Un artículo más en el que seguiremos hablando acerca del Big Data y del Bad Data. Aprovechamos la oportunidad para invitarte a leer el artículo anterior en el que hemos tocado el tema.
Tengamos en cuenta que en muchas ocasiones las empresas deberán luchar contra el Bad Data, pero esto no es suficiente para estar seguro que los datos malos han sido eliminados. También se debe tratar de seguir consiguiendo información de calidad, para ello será necesario comprender las causas del Bad Data.
Un punto clave es la ausencia de datos. En muchas oportunidades no se cuenta con la información suficiente para la toma de decisiones Esto se puede deber a que no se ha prestado atención en la importancia de conseguir datos o, simplemente, porque no se saben cómo pueden acceder a la información.
En relación a los datos incorrectos podemos señalar que, a diferencia de lo que pasa con el hecho de no tener datos, es este caso se cuenta con datos pero que no son fieles a la realidad. Pueden ser tergiversados y eso puede tener consecuencias no muy buenas.
Datos incompletos e irreales. Un claro ejemplo es el que se encuentra a la hora de registrar los movimientos de los usuarios en la web. Sucede cada vez más seguido que los usuarios se preocupan cada vez más por su privacidad tratando de evitar que los datos sean registrados por las empresas.
En este caso, se produce una modificación de la muestra y hace que los datos dejen de reflejar la realidad. Se puede generar una distorsión de las métricas que conducen a la realización de informes que no son válidos. En este punto reside la importancia de una buena gestión de la información, algo que el Marketing Intelligence puede asegurar.
Recordemos que uno de los objetivos del Marketing Intelligence es conseguir información de la calidad con el objetivo de mejorar la toma de decisiones estratégicas. En un próximo artículo continuaremos hablando de este interesante tema.
