PYMES MAGAZINE - MAYO 2020

LA VOZ DE
LOS EXPERTOS
Tecnología y Empresa
Dirty Data: Qué es y su
repercusión en el ámbito
empresarial
Por Fernando Molina, CEO de NUBEADO - Expertos en tecnologías web
En pleno siglo XXI, es de sobra
conocido que un uso adecuado
de los datos en la empresa, resulta
fundamental para ser competitivo.
Pero del mismo modo esta información
por sí misma, no es útil si
no se tiene en cuenta su ubicación,
quién la controla y cuál puede ser
su utilidad; y ese es precisamente,
el mayor reto de las empresas que
trabajan en torno a la analítica de
datos. En otras palabras, lograr que
esta abundante información (Big
Data), no se acabe convirtiendo en
“Dirty Data”.
El término “Dirty Data” hace mención
a datos incorrectos y registros
duplicados que, por lo general,
conllevan problemas de imprecisión.
La información que recopilan
las compañías a través de encuestas,
formularios, etc., habitualmente incluyen
datos falsos que aportan los
usuarios, bien porque el usuario se
ha equivocado al introducirlos, bien
porque han quedado obsoletos, o
bien porque han sido falsificados
de forma intencionada con fines
ilegales.
La eliminación completa de esos
“datos sucios” y su separación de
datos veraces, resultar una misión
cuasi imposible y es ahí precisamente,
donde se encuentra el gran
reto.
Para alcanzar resultados positivos
con el “Big Data”, es capital que
podamos garantizar que los datos
sean correctos, pero se calcula
que entre el 60% y el 80% de los
datos que se recopilan actualmente
son falsos o imprecisos. Según un
informe del Instituto de Almacenamiento
de Datos (TDWI), el
“Dirty Data” produce un coste a las
empresas de EE.UU. en torno a los
600.000 millones de dólares cada
año.
Por ello, es crítica la tarea de
reducir este “Dirty Data”, ya que
además de suponer beneficios para
las empresas, también se refleja en
los clientes finales, que ven como
los productos que les ofrecen las
empresas se ajustan mejor a sus
necesidades reales.
Pero, ¿Cómo podemos acabar