Por qué los datos pueden mentir

Por estas razones, no debe confiar completamente en sus datos

Por qué no debemos confiar plenamente en los datos

Todos los días tomamos decisiones basadas en distintos datos. Lo hacemos para no tener que tomar decisiones basadas en nuestro instinto y porque suponemos que estamos tomando la decisión correcta. Como dependemos tanto de los datos subyacentes de esta forma, es importante darse cuenta de que los datos pueden mentir cuando tomamos decisiones importantes basadas en el análisis de datos que pueden tener efectos de gran alcance en nuestro negocio. Si los resultados del análisis son inexactos o incorrectos, pueden conducir a decisiones equivocadas, lo que a su vez puede acarrear pérdidas financieras, mala reputación, pérdida de clientes o incluso litigios. Además, unos resultados incorrectos en el análisis de datos también pueden afectar a la confianza en la capacidad de análisis de una empresa y, por tanto, repercutir negativamente en los resultados empresariales. Por lo tanto, es crucial ser consciente de que los datos a veces pueden ser engañosos y tomar las medidas adecuadas para garantizar que los resultados de los análisis sean fiables y precisos en todo momento.

Por qué los datos pueden mentir

Hay numerosas razones por las que los datos pueden mentir:

1. datos incorrectos:

Si los datos que se introducen en la solución de BI son incorrectos, se pueden extraer conclusiones erróneas. Varios factores pueden ser responsables de ello:

• Calidad de los datos: Si la calidad de los datos no es alta, los datos utilizados pueden ser incorrectos, incompletos o incoherentes. Lea el artículo«Gestiónde la calidad de los datos» para saber por qué puede ocurrir esto y cómo una buena gestión de la calidad de los datos ayuda a garantizar una alta calidad de los mismos.
• Actualidad: Si los datos en los que se basa el análisis están desfasados, es posible que el análisis no refleje las condiciones actuales del mercado o los cambios en el sector, lo que a su vez puede dar lugar a resultados incorrectos y reducir la relevancia de los análisis y datos anteriores.
• Fuente de datos: Si las fuentes de datos utilizadas no son buenas, los análisis en su sistema BI también pueden ser incorrectos. Por ejemplo, los datos introducidos manualmente o combinados a partir de distintas fuentes pueden ser incorrectos, incompletos o incoherentes. Los análisis también pueden verse distorsionados si las fuentes de datos no están correctamente vinculadas. Por ejemplo, si quiere analizar de qué países proceden la mayoría de sus clientes, pero no se asegura sistemáticamente de que se mantiene el país al crear los datos de los clientes en su sistema CRM, la fuente de datos es inadecuada. Por eso es importante asegurarse de que los datos proceden de una fuente fiable.

2. Recogida de datos deficiente:

Si las técnicas de análisis utilizadas para recoger los datos son incorrectas o no se aplican correctamente, los resultados pueden estar distorsionados. Por ejemplo, una mala elección de los métodos estadísticos o una interpretación inadecuada de los resultados pueden llevar a conclusiones falsas. La falta de validación también puede ser problemática, ya que sin ella no hay garantías de que los métodos o algoritmos de análisis se hayan aplicado correctamente y de que los resultados sean plausibles y comprensibles. Esto puede ocurrir, por ejemplo, si realiza una encuesta pero no tiene en cuenta todos los factores relevantes, formula la pregunta equivocada o no define claramente las opciones de respuesta. Esto influye en los resultados de la encuesta, de modo que el resultado no es correcto a la inversa. También es posible que el método de análisis esté influido de antemano por prejuicios inconscientes, de modo que los resultados del análisis también sean incorrectos.

3. distorsión por selección:

Si los datos utilizados para un análisis no son representativos, pueden producirse distorsiones. Lo mismo ocurre si los datos no son suficientes para representar adecuadamente la pregunta o el problema. Este es el caso, por ejemplo, si recopila reseñas de productos en una plataforma concreta que utilizan principalmente un segmento específico de sus clientes. En este caso, las valoraciones no son representativas de la opinión de todos sus clientes. Por tanto, la imagen que se obtiene de las clasificaciones está distorsionada.

4. distorsión debida al procesado:

Si los datos no se procesan correctamente, también pueden producirse distorsiones. Por ejemplo, si recopila datos para registrar el nivel de ingresos de sus clientes, pero define incorrectamente los límites superior e inferior de los ingresos, los resultados del análisis pueden reflejar una imagen distorsionada.

5. interpretación incorrecta:

Interpretar correctamente los datos disponibles y extraer de ellos conclusiones acertadas es una tarea difícil. Si la persona que realiza el análisis no tiene la suficiente experiencia o comprensión de los datos subyacentes, pueden producirse errores rápidamente. Por ejemplo, es más probable que la mayoría de los clientes dejen una reseña en línea sobre su empresa o producto si no están satisfechos con su rendimiento. Si no es consciente de ello, podría deducir de las críticas negativas que la mayoría de sus clientes están insatisfechos, aunque no debería ser así.

6. suposiciones falsas:

Incluso si los supuestos en los que se basa el análisis son incorrectos, los resultados pueden estar distorsionados. Por ejemplo, si parte de unas condiciones de mercado o unas necesidades de los clientes equivocadas, podría pensar que los clientes no comprarían su producto si faltara una determinada función. Sin embargo, los clientes pueden considerar innecesaria esta función especial o comprar su producto por otras razones.

7. representación desvinculada entre sí:

Si los datos que están relacionados entre sí se consideran de forma aislada, también se puede obtener una imagen distorsionada de la realidad. Así que probablemente todo el mundo tenga claro que los conejitos de Pascua de chocolate son populares dos meses antes de Pascua. Sin embargo, como la Pascua no tiene lugar en la misma fecha todos los años, el simple hecho de considerar las ventas de conejitos de chocolate separadamente de la fecha de la festividad podría resultar confuso. Los datos mostrarían un aumento de las compras en primavera y una caída repentina de las ventas. En este caso, sin embargo, sería difícil entender por qué es así.

8. aplicación incorrecta:

Si la solución de BI no se utiliza para el fin para el que fue desarrollada, también puede dar lugar a resultados incorrectos. Por ejemplo, si utiliza una solución desarrollada para el análisis financiero para evaluar el rendimiento de su producción, puede que no sea posible asignar todos los datos pertinentes y que los resultados del análisis sean incorrectos.

¿Qué se puede hacer para evitar estos errores?

Se pueden tomar las medidas adecuadas para evitar los errores mencionados al utilizar soluciones de BI:

1. alta calidad de los datos:

Es importante que las empresas se aseguren de que los datos que se introducen en la solución de BI son limpios y precisos. Esto puede lograrse realizando controles de calidad y comprobando continuamente la integridad y exactitud de los datos. Asegúrese también de no utilizar datos obsoletos o procedentes de fuentes poco fiables.

2. Recogida de datos bien estudiada:

También es importante que los datos utilizados para un análisis sean representativos. Por lo tanto, antes de empezar a recopilar datos, piense detenidamente dónde y cómo quiere obtenerlos, así como qué datos y factores son relevantes. Además, valide los datos, por ejemplo utilizando muestras representativas. Al seleccionar los datos, asegúrese de que sean representativos de su pregunta o problema.

3. tratamiento correcto:

El tratamiento correcto de los datos puede lograrse mediante procedimientos normalizados y comprobando que los resultados no contengan errores lógicos.

4. interpretación correcta:

Una interpretación correcta de los datos disponibles puede resultar muy difícil. Por lo tanto, asegúrese de que todas las personas que analicen e interpreten sus datos estén suficientemente formadas. Además, las suposiciones realizadas en el análisis deben pensarse detenidamente y documentarse para poder comprenderlas en cualquier momento. Si se han hecho suposiciones incorrectas, esto se pone rápidamente de manifiesto para poder corregir el análisis. Asegúrese también de que los registros de datos relacionados no se vean por separado unos de otros.

5. uso previsto:

Es importante que una solución de BI se utilice exclusivamente para el fin para el que fue desarrollada. Para garantizarlo, los usuarios deben recibir una formación adecuada. Si inicialmente sólo se ha decidido por una finalidad de aplicación específica, pero en el futuro desea utilizar su solución de BI para otros fines, el software deberá adaptarse en consecuencia para poder asignar correctamente todos los datos pertinentes.

Conclusión

Fieles al lema «nunca te fíes de una estadística que no hayas falsificado tú mismo», los datos de las soluciones de inteligencia empresarial a veces pueden ser engañosos. Dado que las decisiones tomadas sobre esta base pueden tener consecuencias de gran alcance, es importante ser consciente de esta cuestión y tomar medidas para garantizar que los resultados de los análisis sean fiables. Porque a pesar de los posibles errores, el análisis de datos y el uso de software de BI como myPARM BI^act tiene mucho sentido y es una parte importante de una estrategia empresarial de éxito.
También es posible y sensato utilizar programas de BI como myPARM BI^act para comprobar y visualizar la calidad de los datos existentes. Por ejemplo, los datos incompletos o incorrectos, así como las incoherencias relativas a las conexiones y dependencias lógicas, pueden mostrarse directamente en un cuadro de mando.

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