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:
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.
👉 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:
👉 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:
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?
Detectar dónde están los errores más frecuentes.
Normalización de campos, eliminación de duplicados, validación automatizada.
Asignar responsables a cada conjunto de datos críticos.
Uso de herramientas que detectan errores antes de que lleguen al análisis.
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:
📋 ¿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?
¿Quieres ayuda para revisar tus datos?
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