Los registros incompletos, duplicados o desactualizados pueden distorsionar los análisis y modelos empresariales. Según el informe 2025 Outlook: Data Integrity Trends and Insights, de la firma Precisely y el LeBow College of Business de la Drexel University, solo el 12 % de las organizaciones considera que sus datos tienen la calidad y accesibilidad necesarias para usar inteligencia artificial (IA). Por ello, es importante conocer qué factores garantizan la confiabilidad de la información.

¿Cómo identificar problemas de calidad antes de que sea tarde?

Las dificultades asociadas a la calidad pueden aparecer desde que los datos ingresan a los sistemas empresariales. Formularios sin validaciones, integraciones sin esquemas definidos y cargas masivas sin controles de duplicados añaden datos incompletos, inconsistentes o incorrectos. El establecimiento de reglas de validación desde el origen reduce el ruido y evita que los errores básicos avancen hacia procesos posteriores.

Las transformaciones también deterioran la confiabilidad de la información si no existe documentación suficiente sobre cómo se procesaron. Cada cambio realizado durante la extracción, la transformación y la carga (ETL, por sus siglas en inglés) debería conservar la trazabilidad y el linaje. Así, es difícil determinar cómo se construyó un indicador, identificar el origen de una inconsistencia y evaluar si los resultados respaldan decisiones empresariales importantes.

¿Cómo determinar qué datos empresariales necesitan mayor control?

Para identificar esta información, deben considerarse los siguientes aspectos:

1. Impacto en el negocio. La información que sustenta operaciones críticas, decisiones estratégicas o interacciones con clientes requiere controles prioritarios. Un error en la data financiera, los indicadores directivos o los registros afectará los resultados, la reputación y la experiencia del usuario.
2. Riesgo y cumplimiento. La información sujeta a regulaciones, auditorías o requisitos de seguridad necesita un monitoreo riguroso. Los datos financieros, personales o confidenciales generan sanciones, pérdidas económicas o vulnerabilidades si presentan errores o carecen de la trazabilidad adecuada.
3. Características y ciclo de vida. Los datos que cambian con frecuencia o proceden de varias fuentes requieren más supervisión. Los inventarios, los sensores y la conexión con aplicaciones externas conllevan riesgos de duplicación, inconsistencia y pérdida de información.
4. Historial y uso operativo. Los datos consultados con frecuencia por diversas áreas exigen controles reforzados, sobre todo si existen antecedentes de errores. Su efecto se multiplica cuando alimentan procesos automatizados, reportes recurrentes o aplicaciones utilizadas por varios equipos.

¿Cómo establecer responsabilidades para mantener información confiable?

Estas son algunas acciones que permiten aumentar la confiabilidad:

1. Definir responsabilidades claras. La organización debe establecer políticas de gestión de datos, asignar responsables, verificar su cumplimiento y capacitar al personal. El monitoreo permitirá detectar debilidades y aplicar mejoras a tiempo.
2. Implementar medidas de protección. La información debe clasificarse según su sensibilidad y protegerse mediante controles de acceso, cifrado, perfiles de autorización y registros de auditoría. Las medidas administrativas deben complementar estas herramientas técnicas.
3. Actualizar protocolos de revisión y conocimientos. Los riesgos evolucionan junto con la tecnología y los entornos digitales. Por ello, es necesario revisar de forma periódica las medidas de seguridad, realizar respaldos y mantener capacitados a directivos, trabajadores y responsables.

La calidad de los datos es fundamental para tomar decisiones confiables y reducir riesgos operativos. Por ello, las organizaciones deben establecer controles, responsabilidades y criterios de protección que garanticen información precisa y disponible.

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Referencias

Auditool. (2019, 24 de enero). ¿Cómo gestionar la información sensible y confidencial en las organizaciones? 

QALEON. (2026, 22 de junio). Datos sucios, decisiones equivocadas: cómo garantizar la calidad desde el origen. 

Precisely, & Drexel University’s LeBow College of Business. (2024). 2025 Outlook: Data Integrity Trends and Insights. 

Fuente consultada:

Francisco Rosales