Last updated on 7 jul 2024

Está analizando datos empresariales para obtener información. ¿Cómo se garantiza su precisión y fiabilidad?

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Al sumergirse en los datos empresariales, está en una búsqueda de información que pueda transformar sus estrategias y operaciones. Pero antes de que pueda aprovechar esta información, debe asegurarse de que sea precisa y confiable. La precisión de los datos significa que la información refleja correctamente las condiciones o eventos del mundo real, mientras que la fiabilidad se refiere a la coherencia de estos datos a lo largo del tiempo. Al priorizar estas dos cualidades, puede tomar decisiones informadas que se basen en evidencia sólida, no solo en corazonadas o información defectuosa. Profundicemos en cómo puede salvaguardar la integridad de los datos de su empresa.

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Prerana Sawant

Incoming NYU MOT Co’26 | Ex SDE at WorkIndia.

1 Verificación de fuentes

Antes de confiar en cualquier dato, analice de dónde proviene. Las fuentes fiables son la base de los datos precisos. Debe evaluar la credibilidad de los proveedores de datos y los métodos que utilizaron para recopilar la información. Si los datos se generan internamente, revise los procesos y controles implementados para garantizar la coherencia y la precisión. En el caso de los datos externos, tenga en cuenta la reputación y la experiencia de la fuente. Si es posible, haga referencias cruzadas con otras fuentes confiables para confirmar la validez de los datos.

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Prerana Sawant

Incoming NYU MOT Co’26 | Ex SDE at WorkIndia.
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Accurate and reliable data are crucial for valid insights and decisions. Flawed data can lead to incorrect conclusions and poor business outcomes. For internal data, thoroughly examine the processes and controls involved in data collection. Have a good understanding of the data flow, including how data is collected, processed, and stored. Ensure every step is recorded and check for any missing crucial data. Verify that the data is consistent across different teams and time periods.

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Haaris Alexander Hussain, MIM

Turning Data into Decisions | Business Analyst | Masters in International Management
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Verifying the source of Data is the most crucial step in analysing. You can work really hard on analysing it to provide clear insights and measures to improve an aspect, but if the starting data is not collected correctly or cannot be trusted, you wont see the desirable outcome. When coming to internal data, question everything from the process to the people collecting it. If you have the data, do an audit on the process. 1) Does the actual process matches the data stored ? 2) Is every step recorded in the Data Source ? 3) Are there special criteria where data is not stored ? There is a lot you can learn about the data source when you question its integrity

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2 Limpiar datos

La limpieza de datos es un paso fundamental para eliminar errores y discrepancias que podrían sesgar el análisis. Comience por identificar cualquier valor atípico o anomalía que no tenga sentido en el contexto de otros puntos de datos. Utilice herramientas de software para ayudar a automatizar el proceso, buscando problemas comunes como entradas duplicadas, valores faltantes o formato incorrecto. Recuerde que el objetivo es crear un conjunto de datos limpio que represente con precisión la situación sin artefactos engañosos.

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3 Establecer protocolos

Para mantener la precisión y confiabilidad de los datos, establezca protocolos estrictos para la recopilación e ingreso de datos. Esto incluye establecer pautas claras sobre cómo se deben recopilar los datos, quién es responsable de ellos y con qué frecuencia deben actualizarse. Capacitar a su equipo en estos protocolos es esencial para minimizar el error humano. Además, considere la posibilidad de implementar reglas de validación de entrada de datos para detectar errores en el punto de entrada.

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4 Analizar patrones

Observar las tendencias de los datos a lo largo del tiempo puede revelar inconsistencias o irregularidades en el conjunto de datos. Realizar un análisis de series temporales le permite detectar patrones que parecen fuera de lugar. Esto podría indicar problemas con los métodos de recopilación de datos o indicar que los datos se han visto comprometidos de alguna manera. Al comprender estos patrones, puede tomar medidas correctivas para garantizar la confiabilidad continua de los datos de su empresa.

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Sandeep R.

Innovating to make the world an equitable place for all | Business Analysis | Tech & Talent Transformation | Sustainability Strategy | ISB | CBAP | Delivery Lead at Accenture
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Ensuring data accuracy and reliability is crucial for our retail operations. By implementing data validation, cleansing, and continuous monitoring, we can maintain high-quality data. Pattern recognition helps identify trends and detect anomalies. For instance, analyzing sales data reveals seasonal spikes, guiding inventory decisions, while detecting sales drops can flag pricing errors. According to PwC, 67% of executives value data analytics for strategic decisions. Companies using data analytics see an 8-10% revenue increase (McKinsey). Leveraging these insights can enhance our decision-making, operational efficiency, and revenue growth.

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5 Utilizar la tecnología

Aproveche la tecnología para mejorar la precisión y la fiabilidad de sus datos. Existen numerosas herramientas disponibles que pueden ayudar a automatizar las comprobaciones de validación de datos, realizar un seguimiento de los cambios y proporcionar pistas de auditoría. Estas tecnologías también pueden facilitar el monitoreo de datos en tiempo real, lo que puede alertarlo sobre posibles problemas a medida que surjan, lo que permite una investigación y corrección inmediatas.

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6 Iterar con regularidad

Por último, no trates la verificación de datos como una tarea puntual. La revisión y reevaluación periódica de sus datos garantiza su precisión y fiabilidad continuas. Este proceso iterativo le permite detectar nuevos errores y adaptarse a los cambios en los procesos de recopilación de datos o en las operaciones comerciales. Las auditorías periódicas de sus prácticas de gestión de datos también pueden revelar áreas de mejora, lo que ayuda a mantener altos estándares a lo largo del tiempo.

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Dhruv Garg

Analyst
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Treat data verification like a routine. Regular checks keep data accurate and reliable. Periodic audits reveal hidden issues and opportunities for improvement, ensuring high standards. Iteration helps you adapt to changes, catching new errors early and maintaining data integrity over time.

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7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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1 Verificación de fuentes

2 Limpiar datos

3 Establecer protocolos

4 Analizar patrones

5 Utilizar la tecnología

6 Iterar con regularidad

7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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2 Limpiar datos

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