inconsistencia, contradicciones y fragmentación entre silos de aplicaciones. Por Ed Macosky, director de productos y tecnología de Boomi
Las organizaciones que minimizan con éxito el impacto de los “datos incorrectos” obtienen recompensas sustanciales que mejoran sus resultados, mientras que aquellas que descuidan este tema enfrentan desafíos que pueden resultar en pérdidas multimillonarias anualmente.
Los expertos de Gartner enfatizan la gravedad de este problema y destacan en un artículo sobre la calidad de los datos que la mala calidad de los datos cuesta a las organizaciones una media de 12,9 millones de dólares cada año. Esto no sólo contribuye a las pérdidas financieras, sino que también amplifica la complejidad de los ecosistemas de datos y conduce a una toma de decisiones subóptima.
En este contexto, profundizamos en las áreas de impacto críticas que las organizaciones pueden encontrar cuando pasan por alto la importancia de la calidad de los datos, examinando los costos y las oportunidades perdidas, y qué se puede hacer para ayudar a evitar este importante riesgo financiero.Malas decisiones comerciales
Los líderes a nivel ejecutivo y financiero dependen en gran medida de los datos para realizar pronósticos y análisis estratégicos, lo que constituye la columna vertebral de los procesos de toma de decisiones cruciales para el crecimiento organizacional. El examen de métricas como el flujo de caja, la rentabilidad de los clientes y productos y la eficacia de las ventas desempeña un papel fundamental en la configuración de estrategias comerciales clave.
A pesar de las capacidades avanzadas de las herramientas analíticas modernas, su eficacia está inherentemente ligada a la calidad de los datos que procesan.
Un desafío importante surge cuando existen discrepancias de datos entre las aplicaciones principales, lo que lleva a la gestión de múltiples versiones de la verdad y a decisiones basadas en conjeturas informadas en lugar de conocimientos concretos. Esta preocupación es generalizada: una encuesta realizada por Experian revela que el 38 % de los encuestados cree que la mala calidad de los datos daña la confiabilidad y la confiabilidad de sus análisis.
Apoyando esta perspectiva, destaca Melody Chien, directora senior analista de Gartner, en un artículo titulado “Cómo mejorar la calidad de sus datos”, que “los datos de buena calidad proporcionan mejores clientes potenciales, una mejor comprensión de los clientes y mejores relaciones con los clientes”.
Productividad disminuida
Un enfoque común para preparar los datos para uso empresarial implica la conciliación manual por parte del personal. Este proceso implica extraer datos de las aplicaciones de origen y abordar discrepancias significativas a través de una hoja de cálculo o una herramienta similar.
Alternativamente, en situaciones en las que los agentes de servicio al cliente o administradores de cuentas manejan consultas relacionadas con facturas o licencias, las imprecisiones o la información incompleta dentro de una sola aplicación pueden desencadenar una cascada de solicitudes a colegas a través de varios canales para rectificar la consulta del cliente. Estas tareas de datos que requieren mucha mano de obra conllevan un costo sustancial.
Las horas dedicadas a la engorrosa preparación de datos se acumulan generando gastos mensuales considerables y contribuyen a disminuir la moral del personal. Además, estos esfuerzos desvían un tiempo precioso de tareas más valiosas y cruciales para el crecimiento empresarial. No sorprende, por lo tanto, que la encuesta de Experian mencionada anteriormente identifique “recursos desperdiciados y costos adicionales” como la principal preocupación asociada con la mala calidad de los datos, reconocida por el 42% de los encuestados.
Experiencias de clientes deficientes
Hoy en día, los clientes exigen interacciones fluidas con las empresas, favoreciendo marcas que no solo comprendan sus preferencias sino que también se anticipen a sus necesidades y ofrezcan experiencias personalizadas. Sin embargo, este ideal se pone en peligro cuando los datos de los clientes están aislados y son inconsistentes, independientemente de si una empresa atiende a los mercados B2C, B2B o ambos.
Las repercusiones de los datos incorrectos de los clientes son múltiples, incluida la decepción del cliente que surge de los productos enviados a direcciones obsoletas que no están actualizadas en los sistemas de gestión de almacenes, la frustración debido a que los equipos de servicio al cliente ofrecen solo vistas parciales de los historiales de pedidos y el resentimiento hacia las campañas de marketing por correo electrónico que ofrecen descuentos en pedidos recientes. Productos comprados a precio completo. Este descontento se amplifica cuando se comparte en línea, lo que genera posibles daños a la reputación y caídas en el Net Promoter Score (NPS), lo que podría disuadir a posibles inversores.
Según la encuesta de Experian, el 39% de los encuestados identifica el impacto de la mala calidad de los datos en las experiencias de los clientes como su segunda preocupación más importante, y el 85% indica que los datos de contacto de los clientes de mala calidad afectan negativamente a los procesos operativos y la eficiencia.
Lograr una verdadera centralidad en el cliente requiere una visión integral de 360 grados de los clientes en todos los canales, proporcionando una ventaja competitiva que no sólo deleita a los clientes sino que también fomenta la confianza y cultiva la lealtad a la marca a largo plazo.
Evitar las minas terrestres de datos
Permitir la proliferación de datos incorrectos introduce una serie de riesgos adicionales, que incluyen, entre otros:
- La posible pérdida de ingresos a medida que las iniciativas de venta cruzada y adicional fracasan debido a datos inexactos, dejando oportunidades sin explotar.
- El riesgo de incumplimiento normativo, especialmente cuando los datos de misión crítica no se alinean perfectamente con los sistemas centrales.
- La incorporación lenta y laboriosa de nuevos empleados o socios puede ralentizar el tiempo de generación de valor y dejar primeras impresiones mediocres.
- Es posible que las adquisiciones no generen un valor rápido y efectivo a medida que los nuevos datos luchan por integrarse perfectamente con la información existente en sus sistemas.
Construya una base para el éxito con la integración y gestión de datos
Abordar los datos incorrectos no se trata sólo de evitar pérdidas financieras; se trata de fortalecer la base sobre la que se basan diversas funciones comerciales e iniciativas estratégicas.
La integración y gestión eficaz de los datos desempeñan un papel fundamental a la hora de mitigar los riesgos financieros asociados con los “datos incorrectos” dentro de una empresa. Los datos inexactos, inconsistentes o fragmentados pueden generar errores costosos en la toma de decisiones, lo que afecta todo, desde los pronósticos financieros hasta las interacciones con los clientes.
Al integrar y gestionar datos de forma sistemática, las organizaciones garantizan una visión unificada y precisa de su ecosistema de información. Esto no solo mejora la confiabilidad de los conocimientos comerciales, sino que también protege contra el incumplimiento normativo, la posible pérdida de ingresos y las ineficiencias operativas.
La capacidad de tomar decisiones informadas y basadas en datos depende de la calidad de los datos integrados. Una estrategia de gestión de datos bien estructurada no sólo ayuda a evitar dificultades financieras, sino que también fomenta una base para la innovación, el crecimiento estratégico y el éxito sostenido en el panorama empresarial actual basado en datos.