La digitalización ha demostrado que es posible hacer más inteligentes los procesos y las decisiones, pero también ha dejado claro que los malos datos hacen al sector de Compras aún más ineficiente que antes, cuando estos procesos eran manuales.
Además, en un mundo cada vez más digital, los datos erróneos perjudican las negociaciones, las relaciones con los proveedores y, sobre todo, la toma de decisiones, que se vuelve inconsistente, aumenta los riesgos y afecta negativamente al negocio. El problema es que pocas empresas conocen el coste real de estos datos incompletos., obsoletos o simplemente erróneos y lo vulnerables que son al riesgo de escasez de suministro debido a la elección de un proveedor con problemas.
Según un estudio de Kaggle, plataforma centrada en ciencia de datos, el 49,4% de los profesionales del sector afirma que los datos sucios son la mayor barrera para implementar una solución de inteligencia artificial en las empresas.
Y, claro, esto tiene consecuencias prácticas, como cerrar un contrato con un proveedor, creer que está operando con normalidad, eficiencia y cumpliendo plazos, y descubrir que la empresa estaba cerca de la quiebra, con salarios atrasados, deudas con varios bancos y con varias entregas atrasadas.
Falta de visibilidad
Los datos corruptos pueden, obviamente, perjudicar la planta de producción, causando interrupciones no programadas por falta de insumos o problemas de suministro no detectados a tiempo. En otras palabras, esto genera un coste inesperado, ya que la empresa tendrá que buscar un nuevo proveedor, realizar una compra urgente y pagar más por ella, además de correr el riesgo de retrasar la entrega del producto —que ya no se fabrica— al cliente.
Esta falta de visibilidad y conocimiento sobre la propia cadena de suministro puede tener resultados trágicos para la reputación de la empresa, problemas con la calidad del producto y, en consecuencia, pérdidas en la satisfacción del cliente.
Desafortunadamente, muchas empresas se dan cuenta de este problema demasiado tarde, cuando sus decisiones resultan ineficaces y los costos se descontrolan. Y esto puede convertirse en un círculo vicioso: datos erróneos conducen a malas decisiones que minan aún más la confianza en el uso de la información en poder de la empresa, perjudicando aún más las decisiones…
¿Qué hacer para evitar problemas?
Según IDC, para 2020, la humanidad había producido alrededor de 400 zettabytes, o 40 billones de gigabytes, de datos. Cada persona produce 117 gigabytes de información al año, y la proyección para 2025 es que esta cifra alcance los 300 gigabytes. Por lo tanto, el reto de mantener la información limpia y fiable es enorme.
La higiene de las bases de datos está estrechamente relacionada con la forma en que una empresa gestiona la información corporativa. Por ejemplo, si los datos se almacenan en bases de datos separadas y con qué frecuencia se revisa esta información para eliminar inconsistencias. Mantener los datos limpios ayuda a reducir costos, por supuesto, pero también es esencial para preservar la reputación de la empresa.
Auditar los datos
Los datos pueden provenir de diversas fuentes, y si se almacenan en silos que no se comunican entre sí, puede ser difícil organizarlos, acceder a ellos y analizarlos de forma segura, uno de los principales problemas que conducen a datos corruptos. Al centralizar el almacenamiento de esta información, se pueden detectar inconsistencias con mayor facilidad.
Eliminar datos basura
Gran parte de la información capturada puede no ser necesaria para la empresa, y parte puede estar duplicada. Estos datos deben eliminarse de la base de datos para que los recursos analíticos sean más eficientes. En otras palabras, la auditoría de datos es esencial para comprender la información que posee la empresa y eliminar la que no sea útil.
Establecer reglas y restricciones
La estandarización y la consistencia son esenciales para mantener los datos limpios y crear bases de datos fáciles de analizar. Los estudios demuestran que el 60 % de los datos erróneos se deben a errores humanos, por lo que automatizar la entrada de datos puede eliminar muchos de estos errores.
Actualizar los datos
Mantener una rutina de actualización y verificación de datos es esencial para garantizar su coherencia; idealmente, este proceso debería estar automatizado. Los datos obsoletos afectan negativamente el análisis y generan información inconsistente, lo que puede perjudicar una negociación.
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