La mala gestión del dato puede reducir un 20% los ingresos de las compañías

Los errores más comunes se detectan en facturación y atención al cliente y los sectores más afectados son telecomunicaciones y utilities.

Publicado el 17 Feb 2015

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Banca, Energía o Telecomunicaciones han vivido en los últimos años una fuerte reestructuración sectorial, dando lugar a grandes grupos empresariales. En este contexto, realizar una exitosa integración de la información y de los datos de los clientes de las diferentes empresas que lo conforman es una necesidad para las compañías.

Según Tinámica, aquellas empresas que no realizan una buena gestión de la integración de los datos pueden llegar a tener una repercusión en su cuenta de resultados de entre un 15% y un 20% en términos de retrasos en cobro, conceptos que no se facturan o facturas que llegan a clientes incorrectos.

Los sectores de telecomunicaciones y utilities son los que mayores dificultades presentan en cuanto a la calidad del dato; y las áreas en las que se registran más errores son en facturación y atención al cliente, donde incongruencias en las direcciones postales o en el nombre de los usuarios genera desajustes y bloqueos de los sistemas automáticos que obligan a realizar la integración de forma manual.

Las soluciones y técnicas de Data Quality están empezando a ser adoptadas paulatinamente en aquellas empresas que gestionan un gran número de clientes y en las que se ha detectado un incremento de errores y fugas de usuarios que revierten en pérdidas cuantiosas. El sector bancario es el más avanzado en este sentido, debido a que las exigencias regulatorias de este mercado han puesto en marcha mecanismos para asegurar la traza del dato.

Desde Tinámica, se recomienda a las compañías establecer una metodología de calidad del dato que permita realizar pruebas periódicas en el sistema y velar por la consistencia de la información, así como aplicar sistemas inteligentes que analicen la unicidad del dato y aprendan a detectar posibles variaciones de un mismo registro.

“Las estrategias de Data Quality permiten seguir la traza y el ciclo de vida del dato de principio a fin velando por su integridad, consistencia y pureza, y detectar cambios a través de la monitorización continua que evitan futuros desvíos”, ha comentado Enrique Serrano, Director General de Tinámica.

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Redacción Computing

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