Bad Data: un problema en medio de la solución
Los problemas a los que se enfrenta la falta de datos no siempre se sintetizan simplemente en «pocos datos».
La cantidad es tan importante como la calidad de la información. Cuando esto no sucede, las industrias se enfrentan a algo llamado Bad Data (término utilizado para definir la recopilación de información que carece de aspectos de calidad).
Algunos ejemplos de datos que pueden tener efectos negativos son:
Datos obsoletos:
La inversión ciega en muestras vacías puede ser bastante costosa, especialmente en el entorno industrial. Los datos de las máquinas que trabajaron a su máxima productividad hace meses son excelentes indicadores de las expectativas de producción. Pero para mantener un buen ritmo y tener un control de la variabilidad, es necesario que la información suceda con fluidez y consistencia.
Datos incompletos:
Los vacíos en los datos generan una gran interferencia en las industrias, a nivel inmediato -en el seguimiento diario- y también en las estadísticas históricas. La recopilación manual de información deja el margen de riesgo al error humano, creando así posibles agujeros en el proceso, influyendo en toda la toma de decisiones.
Datos no conformes:
Compliance es un término que se puede traducir como «cumplimiento». Existen directrices sobre el uso de los datos y la idea de cumplimiento tiene que ver con el cumplimiento de estas directrices. La extrapolación de estas normas son los llamados datos de incumplimiento. Ya sea que se trate de la obtención indebida de datos confidenciales o de la manipulación de datos, como puede ocurrir en las industrias que dependen de la recopilación manual de procesos, este error tiende a ocurrir cuando no se respetan las reglas internas o externas.
Datos incorrectos:
Al igual que en los ítems anteriores, pueden ocurrir errores en los datos debido a la influencia humana (en su lectura o revisión), ya sea intencional o accidentalmente. En cualquier caso, los datos comprometidos son motivo de preocupación, ya que todas las expectativas de beneficios en torno a la recopilación de datos pueden romperse: la fiabilidad, la optimización de los recursos y el tiempo, además de la reducción de riesgos, se ven afectadas por la mala calidad de los datos.
¿Por qué invertir en calidad de datos?
La inversión en datos es una necesidad para monitorear y analizar el rendimiento dentro de las industrias. Pero el simple hecho de traer una herramienta de recopilación de datos no resolverá sus problemas.
Como se ha presentado anteriormente, la obtención de muestras no es suficiente. La calidad, la coherencia y la consistencia de la información son tan importantes como la cantidad. De lo contrario, varias áreas pueden verse dañadas.
Sin embargo, la inversión en calidad de datos no solo garantiza la integridad de las máquinas o del proceso, sino que también es una gran ventaja para la industria a nivel de gestión.
A continuación, enumeramos algunas áreas en las que la recopilación y el análisis de datos de calidad pueden mejorar las estrategias existentes:
Toma de decisiones
La información bien definida y creíble aumenta el poder de liderazgo de los gerentes que buscan adentrarse en nuevos territorios en sus estrategias. Los datos saludables reducen exponencialmente los riesgos y las conjeturas erróneas, lo que hace que las perspectivas de las industrias sean mucho más claras.
Conformidad
Este término tiene peso cuando se trata de credibilidad e integridad dentro de las industrias. Las políticas y regulaciones, gubernamentales o internas, son las que garantizan que los datos sean seguros, cualitativos y útiles para su uso. «Cumplir», traducido libremente como el verbo «cumplir», se refiere a estas preocupaciones sobre la información privada, que solo se pueden lograr con éxito si la calidad de los datos es una prioridad para las empresas.
Productividad
Hay varias formas de aumentar la productividad. Pero, de hecho, invertir en una resolución de errores más eficiente es lo que ayudará eficazmente a la productividad de los equipos. Una lectura más dinámica, realizada con datos precisos y bien organizados, optimiza el tiempo y aumenta exponencialmente los resultados positivos.
Ventaja competitiva
El estudio imparcial de las capacidades y dificultades de la industria ayuda a la visión de la gestión y mejora su rendimiento, así como perfecciona los planes y objetivos a largo plazo. Además, invertir en un entorno menos plagado de errores y desórdenes es un gran diferencial para los colaboradores que se enfrentan a estos problemas a diario. Desde el control general de procesos hasta las aplicaciones cotidianas, garantizar la calidad de los datos es garantizar una ventaja competitiva.
Concluir
¡Los malos datos son un riesgo que las industrias no pueden asumir! Con sus consecuencias que van desde errores de maquinaria hasta posibles implicaciones gubernamentales.
Con el avance de la industria y el aumento de la digitalización de los procesos, conseguir que la información que se recopila sea más que abundante y rápida es también uno de los aspectos que diferenciarán una buena gestión de las demás.
La inversión para que no ocurran problemas influye mucho más que la «conformidad» de la industria con el mercado; Es una puerta abierta a mejoras continuas y a largo plazo, para la empresa y para todos los implicados en el proceso.
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