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¿Cómo convertir datos en negocios rentables?

Fernando Deniard, CEO de Merlin Data Quality, estuvo presente en el 8° Congreso Tecnología y Negocios América Digital México hablando de la monetización de datos. No te pierdas esta nota, que resume su conferencia.

Estamos en la era de los datos. A nivel mundial, el 90% de los datos se generaron en los últimos 5 años. Se estima que la cantidad de datos que se van a crear en los próximos tres años será mayor que todos los datos creados en los últimos 30 años.

No es casual que, en el top ten de las empresas que más se capitalizaron desde el 2020 a la fecha tengan a los datos como activo principal. Todas estas compañías, ya entendieron que los datos son un activo estratégico, que deben cuidar y explotar para obtener una verdadera ventaja competitiva.

Los datos se han convertido en uno de los recursos más valiosos del mundo. Así como el petróleo impulsó la economía mundial en el siglo XX, los datos están impulsando la economía del siglo XXI. Por eso, muchos expertos los llaman «el nuevo petróleo».

Pero al igual que el petróleo, los datos son un recurso en bruto, que debe ser extraído, procesado y refinado para ser utilizado y rentabilizado.

Entonces la pregunta obligada es, ¿cómo convertir los datos en petróleo? La respuesta es simple: cuidando su calidad. 

¿A cuántos de ustedes no les resuena alguna de estas situaciones en las compañías?

  • Devoluciones de productos por domicilios incorrectos, cuyo envío se cobra igual independientemente se entregue o no
  • Reclamos de clientes por robo de su identidad en procesos de compra 
  • Ineficiencia operacional por datos de clientes incompletos que implican importantes costos operativos e impactan en la reputación de marca
  • Pérdidas de oportunidades de ventas por ausencia de información básica de clientes

La lista continúa y los problemas nos tocan la puerta a diario. ¿Qué tienen en común todos estos problemas? La mala calidad de datos, seguramente es la primera opción que viene a tu mente. No es sólo eso, sino la pérdida de rentabilidad que ocasionan los datos de mala calidad

Te invito a que veamos en detalle qué está pasando hoy a nivel mundial con la calidad de datos

  • Según Gartner, «las organizaciones creen que la mala calidad de los datos es responsable de un promedio de $15 millones por año en pérdidas». 
  • Un estudio realizado por IBM allá por 2019 es aún más llamativo. IBM descubrió que la mala calidad de los datos le quita $3,1 billones a la economía de los EE. UU anualmente debido a la menor productividad, las interrupciones del sistema y los costos de mantenimiento más altos, por nombrar solo algunos de los malos resultados que resultan de la mala calidad de los datos.
  • Gartner también descubrió que casi el 60% de los encuestados no sabían cuánto cuestan los datos malos a sus empresas porque, en primer lugar, no los miden.
  • Del mismo modo, Forrester Research estima que, si la empresa típica de Fortune 1000 pudiera aumentar la accesibilidad a los datos en solo un 10 %, generaría más de $65 millones en ingresos netos adicionales. 

Pero hay más información que nos aportan estadísticas internacionales:

  1. 60% de las empresas estima que las iniciativas de calidad de datos serán prioridad crítica 
  2. 56% de las empresas creen que la integración online de datos es uno de los mayores desafíos
  3. El 22% de las empresas encuestas pierden 20 millones de dólares por año por datos inexactos e incompletos.
  4. Según Gartner, para 2025, el 75% de las empresas van a estar implementar proyectos de inteligencia artificial  y machine learning para mejorar sus procesos de negocios donde la calidad de los datos es fundamental para el aprendizaje de estos modelos

Finalmente, analizá conmigo estas estadísticas elaboradas por VMR. Según esta consultora internacional, la demanda de soluciones de data quality crecerá exponencialmente hacia 2028. ¿Imaginás que cientos de empresas dedicarán un aumento TAN exponencial en sus presupuestos y agendas si este tema no fuera clave? 

Es que hoy, muchas organizaciones ya están padeciendo los estragos de la mala calidad de sus datos.

Debido a las nuevas tecnologías de inteligencia artificial, aprendizaje automático e internet de las cosas las empresas están almacenando grandes volúmenes de datos para ser explotados por estas tendencias

Sin dudas, recolectar, almacenar y analizar grandes cantidades de información es hoy un imperativo cotidiano de las organizaciones.

Sin embargo, la calidad de los datos es crucial para proporcionar información precisa y valiosa. Se estima que el 80% del tiempo de proyectos de datos se invierten en la limpieza de esos datos. A medida que las empresas comenzaron a darse cuenta de esto, la demanda por datos de alta calidad creció rápidamente.

“Los datos incompletos, duplicados o incorrectos, LIMITAN SU VALOR y su capacidad para ser monetizados.”

¿A qué nos enfrentamos cuando NO trabajamos sobre la calidad de grandes volúmenes de datos? La respuesta será solo una, A GRANDES PÉRDIDAS DE DINERO.

Pero hasta ahora, todo lo mencionado, es la punta del iceberg, lo visible ante nuestros ojos, el síntoma de un problema más profundo.

¿Qué hay bajo la superficie, que impide lograr que nuestros datos sean el petróleo de nuestra organización? El compromiso de la organización con la calidad de sus datos.

Así como la transformación digital es, a priori, un proceso cultural, también lo es la calidad de los datos.

En nuestra experiencia como empresa que ofrece soluciones integrales en materia de Data Quality, hemos detectado distintas barreras que dificultan la posibilidad de hacer rentables nuestros datos. 

Según una encuesta realizada por la firma de investigación Gartner entre noviembre y diciembre del 2022, sobre un total de 566 líderes de datos y análisis a nivel mundial determinó que las principales razones por las cuales las organizaciones no pueden abordar con éxito la calidad de sus datos obedecen a factores como la dificultad de encontrar en el mercado talento experto, la resistencia al cambio dentro de la organización, la falta de apoyo de las áreas clave de negocio, el escaso peso que tiene en la estructura organizacional el responsable de Datos y, la poca alfabetización respecto a la calidad de datos.

Veamos algunos de los beneficios de acompañar el desarrollo de cualquier negocio con procesos de calidad en los datos:

1 | Toma de decisiones precisa

La calidad de datos garantiza que las decisiones se basen en información precisa y confiable. 

2 | Mayor eficiencia operativa

Los datos de alta calidad permiten una ejecución más eficiente de las operaciones comerciales. Esto conduce a una mayor productividad y eficiencia en general.

3 | Satisfacción del cliente

La calidad de datos también está estrechamente relacionada con la satisfacción del cliente. Al contar con datos precisos sobre los clientes, las empresas pueden brindar un servicio más personalizado, anticipar las necesidades del cliente y ofrecer una experiencia positiva en general.

4 | Cumplimiento normativo

En muchas industrias, existen regulaciones y normativas que requieren el manejo adecuado y seguro de los datos. La calidad de datos juega un papel crucial en el cumplimiento normativo, ya que datos inexactos o inconsistentes pueden resultar en multas multimillonarias, sanciones legales o daños a la reputación de la empresa.

5 | Más inteligencia empresarial

La calidad de datos es fundamental para obtener información significativa y precisa a través de análisis y herramientas de inteligencia empresarial. 

En resumen, invertir en mejorar la calidad de datos puede tener un impacto significativo en el éxito y la competitividad de una organización. Y a su vez, con el agregado de que, si logramos mantener esta política de calidad de datos a lo largo del tiempo, nuestros datos se convertirán en un activo intangible monetizable. 

¿Qué hacer para monetizar los datos?

Tenemos que definir:

  • UNA ESTRATEGIA: Convertir el problema de la calidad de los datos en un problema core del negocio.  
  • UN OBJETIVO: Generar compromiso y concientización de toda la organización sobre la importancia de mantener los datos limpios a lo largo del tiempo, mediante métricas de seguimiento.
  • UNA TÁCTICA: Elegir una herramienta de calidad de datos que nos permita poner controles en la carga, ya sea de manera online en el onboarding o a través de procesos por lote para limpiar las bases históricas.

Encontrar un socio tecnológico que colabore de manera ágil y precisa en aportar los procesos claves para garantizar la calidad de datos no es tarea fácil.

Merlin Data Quality es una plataforma integral de calidad de datos que normaliza, valida, enriquece y deduplica grandes volumen de datos convirtiéndolos en información valiosa para la toma de decisiones. Es un software innovador, confiable y flexible que se adapta a las necesidades de los clientes, acelerando la monetización de sus datos. 

Te invito a conocernos.

Fernando Deniard, CEO de Merlin Data Quality, estuvo presente en el 8° Congreso Tecnología y Negocios América Digital México hablando de la monetización de datos. No te pierdas esta nota, que resume su conferencia.

Estamos en la era de los datos. A nivel mundial, el 90% de los datos se generaron en los últimos 5 años. Se estima que la cantidad de datos que se van a crear en los próximos tres años será mayor que todos los datos creados en los últimos 30 años.

No es casual que, en el top ten de las empresas que más se capitalizaron desde el 2020 a la fecha tengan a los datos como activo principal. Todas estas compañías, ya entendieron que los datos son un activo estratégico, que deben cuidar y explotar para obtener una verdadera ventaja competitiva.

Los datos se han convertido en uno de los recursos más valiosos del mundo. Así como el petróleo impulsó la economía mundial en el siglo XX, los datos están impulsando la economía del siglo XXI. Por eso, muchos expertos los llaman «el nuevo petróleo».

Pero al igual que el petróleo, los datos son un recurso en bruto, que debe ser extraído, procesado y refinado para ser utilizado y rentabilizado.

Entonces la pregunta obligada es, ¿cómo convertir los datos en petróleo? La respuesta es simple: cuidando su calidad. 

¿A cuántos de ustedes no les resuena alguna de estas situaciones en las compañías?

  • Devoluciones de productos por domicilios incorrectos, cuyo envío se cobra igual independientemente se entregue o no
  • Reclamos de clientes por robo de su identidad en procesos de compra 
  • Ineficiencia operacional por datos de clientes incompletos que implican importantes costos operativos e impactan en la reputación de marca
  • Pérdidas de oportunidades de ventas por ausencia de información básica de clientes

La lista continúa y los problemas nos tocan la puerta a diario. ¿Qué tienen en común todos estos problemas? La mala calidad de datos, seguramente es la primera opción que viene a tu mente. No es sólo eso, sino la pérdida de rentabilidad que ocasionan los datos de mala calidad

Te invito a que veamos en detalle qué está pasando hoy a nivel mundial con la calidad de datos

  • Según Gartner, «las organizaciones creen que la mala calidad de los datos es responsable de un promedio de $15 millones por año en pérdidas». 
  • Un estudio realizado por IBM allá por 2019 es aún más llamativo. IBM descubrió que la mala calidad de los datos le quita $3,1 billones a la economía de los EE. UU anualmente debido a la menor productividad, las interrupciones del sistema y los costos de mantenimiento más altos, por nombrar solo algunos de los malos resultados que resultan de la mala calidad de los datos.
  • Gartner también descubrió que casi el 60% de los encuestados no sabían cuánto cuestan los datos malos a sus empresas porque, en primer lugar, no los miden.
  • Del mismo modo, Forrester Research estima que, si la empresa típica de Fortune 1000 pudiera aumentar la accesibilidad a los datos en solo un 10 %, generaría más de $65 millones en ingresos netos adicionales. 

Pero hay más información que nos aportan estadísticas internacionales:

  1. 60% de las empresas estima que las iniciativas de calidad de datos serán prioridad crítica 
  2. 56% de las empresas creen que la integración online de datos es uno de los mayores desafíos
  3. El 22% de las empresas encuestas pierden 20 millones de dólares por año por datos inexactos e incompletos.
  4. Según Gartner, para 2025, el 75% de las empresas van a estar implementar proyectos de inteligencia artificial  y machine learning para mejorar sus procesos de negocios donde la calidad de los datos es fundamental para el aprendizaje de estos modelos

Finalmente, analizá conmigo estas estadísticas elaboradas por VMR. Según esta consultora internacional, la demanda de soluciones de data quality crecerá exponencialmente hacia 2028. ¿Imaginás que cientos de empresas dedicarán un aumento TAN exponencial en sus presupuestos y agendas si este tema no fuera clave? 

Es que hoy, muchas organizaciones ya están padeciendo los estragos de la mala calidad de sus datos.

Debido a las nuevas tecnologías de inteligencia artificial, aprendizaje automático e internet de las cosas las empresas están almacenando grandes volúmenes de datos para ser explotados por estas tendencias

Sin dudas, recolectar, almacenar y analizar grandes cantidades de información es hoy un imperativo cotidiano de las organizaciones.

Sin embargo, la calidad de los datos es crucial para proporcionar información precisa y valiosa. Se estima que el 80% del tiempo de proyectos de datos se invierten en la limpieza de esos datos. A medida que las empresas comenzaron a darse cuenta de esto, la demanda por datos de alta calidad creció rápidamente.

“Los datos incompletos, duplicados o incorrectos, LIMITAN SU VALOR y su capacidad para ser monetizados.”

¿A qué nos enfrentamos cuando NO trabajamos sobre la calidad de grandes volúmenes de datos? La respuesta será solo una, A GRANDES PÉRDIDAS DE DINERO.

Pero hasta ahora, todo lo mencionado, es la punta del iceberg, lo visible ante nuestros ojos, el síntoma de un problema más profundo.

¿Qué hay bajo la superficie, que impide lograr que nuestros datos sean el petróleo de nuestra organización? El compromiso de la organización con la calidad de sus datos.

Así como la transformación digital es, a priori, un proceso cultural, también lo es la calidad de los datos.

En nuestra experiencia como empresa que ofrece soluciones integrales en materia de Data Quality, hemos detectado distintas barreras que dificultan la posibilidad de hacer rentables nuestros datos. 

Según una encuesta realizada por la firma de investigación Gartner entre noviembre y diciembre del 2022, sobre un total de 566 líderes de datos y análisis a nivel mundial determinó que las principales razones por las cuales las organizaciones no pueden abordar con éxito la calidad de sus datos obedecen a factores como la dificultad de encontrar en el mercado talento experto, la resistencia al cambio dentro de la organización, la falta de apoyo de las áreas clave de negocio, el escaso peso que tiene en la estructura organizacional el responsable de Datos y, la poca alfabetización respecto a la calidad de datos.

Veamos algunos de los beneficios de acompañar el desarrollo de cualquier negocio con procesos de calidad en los datos:

1 | Toma de decisiones precisa

La calidad de datos garantiza que las decisiones se basen en información precisa y confiable. 

2 | Mayor eficiencia operativa

Los datos de alta calidad permiten una ejecución más eficiente de las operaciones comerciales. Esto conduce a una mayor productividad y eficiencia en general.

3 | Satisfacción del cliente

La calidad de datos también está estrechamente relacionada con la satisfacción del cliente. Al contar con datos precisos sobre los clientes, las empresas pueden brindar un servicio más personalizado, anticipar las necesidades del cliente y ofrecer una experiencia positiva en general.

4 | Cumplimiento normativo

En muchas industrias, existen regulaciones y normativas que requieren el manejo adecuado y seguro de los datos. La calidad de datos juega un papel crucial en el cumplimiento normativo, ya que datos inexactos o inconsistentes pueden resultar en multas multimillonarias, sanciones legales o daños a la reputación de la empresa.

5 | Más inteligencia empresarial

La calidad de datos es fundamental para obtener información significativa y precisa a través de análisis y herramientas de inteligencia empresarial. 

En resumen, invertir en mejorar la calidad de datos puede tener un impacto significativo en el éxito y la competitividad de una organización. Y a su vez, con el agregado de que, si logramos mantener esta política de calidad de datos a lo largo del tiempo, nuestros datos se convertirán en un activo intangible monetizable. 

¿Qué hacer para monetizar los datos?

Tenemos que definir:

  • UNA ESTRATEGIA: Convertir el problema de la calidad de los datos en un problema core del negocio.  
  • UN OBJETIVO: Generar compromiso y concientización de toda la organización sobre la importancia de mantener los datos limpios a lo largo del tiempo, mediante métricas de seguimiento.
  • UNA TÁCTICA: Elegir una herramienta de calidad de datos que nos permita poner controles en la carga, ya sea de manera online en el onboarding o a través de procesos por lote para limpiar las bases históricas.

Encontrar un socio tecnológico que colabore de manera ágil y precisa en aportar los procesos claves para garantizar la calidad de datos no es tarea fácil.

Merlin Data Quality es una plataforma integral de calidad de datos que normaliza, valida, enriquece y deduplica grandes volumen de datos convirtiéndolos en información valiosa para la toma de decisiones. Es un software innovador, confiable y flexible que se adapta a las necesidades de los clientes, acelerando la monetización de sus datos. 

Te invito a conocernos.

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