{"id":23341,"date":"2023-05-03T10:00:00","date_gmt":"2023-05-03T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/parm.com\/why-data-can-lie\/"},"modified":"2026-09-28T08:01:24","modified_gmt":"2026-09-28T06:01:24","slug":"why-data-can-lie-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/parm.com\/es\/why-data-can-lie-3\/","title":{"rendered":"Por qu\u00e9 los datos pueden mentir"},"content":{"rendered":"<div class=\"et_pb_section_0 et_pb_section et_section_regular et_block_section\">\n<div class=\"et_pb_row_0 et_pb_row et_block_row\">\n<div class=\"et_pb_column_0 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_0 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h1>Por qu\u00e9 los datos pueden mentir<\/h1>\n<p>Por estas razones, no debe confiar completamente en sus datos<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_image_0 et_pb_image et_pb_module et_flex_module\"><span class=\"et_pb_image_wrap\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Post_Data_lie_ES.jpg\" alt=\"Por qu\u00e9 los datos pueden mentir\" title=\"Post_data_lies\" width=\"2500\" height=\"1313\" srcset=\"https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Post_Data_lie_ES.jpg 2500w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Post_Data_lie_ES-1280x672.jpg 1280w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Post_Data_lie_ES-980x515.jpg 980w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Post_Data_lie_ES-480x252.jpg 480w\" sizes=\"(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) and (max-width: 980px) 980px, (min-width: 981px) and (max-width: 1280px) 1280px, (min-width: 1281px) 2500px, 100vw\" class=\"wp-image-22999\" \/><\/span><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"et_pb_row_1 et_pb_row et_block_row\">\n<div class=\"et_pb_column_1 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_1 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>Muchas empresas est\u00e1n a la caza de los datos m\u00e1s completos posibles y utilizan soluciones de inteligencia empresarial (BI) para analizarlos y tomar decisiones. Pero, \u00bfse da cuenta de que los datos a veces mienten? S\u00ed, ha le\u00eddo bien: los datos pueden ser enga\u00f1osos y, por tanto, conducir a decisiones equivocadas. Le explicamos por qu\u00e9 y c\u00f3mo pueden mentir los datos y qu\u00e9 medidas puede tomar para garantizar que su soluci\u00f3n de BI ofrezca resultados fiables y precisos.   <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_2 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_88 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/parm.com\/es\/why-data-can-lie-3\/#Por_que_no_debemos_confiar_plenamente_en_los_datos\" >Por qu\u00e9 no debemos confiar plenamente en los datos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/parm.com\/es\/why-data-can-lie-3\/#Por_que_los_datos_pueden_mentir\" >Por qu\u00e9 los datos pueden mentir<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/parm.com\/es\/why-data-can-lie-3\/#%C2%BFQue_se_puede_hacer_para_evitar_estos_errores\" >\u00bfQu\u00e9 se puede hacer para evitar estos errores?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/parm.com\/es\/why-data-can-lie-3\/#Conclusion\" >Conclusi\u00f3n<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Por_que_no_debemos_confiar_plenamente_en_los_datos\"><\/span>Por qu\u00e9 no debemos confiar plenamente en los datos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Todos los d\u00edas 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 decisi\u00f3n 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 an\u00e1lisis de datos que pueden tener efectos de gran alcance en nuestro negocio. Si los resultados del an\u00e1lisis son inexactos o incorrectos, pueden conducir a decisiones equivocadas, lo que a su vez puede acarrear p\u00e9rdidas financieras, mala reputaci\u00f3n, p\u00e9rdida de clientes o incluso litigios. Adem\u00e1s, unos resultados incorrectos en el an\u00e1lisis de datos tambi\u00e9n pueden afectar a la confianza en la capacidad de an\u00e1lisis 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 enga\u00f1osos y tomar las medidas adecuadas para garantizar que los resultados de los an\u00e1lisis sean fiables y precisos en todo momento.     <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_3 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Por_que_los_datos_pueden_mentir\"><\/span>Por qu\u00e9 los datos pueden mentir<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Hay numerosas razones por las que los datos pueden mentir:<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_4 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>1. datos incorrectos:<\/h3>\n<p>Si los datos que se introducen en la soluci\u00f3n de BI son incorrectos, se pueden extraer conclusiones err\u00f3neas. Varios factores pueden ser responsables de ello: <\/p>\n<ul>\n<li><strong>Calidad de los datos:<\/strong> si la calidad de los datos no es alta, puede que los datos que se usan est\u00e9n err\u00f3neos, sean incompletos o inconsistentes. Para saber por qu\u00e9 puede pasar esto y c\u00f3mo una buena gesti\u00f3n de la calidad de los datos ayuda a garantizar una alta calidad de los datos, \u00e9chale un vistazo al art\u00edculo \u00abGesti\u00f3n de la calidad de los datos\u00bb. <\/li>\n<li><strong>Actualidad:<\/strong> Si los datos en los que se basa el an\u00e1lisis est\u00e1n desfasados, es posible que el an\u00e1lisis 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 an\u00e1lisis y datos anteriores.<\/li>\n<li><strong>Fuente de datos:<\/strong> Si las fuentes de datos utilizadas no son buenas, los an\u00e1lisis en su sistema BI tambi\u00e9n pueden ser incorrectos. Por ejemplo, los datos introducidos manualmente o combinados a partir de distintas fuentes pueden ser incorrectos, incompletos o incoherentes. Los an\u00e1lisis tambi\u00e9n pueden verse distorsionados si las fuentes de datos no est\u00e1n correctamente vinculadas. Por ejemplo, si quiere analizar de qu\u00e9 pa\u00edses proceden la mayor\u00eda de sus clientes, pero no se asegura sistem\u00e1ticamente de que se mantiene el pa\u00eds 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.    <\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_5 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>2. Recogida de datos deficiente:<\/h3>\n<p>Si las t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis utilizadas para recoger los datos son incorrectas o no se aplican correctamente, los resultados pueden estar distorsionados. Por ejemplo, una mala elecci\u00f3n de los m\u00e9todos estad\u00edsticos o una interpretaci\u00f3n inadecuada de los resultados pueden llevar a conclusiones falsas. La falta de validaci\u00f3n tambi\u00e9n puede ser problem\u00e1tica, ya que sin ella no hay garant\u00edas de que los m\u00e9todos o algoritmos de an\u00e1lisis 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. Tambi\u00e9n es posible que el m\u00e9todo de an\u00e1lisis est\u00e9 influido de antemano por prejuicios inconscientes, de modo que los resultados del an\u00e1lisis tambi\u00e9n sean incorrectos.     <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_6 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>3. distorsi\u00f3n por selecci\u00f3n:<\/h3>\n<p>Si los datos utilizados para un an\u00e1lisis 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 rese\u00f1as de productos en una plataforma concreta que utilizan principalmente un segmento espec\u00edfico de sus clientes. En este caso, las valoraciones no son representativas de la opini\u00f3n de todos sus clientes. Por tanto, la imagen que se obtiene de las clasificaciones est\u00e1 distorsionada.    <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_7 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>4. distorsi\u00f3n debida al procesado:<\/h3>\n<p>Si los datos no se procesan correctamente, tambi\u00e9n pueden producirse distorsiones. Por ejemplo, si recopila datos para registrar el nivel de ingresos de sus clientes, pero define incorrectamente los l\u00edmites superior e inferior de los ingresos, los resultados del an\u00e1lisis pueden reflejar una imagen distorsionada. <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_8 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>5. interpretaci\u00f3n incorrecta:<\/h3>\n<p>Interpretar correctamente los datos disponibles y extraer de ellos conclusiones acertadas es una tarea dif\u00edcil. Si la persona que realiza el an\u00e1lisis no tiene la suficiente experiencia o comprensi\u00f3n de los datos subyacentes, pueden producirse errores r\u00e1pidamente. Por ejemplo, es m\u00e1s probable que la mayor\u00eda de los clientes dejen una rese\u00f1a en l\u00ednea sobre su empresa o producto si no est\u00e1n satisfechos con su rendimiento. Si no es consciente de ello, podr\u00eda deducir de las cr\u00edticas negativas que la mayor\u00eda de sus clientes est\u00e1n insatisfechos, aunque no deber\u00eda ser as\u00ed.   <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_9 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>6. suposiciones falsas:<\/h3>\n<p>Incluso si los supuestos en los que se basa el an\u00e1lisis son incorrectos, los resultados pueden estar distorsionados. Por ejemplo, si parte de unas condiciones de mercado o unas necesidades de los clientes equivocadas, podr\u00eda pensar que los clientes no comprar\u00edan su producto si faltara una determinada funci\u00f3n. Sin embargo, los clientes pueden considerar innecesaria esta funci\u00f3n especial o comprar su producto por otras razones.  <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_10 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>7. representaci\u00f3n desvinculada entre s\u00ed:<\/h3>\n<p>Si los datos que est\u00e1n relacionados entre s\u00ed se consideran de forma aislada, tambi\u00e9n se puede obtener una imagen distorsionada de la realidad. As\u00ed 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 a\u00f1os, el simple hecho de considerar las ventas de conejitos de chocolate separadamente de la fecha de la festividad podr\u00eda resultar confuso. Los datos mostrar\u00edan un aumento de las compras en primavera y una ca\u00edda repentina de las ventas. En este caso, sin embargo, ser\u00eda dif\u00edcil entender por qu\u00e9 es as\u00ed.    <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_11 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h3>8. aplicaci\u00f3n incorrecta:<\/h3>\n<p>Si la soluci\u00f3n de BI no se utiliza para el fin para el que fue desarrollada, tambi\u00e9n puede dar lugar a resultados incorrectos. Por ejemplo, si utiliza una soluci\u00f3n desarrollada para el an\u00e1lisis financiero para evaluar el rendimiento de su producci\u00f3n, puede que no sea posible asignar todos los datos pertinentes y que los resultados del an\u00e1lisis sean incorrectos. <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_12 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFQue_se_puede_hacer_para_evitar_estos_errores\"><\/span>\u00bfQu\u00e9 se puede hacer para evitar estos errores?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Se pueden tomar las medidas adecuadas para evitar los errores mencionados al utilizar soluciones de BI:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Alta calidad de los datos:<\/strong> es importante que las empresas se aseguren de que los datos que se introducen en la soluci\u00f3n de BI est\u00e9n limpios y sean precisos. Esto se puede conseguir llevando a cabo controles de calidad y revisando continuamente los datos para comprobar que est\u00e9n completos y sean exactos. Adem\u00e1s, aseg\u00farate de no utilizar datos obsoletos ni procedentes de fuentes poco fiables.  <\/li>\n<li><strong>Recopilaci\u00f3n de datos bien planificada:<\/strong> adem\u00e1s, es importante que los datos que se utilicen para el an\u00e1lisis sean representativos. Por eso, antes de empezar a recopilar datos, piensa bien d\u00f3nde y c\u00f3mo quieres obtenerlos, as\u00ed como qu\u00e9 datos y factores son relevantes. Adem\u00e1s, realiza una validaci\u00f3n de los datos, por ejemplo, utilizando muestras representativas. A la hora de seleccionar los datos, aseg\u00farate de que sean representativos de tu pregunta o problema.   <\/li>\n<li><strong>Tratamiento correcto:<\/strong> El tratamiento correcto de los datos se puede lograr mediante procedimientos estandarizados y la comprobaci\u00f3n de que los resultados no contengan errores l\u00f3gicos.<\/li>\n<li><strong>Interpretaci\u00f3n correcta:<\/strong> Interpretar correctamente los datos disponibles puede resultar muy complicado. Por eso, aseg\u00farate de que todo el que analice e interprete tus datos tenga la formaci\u00f3n necesaria. Adem\u00e1s, las hip\u00f3tesis que se planteen durante el an\u00e1lisis deben estar bien pensadas y documentadas, para que puedas entenderlas en cualquier momento. De esta forma, si se han hecho supuestos err\u00f3neos, se detectar\u00e1n r\u00e1pidamente y se podr\u00e1 corregir el an\u00e1lisis. Adem\u00e1s, procura no analizar por separado conjuntos de datos que est\u00e9n relacionados entre s\u00ed.    <\/li>\n<li><strong>Uso previsto:<\/strong> Es importante que una soluci\u00f3n de BI se utilice exclusivamente para el fin para el que se ha desarrollado. Para garantizarlo, los usuarios deben recibir la formaci\u00f3n adecuada. Si al principio solo te hab\u00edas decidido por un uso concreto, pero en el futuro quieres usar tu soluci\u00f3n de BI tambi\u00e9n para otros fines, el software deber\u00eda adaptarse en consecuencia para poder mostrar correctamente todos los datos relevantes.  <\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"et_pb_row_2 et_pb_row et_block_row\">\n<div class=\"et_pb_column_2 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_13 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span>Conclusi\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Fieles al lema \"nunca te f\u00edes de una estad\u00edstica que no hayas falsificado t\u00fa mismo\", los datos de las soluciones de inteligencia empresarial a veces pueden ser enga\u00f1osos.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"et_pb_row_3 et_pb_row et_block_row\">\n<div class=\"et_pb_column_3 et_pb_column et_pb_column_1_2 et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_14 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>Dado que las decisiones que se toman sobre esta base pueden tener consecuencias de gran alcance, es importante ser consciente de este problema y tomar medidas para garantizar que los resultados de los an\u00e1lisis sean fiables. Porque, a pesar de los posibles errores, el an\u00e1lisis de datos y el uso de un software de BI como myPARM BIact tiene mucho sentido y es una parte importante de una estrategia empresarial de \u00e9xito. <\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n<div class=\"et_pb_column_4 et_pb_column et_pb_column_1_2 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\">\n<div class=\"et_pb_text_15 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>M\u00e1s informaci\u00f3n sobre el software de gesti\u00f3n de proyectos y carteras myPARM:<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_module et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_0_wrapper preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default_wrapper preset--module--divi-button--default_wrapper\"><a class=\"et_pb_button_0 et_pb_button et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default preset--module--divi-button--default\" href=\"https:\/\/parm.com\/es\/gestion-de-proyectos\/\" target=\"_blank\">Seguir leyendo<\/a><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_text_16 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--&quot;default&quot;\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>\u00bfQuieres conocer myPARM en una demostraci\u00f3n? Entonces, \u00a1concierta ahora una cita con nosotros! <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<div class=\"et_pb_module et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_1_wrapper preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default_wrapper preset--module--divi-button--default_wrapper\"><a class=\"et_pb_button_1 et_pb_button et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default preset--module--divi-button--default\" href=\"https:\/\/calendly.com\/d\/ymv-ffv-cqx\" target=\"_blank\">PEDIR CITA<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Muchas empresas est\u00e1n a la caza de los datos m\u00e1s completos posibles y utilizan soluciones de inteligencia empresarial (BI) para analizarlos y tomar decisiones. Pero, \u00bfse da cuenta de que los datos a veces mienten? S\u00ed, exactamente, los datos pueden ser enga\u00f1osos y, por tanto, conducir a decisiones equivocadas. Le explicamos por qu\u00e9 y c\u00f3mo pueden mentir los datos y qu\u00e9 medidas puede tomar para garantizar que su soluci\u00f3n de BI ofrezca resultados fiables y precisos.     <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":22999,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[978],"tags":[62,852,63],"class_list":["post-23341","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-de-negocio","tag-bi","tag-big-data","tag-business-intelligence"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.5 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Por qu\u00e9 los datos pueden mentir | Parm AG<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Los datos pueden mentir y ser enga\u00f1osos. Le explicamos por qu\u00e9 es as\u00ed y c\u00f3mo puede seguir tomando las decisiones correctas.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/parm.com\/es\/why-data-can-lie-3\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Por qu\u00e9 los datos pueden mentir\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Muchas empresas est\u00e1n a la caza de los datos m\u00e1s completos posibles y utilizan soluciones de inteligencia empresarial (BI) para analizarlos y tomar decisiones. Pero, \u00bfse da cuenta de que los datos a veces mienten? S\u00ed, exactamente: los datos pueden ser enga\u00f1osos y, por tanto, conducir a decisiones equivocadas. 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