“Data Quality o calidad de los datos, se refiere a la medida en que un conjunto de datos cumple con los estándares y requisitos establecidos para su uso. Implica que los datos sean precisos, completos, consistentes y relevantes para el propósito con el que se utilizan. La calidad de los datos es crucial para la toma de decisiones informadas, la eficiencia operativa y la confianza en la información de una organización”.
Data Quality a vista de pájaro
Data Quality o calidad de datos se refiere al grado en que los datos cumplen con los estándares y requisitos necesarios para ser precisos, completos, consistentes, actualizados, relevantes y confiables para su uso en operaciones, análisis y toma de decisiones.
La calidad de los datos es fundamental para que las empresas puedan confiar en la información sobre la que basan sus estrategias y operaciones diarias. Si los datos presentan errores, duplicidades, inconsistencias o faltan valores, las decisiones pueden ser incorrectas y conllevar riesgos financieros, operativos, regulatorios y reputacionales.
En síntesis, los datos son un activo estratégico, pero solo si son confiables y la madurez en calidad de datos está directamente correlacionada con la capacidad de innovar y escalar digitalmente; en sí misma, la buena calidad de los datos representa un seguro para ganar ventajas competitivas. Por otra parte, cuando una organización muestra evidencias claras de un modelo de decisiones lentas y basadas en suposiciones o en base a datos de baja calidad, se generan costes ocultos que inciden directamente en los resultados.
Por tanto, la baja calidad de los datos es “problema sistémico” en muchas organizaciones, y podemos reconocerlo cuando observamos informes erróneos, procesos fallidos y dificultades para aplicar inteligencia artificial u otras tecnologías avanzadas debido a que los datos no son correctos o están mal introducidos desde el principio.
Qué dicen los analistas de la industria
Desde la perspectiva de los analistas de la industria, existe consenso generalizado sobre que la calidad de los datos es un pilar estratégico que requiere de gobernanza transversal, herramientas técnicas y compromiso cultural para sostener las ventajas competitivas y reducir el riesgo en la toma de decisiones empresariales. Destacan, de modo particular, que datos de baja calidad provocan impactos negativos directos, desde errores operativos y pérdida de confianza hasta disminución del valor de negocio y experiencias negativas para los clientes.
Por tanto, apuntan directamente al impacto económico del dato de “baja calidad”.
20%
McKinsey
McKinsey estima que las organizaciones pierden entre 15% y 25% de sus ingresos por problemas asociados con la mala calidad de datos.
Otros analistas abundan en la misma idea, señalando que el 40% de las iniciativas de negocio podrían fracasar por una baja calidad de los datos.
3100USD
IBM
IBM calculó que solo en EE. UU., el coste anual del dato de baja calidad podría fijarse en más de $3.1 billones de dólares.
Otros analistas inciden que el 60% de las empresas no miden el coste del “mal” dato, por lo que ni siquiera saben cuánto están perdiendo.
50%
Harvard Business Review
Harvard Business Review indica que los empleados dedican hasta un 50% de su tiempo buscando datos, corrigiendo errores o validando fuentes de datos.
Otros analistas observan que, por ejemplo, los científicos de datos dedican hasta el 70% de su tiempo limpiando y preparando datos, tiempo de trabajo improductivo por datos de mala calidad.
En términos generales, los analistas recomiendan priorizar la gobernanza, la formación y roles claros, invertir en tecnología adecuada y mantener una cultura corporativa que valore y gestione la calidad del dato como un activo esencial para la organización.
Qué dicen los líderes empresariales
Desde la perspectiva de las organizaciones y de los líderes empresariales, casi todos reconocen que los datos son fundamentales para el éxito organizacional, pero enfrentan varios desafíos importantes en torno a la calidad y el manejo de la información.
85%
Harvard Business Review
El 85% de los líderes empresariales afirman con rotundidad que no confían completamente en los datos que usan para tomar decisiones.
Otros estudios señalan que el 65% de los líderes no entienden completamente los datos o no saben cómo acceder a ellos, y un 58% confirma que sus empresas usan datos inexactos para decisiones importantes, lo que genera problemas culturales, resistencia al cambio y baja productividad.
16%
Forrester
Según Forrester, solo el 16% de las empresas dicen tener una gobernanza de datos madura y activa.
Otros analistas apuntan que el 57% de los líderes C-level afirman que su estrategia de gobernanza aún está en fase “reactiva”, a pesar de reconocer que contar con una estrategia de gobierno y calidad de datos madura y activa tendrían 3 veces más probabilidades de generar valor económico con IA y automatización.
80%
Gartner
Según Gartner, el 80% de las iniciativas de IA fracasan cuando se construyen sobre datos sin controles de calidad eficaces.
Otros analistas inciden en que el 65% de las organizaciones reconocen que la falta de gobierno de datos adecuado impide escalar sus iniciativas de IA y analítica avanzada.
En términos generales, los líderes empresariales reconocen que este enfoque es clave para enfrentar la incertidumbre y dinamismo del entorno competitivo, posicionar mejor a las organizaciones frente a sus rivales, y aumentar su sostenibilidad en el tiempo. Además, son conscientes de que las estrategias, la cultura y las políticas de gobernanza de datos deben estar en armonía con estos objetivos, asegurando la calidad de los datos y su adecuada gestión desde la recolección hasta su interpretación.
Principales dimensiones de la calidad de datos
Como hemos visto hasta este momento, los datos no tienen valor hasta que son confiables que, en sí mismo, es el producto resultante de la calidad de los datos. Pero vemos a continuación las principales dimensiones de una buena estrategia de calidad de datos, las reglas del juego para generar confianza y resultados positivos.
Exactitud (Accuracy)
Lo mas importante es saber si estamos viendo la realidad como es, o cómo creemos que es: datos precisos reflejan fielmente lo que ocurre en el negocio. Por ejemplo, si nuestro ERP o CRM dice que un cliente tiene 10 años… y nos ha comprado un fantástico kit de champagne francés, pues algo anda mal.
Los errores de exactitud impactan en las decisiones críticas: precios, riesgo, logística, crédito.
Por tanto, malos datos = malas decisiones.
Completitud (Completeness)
La clave es reconocer si tenemos toda la información necesaria para actuar con confianza: pues la ausencia de datos clave en los análisis limitan la acción. Lo que no está, no se puede analizar ni automatizar.
La falta de datos clave (incompletitud) reduce el poder de nuestros sistemas de información, frena la personalización y distorsiona los KPIs.
Por tanto, lo que no se mide, no se mejora.
Consistencia (Consistency)
Es fundamental que cada dato sea coherente entre sistemas, áreas y canales. Si el área de Finanzas dice “cliente activo” y Ventas dice “inactivo”, hay un problema de fondo. Las inconsistencias generan fricción, errores y retrabajos.
La consistencia es la base de la eficiencia operativa y del trabajo colaborativo.
Por tanto, una versión diferente de la realidad, mal asunto.
Unicidad (Uniqueness)
Debemos considerar si tenemos duplicados ocultos que están inflando nuestra base de datos. Por ejemplo, un mismo cliente registrado tres veces con ligeras variaciones en el nombre. La falta de unificación afecta a las métricas, a los reportes y a las automatizaciones.
Cuando los datos no son únicos, duplica costes, infla las métricas, genera errores comerciales y garantizan una baja la productividad.
Por tanto, menos no es más, pero más tampoco, si son los mismos datos.
Actualización (Timeliness)
Debemos estar seguros de que nuestros datos están al día. Una métrica perfecta, pero con seis meses de atraso, es irrelevante para la toma de decisiones hoy.
Decisiones basadas en información antigua son lentas, reactivas y desconectadas del negocio.
Por tanto, datos actualizados = valor del dato.
Validez (Validity)
A la hora de tomar decisiones nuestros datos deben cumplir reglas y estándares definidos por el negocio. Por ejemplo: un campo de fechas con datos erróneos “ABC123”. Validar es filtrar el ruido antes de que entre al sistema.
Eleva la confianza operativa, reduce rechazos en procesos automatizados y evita errores regulatorios.
Por tanto, validar es prevenir, no corregir.
Gobierno y trazabilidad (Governance & Tracking)
La organización de estar segura de dónde viene cada dato y quién es responsable, pues sin gobernanza, no hay calidad sostenible.
La trazabilidad permite auditar, corregir y escalar. Y es un elemento clave para escalar IA, cumplir normas (como GDPR) y habilitar decisiones confiables.
Por tanto, sin gobierno y sin trazabilidad, riesgos sin control.
Data Governance: impulsando la estrategia de negocio y la eficiencia operativa de forma tangible
Por otra parte, es importante destacar la importancia de la Certificación de Datos como proceso que asegura la calidad y la protección de los datos como activo de la organización.
En un contexto de transformación digital y constante expansión de las fuentes y el volumen de datos a gestionar por las empresas, disponer de datos certificados es esencial para minimizar riesgos financieros, regulatorios y reputacionales derivados de datos erróneos, incompletos o mal gestionados. Por estas razones, la Certificación de Datos debe concebirse como un mecanismo que preserva la confianza, habilita la innovación y garantiza la sostenibilidad del modelo de gestión basado en datos.
La ausencia de un proceso formal de certificación puede aumentar el riesgo de tomar decisiones basadas en información no confiable, ralentizar operaciones críticas, incumplir regulaciones y erosionar la confianza interna en los sistemas analíticos desplegados.
Por tanto, certificar los datos será un proceso de mejora continua que protege la calidad, la integridad, la agilidad y el valor de la organización en todas sus decisiones.
Cómo Sisense contribuye a la Calidad del Dato
Sisense es una plataforma de inteligencia empresarial y análisis que utiliza varios métodos para garantizar la calidad de los datos.
Entre ellos se incluyen la detección automatizada de anomalías, el control de versiones optimizado mediante la integración con Git y el énfasis en incorporar la calidad de los datos en las funciones principales de la plataforma. Por otra parte, destaca la importancia de contar con un canal de datos sólido y políticas de gobernanza de datos adecuadas para mantener niveles máximos de calidad de los datos.
Veamos a continuación una descripción más detallada de cómo Sisense aborda la calidad del dato:
Detección automática de anomalías
La tecnología ElastiCube de Sisense, permite configurar y realizar comprobaciones automáticas de la calidad de los datos.
Estas comprobaciones pueden identificar anomalías como recuentos de ocupación imposibles o discrepancias en el GPS, alertando a los usuarios de posibles problemas con los datos.
Esto ayuda a abordar de forma proactiva los errores en los datos y a garantizar su precisión.
Integración con Git para el control de versiones
Sisense ofrece una integración con Git que agiliza la migración de activos y el control de versiones.
Esta función permite a los equipos colaborar en la creación de productos de datos, gestionar los cambios y migrar activos entre entornos Sisense. Al integrarse con los flujos de trabajo de los desarrolladores, garantiza la coherencia, mejora la calidad de los datos y acelera la entrega de productos de datos.
Los paneles y modelos se comprimen en archivos JSON, lo que permite a los usuarios revisar, confirmar o descartar cambios, mejorando la colaboración y reduciendo los errores.
Integración con Git para el control de versiones
Sisense ofrece una integración con Git que agiliza la migración de activos y el control de versiones.
Esta función permite a los equipos colaborar en la creación de productos de datos, gestionar los cambios y migrar activos entre entornos Sisense. Al integrarse con los flujos de trabajo de los desarrolladores, garantiza la coherencia, mejora la calidad de los datos y acelera la entrega de productos de datos.
Los paneles y modelos se comprimen en archivos JSON, lo que permite a los usuarios revisar, confirmar o descartar cambios, mejorando la colaboración y reduciendo los errores.
Mejores prácticas para el flujo de datos
Sisense recomienda examinar el flujo de datos antes de enviarlos a la plataforma. Esto incluye garantizar una transformación de datos limpia y coherente en el origen o en una capa de integración intermedia.
Las transformaciones complejas deben realizarse en fases iniciales para mejorar el rendimiento de la compilación y la calidad de los datos.
Al consolidar los datos en una capa de integración, se reducen los costes, se mejora el rendimiento y se minimiza el número de fuentes de datos conectadas directamente a Sisense.
Gobernanza y validación de datos
Sisense fomenta la implementación de políticas de gobernanza de datos para mantener la calidad de los mismos. Esto incluye establecer normas claras de calidad de los datos, ofrecer formación e implementar bucles de retroalimentación.
También se recomiendan técnicas de validación de datos para garantizar que estos cumplan con las normas predefinidas y se ajusten a los resultados empresariales.
Información basada en inteligencia artificial
Las capacidades de inteligencia artificial de Sisense ayudan a traducir datos complejos en información clara, identificar tendencias y respaldar la toma de decisiones.
Esto puede ser especialmente valioso para garantizar la seguridad de los pacientes y optimizar la supervisión de datos durante los ensayos clínicos.
Por tanto, Sisense aborda la calidad de los datos desde múltiples ángulos: mediante comprobaciones automatizadas, control de versiones, gestión del flujo de datos y prácticas de gobernanza de datos.
Este enfoque integral ayuda a los usuarios a generar confianza en sus datos y a tomar mejores decisiones.
En resumen
La calidad de datos es un habilitador clave para que los datos se conviertan en activos estratégicos. Pero lo serán solo si son confiables. Sin calidad, los datos son solo moscas revoloteando encima de la cabeza de los equipos.
Y en estos casos, tu plataforma de análisis podrá ser relevante a la hora de ayudarte a acelerar y procesar datos con la máxima calidad.
¡Hablemos!
¿Quieres saber cómo tu organización puede mejorar con Sisense tus procesos de calidad de datos, su validez, estandarización y normalización y cómo podemos ayudarte a fortalecer estos procesos en la cultura de la organización?
Hablemos, te mostraremos cómo es posible hacerlo realidad viendo Sisense en acción.
Parapentex Studios, August 2025