La importancia de la calidad de los datos

La importancia de la calidad de los datos

La importancia de la calidad de los datos

Muchas veces nos preguntan porqué para nosotros la calidad de los datos tiene tanta relevancia.

¿Por qué es importante la calidad de los datos?

Básicamente porque si tus datos no son de buena calidad, ya puedes olvidarte del Big Data, de la Inteligencia Artificial, del Busines Inteligence, de los KPI’s y hasta del análisis de datos.

Si tus datos no tienen calidad, tu empresa nunca podrá convertirse en una «Data Driven Company».

Pero además, cada vez que vayas a tomar una decisión, cualquier decisión, basada en datos, correrás el riesgo de equivocarte.

La primera vez que se demostró la importancia de los datos fue con los MRP

Hay una historia que ilustra esta idea. En los años 80 del siglo XX, se empezó a popularizar el uso de los algoritmos de MRP para tomar decisiones de compra de aprovisionamientos para la producción.

El MRP (Material Requirements Planning), o planificación de requerimientos de material, es un software que se basa en la planificación del proceso de producción y el control de inventarios para poder gestionar la forma más eficiente posible. El principal objetivo del MRP es la administración de la producción de una empresa con el objetivo de tener las necesidades de materiales en el momento exacto para producir los productos.

MRP: Material Requirements Planning

Las primeras empresas que se atrevieron fueron divisiones industriales de grandes corporaciones. Estaban muy preocupados por la pérdida de calidad de servicio al cliente por culpa de las continuas roturas de stock. A pesar del intenso crecimiento del nivel de las existencias, que llegaba a comprometer la tesorería de la empresa por un sobredimensionamiento del activo circulante.

Debemos tomar en consideración que hacer algo parecido a un cálculo de MRP con medios manuales es algo completamente impensable. Por poco compleja que sea la estructura de productos que estamos fabricando.

El caso es que el MRP prometía combinar el plazo de entrega de los proveedores con el lead time interno de producción, para así calcular cómo atender la demanda de productos.

La cosa es que algunas de las empresas pioneras empezaron a tener serios problemas por culpa de grandes compras de suministros completamente erróneas, al haber hecho caso de los resultados del cálculo del MRP.

Hubo unos años en los que era difícil vender un sistema MRP. Corrió el bulo de que “el MRP arruinaba las empresas”.

El motivo del porqué pasaba todo esto es evidente: si los plazos de entrega están equivocados, o hay errores en la estructura de productos, o en las rutas de producción, los resultados pueden ser absurdos y su implantación catastrófica.

Si los datos son erróneos, las conclusiones sacadas de los mismos serán erróneas

Pues con la analítica de datos ocurre exactamente lo mismo.

Próximamente analizaremos los casos más generalizados de problemas de calidad de los datos que pueden comprometer su utilidad.

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