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Acertar a la primera en la gestión de datos

Una mala calidad de los datos pone en peligro el buen funcionamiento de los procesos empresariales. Provoca retrasos o pérdidas de ventas, costes directos e indirectos elevados y daña la imagen - en lenguaje llano: la mala calidad de los datos reduce el éxito de la empresa.
Revista E-3
23. septiembre 2015
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Este texto ha sido traducido automáticamente del alemán al español.

La única salida verdadera al dilema es el principio de "A la primera", también en la gestión de datos. Todos conocemos los diversos incidentes causados por datos maestros incorrectos de clientes, artículos y proveedores.

Algunos ejemplos:

La entrega va a la dirección equivocada. Provoca elevados costes directos por la entrega errónea y costes indirectos por el retraso en la facturación, todo ello porque el cliente no se creó correctamente.

O: No puede mantener su promesa de servicio de entrega en 24 horas porque los datos maestros de los artículos o los detalles de las existencias son incorrectos o están incompletos.

Obtienes una evaluación que te da la vaga sensación de que algo no va bien. En pocas palabras, los datos de mala calidad de cualquier tipo son un riesgo para cualquier empresa.

La calidad de los datos, esencial para la gestión de riesgos

Los expertos parten de la base de que alrededor del 25 por ciento de los datos de los sistemas ERP y CRM simplemente no son correctos, y en vista del enorme aumento diario de datos, el potencial de peligro también crece de forma espectacular.

Sin embargo, la concienciación sobre la necesidad de una calidad óptima de los datos fue bastante escasa durante mucho tiempo. Con el avance de la transformación digital en las empresas, esto está cambiando ahora.

La importancia de la calidad de los datos para el éxito de las empresas también se pone de manifiesto en el hecho de que normativas de gestión de riesgos financieros como Basilea III y Solvencia II también se ocupan de ella.

La cuestión ahora es cómo optimizar la calidad de los datos. Para muchos, "calidad de los datos" es un término nebuloso.

En resumen, los datos de la empresa deben cumplir óptimamente la finalidad prevista y reunir las características de calidad definidas para ello: deben reflejar la realidad en cuanto a contenido y tiempo, no tener errores, ser completos y coherentes. Los duplicados deben evitarse a toda costa.

Camino del Rey Primera vez bien

La corrección posterior de los datos es una tarea que requiere mucho tiempo y dinero. La mejor manera en la gestión de datos se llama "A la primera". La única forma de controlar el problema es evitar los datos incorrectos o incompletos en la fase de recogida de datos.

A menudo, la introducción de datos directamente en las aplicaciones ERP y CRM se considera laboriosa y complicada, y sólo está restringida al grupo de personas que tiene licencia para ello. Estas restricciones pueden dar lugar a entradas incorrectas o embarazosas.

Un remedio en este caso puede ser introducir los datos en una aplicación clara y cotidiana como Microsoft Excel, que sirve de front-end para la aplicación ERP o CRM. Este enfoque permite estandarizar y racionalizar los procesos de gestión de datos en toda la empresa.

Nuestra plataforma Winshuttle se encarga de la interacción entre Excel y el sistema ERP o CRM correspondiente. Como alternativa a Excel, esto también permite la entrada de datos a través de formularios HTML individuales que se adaptan con precisión al proceso respectivo - esto significa que los flujos de trabajo integrales de gestión de datos también se pueden realizar con el objetivo de optimizar aún más la calidad de los datos.

La plataforma Winshuttle también se encarga de la validación obligatoria de los datos incluso antes de que se transfieran a la aplicación ERP o CRM, de forma óptima con las mismas funciones que ofrece el sistema ERP o CRM utilizado.

Calidad de los datos: un asunto de jefes

Las empresas hacen bien en concienciar de la necesidad de la calidad de los datos a todos los niveles. Esto funciona mejor con responsabilidades claras en un enfoque descendente a nivel directivo y departamental, de modo que optimizar y garantizar la calidad de los datos sea cosa del jefe.

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Revista E-3

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