La \u00fanica salida verdadera al dilema es el principio de \"A la primera\", tambi\u00e9n en la gesti\u00f3n de datos. Todos conocemos los diversos incidentes causados por datos maestros incorrectos de clientes, art\u00edculos y proveedores.<\/p>\n
Algunos ejemplos:<\/strong><\/p>\n La entrega va a la direcci\u00f3n equivocada. Provoca elevados costes directos por la entrega err\u00f3nea y costes indirectos por el retraso en la facturaci\u00f3n, todo ello porque el cliente no se cre\u00f3 correctamente.<\/p>\n O:<\/strong> No puede mantener su promesa de servicio de entrega en 24 horas porque los datos maestros de los art\u00edculos o los detalles de las existencias son incorrectos o est\u00e1n incompletos.<\/p>\n Obtienes una evaluaci\u00f3n que te da la vaga sensaci\u00f3n de que algo no va bien. En pocas palabras, los datos de mala calidad de cualquier tipo son un riesgo para cualquier empresa.<\/p>\n 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 tambi\u00e9n crece de forma espectacular.<\/p>\n Sin embargo, la concienciaci\u00f3n sobre la necesidad de una calidad \u00f3ptima de los datos fue bastante escasa durante mucho tiempo. Con el avance de la transformaci\u00f3n digital en las empresas, esto est\u00e1 cambiando ahora.<\/p>\n La importancia de la calidad de los datos para el \u00e9xito de las empresas tambi\u00e9n se pone de manifiesto en el hecho de que normativas de gesti\u00f3n de riesgos financieros como Basilea III y Solvencia II tambi\u00e9n se ocupan de ella.<\/p>\n La cuesti\u00f3n ahora es c\u00f3mo optimizar la calidad de los datos. Para muchos, \"calidad de los datos\" es un t\u00e9rmino nebuloso.<\/p>\n En resumen, los datos de la empresa deben cumplir \u00f3ptimamente la finalidad prevista y reunir las caracter\u00edsticas 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.<\/p>\n La correcci\u00f3n posterior de los datos es una tarea que requiere mucho tiempo y dinero. La mejor manera en la gesti\u00f3n de datos se llama \"A la primera\". La \u00fanica forma de controlar el problema es evitar los datos incorrectos o incompletos en la fase de recogida de datos.<\/p>\n A menudo, la introducci\u00f3n de datos directamente en las aplicaciones ERP y CRM se considera laboriosa y complicada, y s\u00f3lo est\u00e1 restringida al grupo de personas que tiene licencia para ello. Estas restricciones pueden dar lugar a entradas incorrectas o embarazosas.<\/p>\n Un remedio en este caso puede ser introducir los datos en una aplicaci\u00f3n clara y cotidiana como Microsoft Excel, que sirve de front-end para la aplicaci\u00f3n ERP o CRM. Este enfoque permite estandarizar y racionalizar los procesos de gesti\u00f3n de datos en toda la empresa.<\/p>\n Nuestra plataforma Winshuttle se encarga de la interacci\u00f3n entre Excel y el sistema ERP o CRM correspondiente. Como alternativa a Excel, esto tambi\u00e9n permite la entrada de datos a trav\u00e9s de formularios HTML individuales que se adaptan con precisi\u00f3n al proceso respectivo - esto significa que los flujos de trabajo integrales de gesti\u00f3n de datos tambi\u00e9n se pueden realizar con el objetivo de optimizar a\u00fan m\u00e1s la calidad de los datos.<\/p>\n La plataforma Winshuttle tambi\u00e9n se encarga de la validaci\u00f3n obligatoria de los datos incluso antes de que se transfieran a la aplicaci\u00f3n ERP o CRM, de forma \u00f3ptima con las mismas funciones que ofrece el sistema ERP o CRM utilizado.<\/p>\n 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.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Una mala calidad de los datos pone en peligro el buen funcionamiento de los procesos empresariales. 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