Transforme sus datos en activos y tome decisiones objetivas, confiables y acertadas para reducir el costo unitario de sus productos o servicios y mejorar la fidelidad de sus clientes.

Independiente de la industria a la cual se dedique, su empresa recopilará enormes cantidades de información por cada interacción que realicen sus consumidores. Una cantidad incluso mayor a la cual sea capaz de procesar. Sin embargo, podremos convenir en este escenario, que en pos de un objetivo de negocio específico, no toda la información tiene el mismo valor. 

Tomemos como ejemplo una empresa de logística, si tiene como objetivo mejorar la tasa de recepción de paquetes, entonces las direcciones particulares de cada cliente tomarán muchísima mayor importancia que el medio de pago utilizado. 

Sin embargo, cómo discernir dentro de un millones de datos, cuáles sirven para un objetivo específico. Es aquí donde entra a jugar un concepto clave la calidad de los datos.

La calidad de los datos se mide en 9 dimensiones y refiere a qué tan confiable es la información para realizar aseveraciones o plantear decisiones en base a ella. Estas son:

1. Exactitud: Veracidad del dato en pos de la fuente.
2. Oportuno: El retraso aceptable en la consulta de los datos.
3. Consistencia: Los datos idénticos deben mostrar siempre el mismo valor independientemente de si están almacenados o en despliegue.
4. Completitud: Los campos deben estar poblados y  tener historia, amplitud y profundidad.
5. Unicidad: Los datos deben ser únicos para cada cliente y estar almacenados en un sólo lugar.
6. Coherencia: Las definiciones de los datos deben ser similares a lo largo del tiempo, esto para que los datos históricos tengan el mismo contexto.
7. Disponibilidad: Los datos actuales e históricos deben estar disponibles para análisis.
8. Seguridad: Los datos deben estar seguros, en cuanto accesibilidad y recuperación.
9. Interpretabilidad: Los datos deben estar organizados bajo definiciones claras que permitan el fácil entendimiento.

A medida que se tienen datos de mayor calidad, mejores serán los algoritmos de análisis, predicción y la respectiva selección de datos. Sin embargo, ¿qué hacemos con nuestros datos una vez clasificados? 

Ahora si bien, comprendemos cuáles son los criterios para seleccionar pedazos de información, clasificarlos y calificarlos para su posterior priorización; nos queda pendiente un punto crucial. 

Debemos pensar y esbozar un instrumento que nos permita utilizar nuestros recursos de manera inteligente, a este le llamaremos hoja de ruta o por su nombre en inglés roadmap. 

Este instrumento puede variar entre organizaciones y unidades de negocio, sin prejuicio de lo anterior, funciona paralelamente en tres niveles:

• Consumo de la información: Refiere a la etapa de clasificación y el camino de consumo de la información.
• Automatización de los datos: Al mismo tiempo, se automatiza la construcción de la arquitectura que permite el uso de los dominios de datos.
• Gobernanza de datos: Por último, con una adecuada gobernanza de datos se asegura que la información futura sea recolectada, calificada y clasificada correctamente.