La integración adecuada de análisis de datos se ha convertido en un pilar fundamental para la toma de decisiones calculadas. Lamentablemente, los errores de integración son comunes y pueden hacer más daño que bien. Si las organizaciones intentan resolver el problema solo con la limpieza de datos, sus estrategias de avance tecnológico se verán afectadas. Por lo tanto, ¿cómo afectan los errores de integración de datos a los resultados comerciales?
Estos errores de integración ocurren cuando las empresas combinan múltiples fuentes o sistemas de manera incorrecta. Las discrepancias resultantes, como información faltante, inexacta, incompleta o duplicada, obligan a posponer el análisis hasta después de la limpieza de datos.
Estas fallas de integración ocurren por varias razones. A veces, las empresas utilizan sistemas heredados o software que son incompatibles con su tecnología más reciente. Por ejemplo, uno puede ser NoSQL mientras que el otro es jerárquico, lo que implica diferentes esquemas y consultas que son costosas y consumen tiempo para corregir.
Otras veces, los errores de integración ocurren debido a que las fuentes de datos están formateadas de manera diferente. Por ejemplo, un sistema puede usar JSON mientras que otro usa XML. Alternativamente, el contenido puede ser inconsistente. Por ejemplo, una descarga e instalación pueden sonar como lo mismo, pero representan acciones diferentes, lo que puede generar discrepancias si se les clasifica como iguales.
Aunque resolver estos errores de integración puede parecer sencillo, en la práctica puede ser todo un desafío. Esto podría explicar por qué solo el 13% de los ejecutivos empresariales sienten que la estrategia de datos de sus organizaciones está dando buenos resultados. Una análisis incompleto o deficiente conduce a ideas pobres.
La mala integración de análisis de datos puede interrumpir o incluso detener el avance tecnológico de un negocio. Conlleva mayores gastos operativos, resultados comerciales deficientes, retraso en la toma de decisiones, desventajas competitivas y oportunidades comerciales perdidas.
Sin embargo, estos problemas se pueden prevenir. En lugar de enfocarse únicamente en la limpieza de datos después de la recopilación y agregación, las empresas deben tomar medidas proactivas para evitar los errores de integración de análisis de datos desde el inicio. Esto implica estandarizar los formatos y estructuras de datos, así como considerar la actualización de sistemas y software incompatibles.
Cuando los profesionales son conscientes de los valores faltantes, incompletos o inexactos en sus conjuntos de datos, la limpieza es a menudo su primer instinto. Si bien es un enfoque adecuado, no brinda los mismos beneficios que la acción proactiva. Al priorizar la estandarización y compatibilidad, las empresas pueden obtener una ventaja competitiva, mejorar su toma de decisiones estratégicas y acelerar su avance tecnológico.
Fuente: Adaptado de ReHack Magazine
Preguntas frecuentes (FAQ) sobre los errores de integración de datos:
1. ¿Qué son los errores de integración de datos?
Los errores de integración de datos ocurren cuando las empresas combinan múltiples fuentes o sistemas de manera incorrecta, lo que resulta en discrepancias como información faltante, inexacta, incompleta o duplicada.
2. ¿Cuáles son las razones de los errores de integración de datos?
Los errores de integración pueden ocurrir debido a la incompatibilidad entre sistemas heredados y tecnologías más recientes, así como al formateo diferente de las fuentes de datos o al contenido inconsistente.
3. ¿Cómo afectan los errores de integración de datos a los resultados comerciales?
Los errores de integración de datos pueden interrumpir el avance tecnológico de un negocio, generar gastos operativos mayores, afectar los resultados comerciales, retrasar la toma de decisiones, crear desventajas competitivas y perder oportunidades comerciales.
4. ¿Cómo se pueden prevenir los errores de integración de datos?
En lugar de centrarse únicamente en la limpieza de datos después de la recopilación, las empresas deben tomar medidas proactivas como estandarizar los formatos y estructuras de datos, así como considerar la actualización de sistemas y software incompatibles.
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