Bad Data: cuando los errores en los datos sabotean decisiones críticas

Los errores en los datos no siempre saltan a la vista. Una fecha mal ingresada, un registro duplicado o un campo que no se actualiza pueden parecer detalles menores hasta que se traducen en decisiones equivocadas.

Descubre cómo los datos de mala calidad pueden comprometer decisiones clave, qué errores se esconden detrás y cómo proteger tu empresa de consecuencias económicas, legales y reputacionales.

¿Qué es exactamente el Bad Data?

El Bad Data (datos erróneos) son aquellos que son:

• Incorrectos
• Incompletos
• Duplicados
• Inconsistentes
• Desactualizados
• Mal estructurados

Pueden parecer errores menores, pero sus consecuencias son graves: desde decisiones mal fundamentadas hasta problemas legales.

Como afirma Veda Bawo, directora de gobernanza de datos en Raymond James:

“Puedes tener todas las herramientas sofisticadas, pero si la calidad de tus datos no es buena, no llegarás a ninguna parte.”

Esa afirmación sintetiza la gravedad del problema: incluso la mejor tecnología no corrige malos datos.

¿Por qué debería importarte el Bad Data?

Según IBM, el Bad Data puede costarle a una empresa hasta un 30% de sus ingresos anuales. Pero no es el único estudio que alerta sobre este fenómeno.

• Un informe de Gartner (2023) estima que el 60% de las organizaciones sufrirá pérdidas económicas atribuibles a la baja calidad de sus datos antes de 2027.
• En Latinoamérica, un estudio de IDC reveló que el 65% de las empresas admite tomar decisiones con información incompleta o poco confiable.
• Según datos recopilados por Enlace, más del 67% de la población que aporta a seguridad social puede estar afectada por inconsistencias que impactan decisiones administrativas y comerciales.

👉 En nuestro artículo: Calidad de los datos: el motor de la transformación digital, profundizamos en por qué sin datos confiables, no hay transformación sostenible.

¿Cómo se genera el Bad Data?

Estos errores pueden aparecer en cualquier punto del ciclo de vida del dato:

• Al recolectar: formularios mal diseñados, errores manuales.
• Al integrar fuentes: falta de control de calidad entre sistemas.
• En migraciones: sin validación ni limpieza previa.
• Por falta de gobernanza: sin responsables asignados a los datos.
• Por silos informativos: cada área opera con su propia versión de la verdad.

👉 Descubre cómo evitarlo en nuestro artículo: Evita silos de datos: estrategia unificada para tu empresa

¿Dónde impacta directamente el Bad Data?

Lo más peligroso del Bad Data es que muchas empresas no saben cuánto les está costando. Según estudios de IBM, les puede suponer a las empresas hasta un 30% de los ingresos, ya que impacta directamente en áreas clave como:

• Marketing: campañas mal dirigidas, contactos duplicados, ROI poco claro.
• Ventas: leads irreales, malas previsiones, oportunidades perdidas.
• Operaciones: errores en logística, inventarios y tiempos de entrega.
• Finanzas: reportes alterados, riesgo de multas por errores en datos contables.
• Recursos Humanos: selección basada en información inexacta, contrataciones erradas.
• Gestión de Seguridad Social: errores en reportes de aportes, problemas con la UGPP, riesgos normativos.

Riesgos legales del Bad Data

El impacto del Bad Data no es solo operativo, también legal y regulatorio, especialmente en sectores como:

▶ Salud

Errores en la información de cotizantes pueden llevar a coberturas erradas, tratamientos sin respaldo y conflictos legales con EPS o pacientes.

▶ Sector financiero

Datos inconsistentes pueden resultar en otorgamiento indebido de créditos, incumplimiento de normas de protección al consumidor, o problemas con la Superfinanciera.

▶ Seguridad Social

Una mala validación de datos puede generar sanciones por parte de la UGPP, además de pérdidas económicas. Como lo abordamos en nuestras soluciones, herramientas como el Radar de Seguridad Social permiten detectar estas fallas antes de que generen sanciones.

¿Cómo combatir el Bad Data?

1. Diagnóstico inicial

Detectar dónde están los errores más frecuentes.

2. Unificación y depuración

Normalización de campos, eliminación de duplicados, validación automatizada.

3. Gobierno de datos

Asignar responsables a cada conjunto de datos críticos.

4. Automatización de validaciones

Uso de herramientas que detectan errores antes de que lleguen al análisis.

5. Cultura de datos

Toda la organización debe saber por qué el dato importa.

👉 Aprende cómo lograrlo en nuestro artículo: ¿Qué es Data Literacy y por qué tu empresa lo necesita?

Casos de uso: Cómo Enlace te ayuda a vencer el Bad Data

Desde Enlace, llevamos 19 años ayudando a empresas a tomar decisiones con datos confiables, actualizados y estructurados:

• Validamos la experiencia laboral con Huella Laboral
• Detectamos inconsistencias en aportes con nuestro Radar de Seguridad Social
• Creamos campañas con Marketing Dirigido basado en datos limpios
• Perfilar mejor a tus clientes con datos estructurados y actualizados
• Ayudamos a tomar decisiones con análisis confiables, no con intuiciones
  
  

📋 ¿Mi empresa tiene Bad Data?

Responde estas preguntas para hacer un autodiagnóstico rápido:

✅ ¿Tengo campos obligatorios vacíos en mis bases de datos?
✅ ¿Los mismos clientes aparecen con nombres distintos en diferentes sistemas?
✅ ¿Mi equipo toma decisiones con reportes que luego deben “ajustar manualmente”?
✅ ¿Hay información crítica sin responsables asignados?
✅ ¿Las bases de datos de proveedores o empleados están duplicadas o desactualizadas?
✅ ¿He recibido sanciones o requerimientos de entidades como la UGPP o la DIAN por errores de información?

Si respondiste afirmativamente a 2 o más preguntas, tu empresa necesita trabajar en calidad de datos cuanto antes.

Conclusión: La calidad del dato ya no es opcional

Ignorar el problema del Bad Data no lo hace desaparecer. De hecho, lo amplifica con el tiempo. En un entorno donde los datos son el activo más valioso de una empresa, trabajar en su calidad es una inversión, no un gasto.

La calidad del dato ya no es opcional. Es la base sobre la que se construyen decisiones, estrategias y resultados. Ignorar este problema no lo hace desaparecer. Pero actuar sobre él puede marcar la diferencia entre dejarse arrastrar por errores invisibles o liderar con información precisa, fiable y útil.

“Sin datos limpios, o datos suficientemente limpios, tu ciencia de datos no sirve para nada”

Michael Stonebraker, profesor adjunto, MIT

La decisión es tuya:
¿Construir sobre información sólida o seguir corriendo riesgos innecesarios?

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