• De acuerdo con Everstring, solo en Estados Unidos la Dirty Data tiene un costo de tres billones de dólares anuales

  • Alrededor del 40 por ciento de los leads de una compañía tienen información errónea o inexacta

  • El 57 por ciento de los negocios solo se enteran de este reto hasta que lo reporta algún cliente, proveedor o prospecto

No se puede negar que la tecnología ha traído un sinfín de beneficios. Pero también sería muy ingenuo decir que no ha provocado el nacimiento de nuevos retos. Desde 2015 que la falta de talento competente para manejar estos nuevos sistemas es un dolor de cabeza. También se puede mencionar la implementación de la Inteligencia Artificial (IA), del blockchain o simple y sencillamente, promover la innovación. Pero hay un desafío que es casi invisible: la Dirty Data.

Se le llama Dirty Data a todos los datos e información que las empresas recolectan que es falsa, incorrecta, no está actualizada o es irrelevante para su negocio. Según Concentra, es un fenómeno que ralentiza y entorpece las operaciones de los negocios. Rexer Analytics asegura que es uno de los principales retos para los expertos de análisis de insights. Express Analytics cree que afecta negativamente la productividad e incluso puede reducir la moral del personal.

Las causas del Dirty Data

Este fenómeno es complejo y no es fácil de analizar. En especial porque muchas empresas ni siquiera saben que su negocio tiene estos problemas. Un reporte de eMarketer apunta que este fenómeno no está ni siquiera mencionado entre los mayores retos que tienen para poder implementar estrategias de marketing de datos. Peor aún, hay un sinfín de pequeños errores que, conforme se van cometiendo sistemáticamente, hacen que este desafío escale aún más.

En una entrevista con Merca 2.0, Arístides Figuera, CMO de Hocelot Global, apunta que una de las raíces del Dirty Data es que las marcas no tienen bien claro para qué necesitan datos.

Recopilar y analizar datos sin un objetivo o hipótesis de negocio clara es tiempo valioso que pierden las empresas. También, la falta de definición de reglas claras respecto a los atributos y criterios de integridad o fiabilidad de los datos a recopilar le dan entrada al reto del Dirty Data.


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Un problema que jamás va a desaparecer

Hay otra cuestión grave en el manejo del Dirty Data. Se espera que en los próximos años la cantidad de datos que pueden recolectar las empresas se mucho mayor a la que son capaces hoy en día. Como lo apunta Data Diversity, esto significa que la cantidad de información que va a llegar a las bases de las empresas puede incrementar en hasta 10 veces. Figuera hace eco de esta conclusión, diciendo que no hay una solución definitiva a este tipo de información:

Lo que se busca es un equilibrio que nos deje atajar de manera adecuada los retos, predecir los problemas que se puedan presentar, y darles solución antes de que causen algún efecto. Buscamos que el Dirty Data sea controlado y su impacto sea menor o más manejable. Hay que ser más conscientes que el avance tecnológico no frenará. Su evolución debe ser usada más para predecir que para contener. Solo así podremos cerrar la brecha entre reto y solución.

Soluciones al Dirty Data

En este sentido, muchas empresas se han decidido a presentar sus propias respuestas para que los negocios puedan lidiar con la recolección de datos de mala calidad. De acuerdo con Tableu, la clave está en desarrollar procesos y herramientas más exactas y poderosas. Según Qubole, una mejor relación con los clientes reducirá la incidencia de información engañosa o falsa. El CMO de Hocelot Global, en cambio, define sus propias soluciones a este desafío:

Primero, hay que desarrollar nuevos métodos para recabar información. También es crucial evitar pedir datos innecesarios o sensibles a los clientes. Además, las marcas deben hacerse a la idea de limpiar sus bases de información lo antes posible. Por último, deberían establecerse procesos para actualizar los insights en tiempo real, con data dinámica. Las empresas deben entender que, para hacer correcciones, se requiere una inversión de dinero, tiempo y gestión.

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