freshidea - stock.adobe.com

Gestionar Aprenda a aplicar las mejores prácticas y optimizar sus operaciones.

Datos sucios ocasionan pérdidas por $30 mil MDP a nivel empresarial

Durante el periodo comprendido entre 2018 y 2019, el 85% de las empresas mexicanas tuvieron pérdidas debido a malos datos.

Los datos se han vuelto la piedra basal del éxito de muchas empresas, pero desde que se descubrió su enorme potencial las empresas encontraron muchos datos incompletos o repetidos, lo que se conoce como datos sucios o dirty data. La información repetida o incompleta genera problemas de gestión de datos en las empresas, pues, a mayor número de datos, más información incompleta o sucia se encuentra, mientras que se reduce el potencial de uso de los datos limpios.

Luis Neira, director de la firma española Hocelot para México y Latinoamérica, nos mencionó en entrevista que “toda esta información incompleta y desestructurada que está almacenada en los servidores de las empresas puede llevar a tomar una mala decisión empresarial.”

Esta problemática es grande y afecta a la gran mayoría de las empresas mexicanas. En el país “85% de las organizaciones son afectadas por esta data, y la estimación de las pérdidas que esto generó entre el 2018 y 2019 fue de $30 mil millones de pesos”, mencionó Neira. Esta tendencia merma principalmente a las industrias bancaria, aseguradora y de telecomunicaciones.

Un análisis realizado en 2019 por la empresa hispana destacó que estas pérdidas son debido a la falsificación de datos, entre los que sobresalen el de la edad; de estos datos no verdaderos el 61% provino de hombres y 39% de mujeres. El estudio también reflejó que entre 2017 y 2019, el volumen de datos sucios creció 57% en las bases de datos de empresas europeas, costándole a las organizaciones, tan solo en España, más de 321 millones de euros al año.

Un ejemplo de los anterior se dio en el sector de las compañías aseguradoras, se encontró información desactualizada cuando en España hubo cambio de direcciones “por parte del del ayuntamiento de Madrid, esto generó que los datos quedarán obsoletos debido al cambio de numeración de las casas, lo que llevaría a pérdidas económicas si no se ponían en marcha los mecanismos para mantener fresca esa información”, nos compartió Neira.

Por su parte, la industria financiera es una de las que muestra mayor avance en la eliminación del dirty data, respecto a otros sectores, ya que el hecho de trabajar con bases de datos los obliga a mantener esa información lo más actualizada posible, ya que necesitan conocer bien a sus clientes.

Respecto de las compañías de telecomunicaciones los beneficios se han dado en la detección de mora, ya que el 59% ha visto reducida la tasa de impago con un impacto en el negocio de 2%, han reducido hasta en 87% el fraude y su mejora de rentabilidad ha sido de 40%.

Limpiando datos en México y Latinoamérica

En México, de acuerdo con el especialista, “el impacto económico y de reputación como consecuencia de los datos sucios podría provocar fuertes pérdidas económicas en un mercado de análisis de datos valuado entre $1,500 y $2,000 millones de dólares hacia el 2023, así como un retroceso en su crecimiento anual sostenido de alrededor del 18% desde 2017.”

Estos números respecto a las pérdidas económicas contrastan con los costos de las soluciones que permiten acabar con este problema. “Implementar tecnologías que acaben con este problema va a generar ventaja competitiva ya que son de fácil acceso, asequibles pero sofisticadas, y sencillas de implementar, con beneficios económicos visibles desde los primeros tres meses”, comentó Neira.

De acuerdo con Hocelotl el 80% de la industria mexicana ha empezado su transformación digital, pero el 85% de los datos de las empresas son inexactos, incorrectos y obsoletos, por lo que el análisis de datos en tiempo real se ha convertido en un valor diferencial ante la competencia y en un requisito estratégico y de competitividad para posicionarse en el mercado local.

La empresa tiene como primera parada en Latinoamérica nuestro país, ya que los 129 millones de habitantes representan un mercado con un potencial de más de $10,4 billones de dólares en big data para el 2024, lo que significa 27 % del total del mercado en la región.

Finalmente, Luis Neira comentó que la empresa está entrando también al mercado de Colombia y están decidiendo cuál será el tercer país en que abrirán oficinas, “esperando mantener los crecimientos sostenidos de cinco veces respecto al año anterior, en cuanto a facturación y número de clientes, principalmente pequeñas y medianas empresas.”

Cómo limpiar datos sucios

Hocelot ha identificado cuatro claves para reducir dirty data en las empresas:

  • Desarrollo de nuevos métodos para recolección de datos
  • Evitar solicitar datos sensibles, pues eso motiva al usuario a dar información incompleta o falsa
  • Revisar la información que ya se tenga en el acumulado, ya existen las tecnologías que permiten revisar esos datos y actualizarlos de manera más sencilla
  • Actualizar constantemente la información que se tiene

Investigue más sobre Análisis de negocios e inteligencia de negocios

Inicie la conversación

Envíenme notificaciones cuando otros miembros comenten sobre este artículo.

Por favor cree un Nombre de usuario para poder comentar.

- ANUNCIOS POR GOOGLE

Close