--- title: "Bases de datos: en el punto de mira" description: Descubre el origen de los problemas de calidad y consistencia en las bases de datos y cómo pueden ser resueltos de forma eficaz. image: https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/bases_de_datos.jpg --- [![](https://recursos.es.logicalis.com/hubfs/Logicalis_white_2019_Strip_RGB.svg)](http://www.es.logicalis.com/) - [Quiénes somos](https://es.logicalis.com/es/quienes-somos) - [Knowledge Center](https://blog.es.logicalis.com/logicalis-knowledge-center) - [Blog](https://recursos.es.logicalis.com) - [Blog de Analytics](https://blog.es.logicalis.com/analytics) - [Blog de Seguridad](https://blog.es.logicalis.com/seguridad) - [Blog de Infraestructura](https://blog.es.logicalis.com/infraestructura) - [Blog de Cloud](https://blog.es.logicalis.com/cloud?hsLang=es-es) - [Contacto](https://es.logicalis.com/es/contacto) # Bases de datos: en el punto de mira Publicado el 10/12/15 8:00 Detrás de la tecla que se pulsa para lanzar una consulta, detrás del cuadro de mando que permite acceder a toda la inteligencia del negocio a golpe de click se encuentran las **[bases de datos](http://www.lantares.com/blog/topic/bases-de-datos-relacionales).** Estas **bases de datos del negocio** se nutren de entradas manuales, en un elevado porcentaje y, por desgracia, de errores humanos. ![bases de datos y problemas de calidad](https://recursos.es.logicalis.com/hs-fs/hubfs/bases_de_datos.jpg?width=620&name=bases_de_datos.jpg "bases de datos y problemas de calidad") Créditos fotográficos: istock [wildpixel](http://www.istockphoto.com/photo/incompatible-business-strategy-77428471?st=3f0660b) Los **fallos en las bases de datos** son la causa de una bajada de rendimiento en la interacción con el dashboard y de la reducción de la fiabilidad y la precisión en la toma de decisiones posterior, originada por la poca consistencia el reporting. **Terminar con los problemas de calidad en las bases de datos** se debe tomar como una cuestión prioritaria y todos los usuarios de negocio deben participar de este compromiso. ¿Cómo? Teniendo en cuenta algunas reglas de sencilla aplicación   [![Descubre como crear cuadros de mando efectivos y flexibles.](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/029f0aca-6f6a-404d-9081-25d227bb947a.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/029f0aca-6f6a-404d-9081-25d227bb947a) ## Bases de datos, calidad, fiabilidad y futuro El futuro de las organizaciones está en manos de los que deciden, o eso parece, porque, en realidad, **muchas veces el timón lo tienen todos los individuos que tienen acceso a los datos**, comenzando por sus propietarios... aunque ellos no lo sepan. Cuando un dato se introduce en el sistema se presupone en condiciones de calidad suficientes para alimentar el cuadro de mando, que ayuda a la generación de informes, de los que nacen las acciones a tomar por decisión de la gerencia. La **entrada de datos manual** es la causa número uno de **errores en las [bases de dato](http://www.lantares.com/blog/como-conseguir-una-base-de-datos-de-clientes-consistente)**[s.](http://www.lantares.com/blog/como-conseguir-una-base-de-datos-de-clientes-consistente) Y es que, a pesar de la alta automatización, la mayor cantidad de datos procede de su **escritura en las bases de datos** por distintas personas a través de diversas formas e interfaces. La fuente más común de la inexactitud en los datos es el error humano. Estos **fallos en las bases de datos** toman diferentes formas como: - La elección de una entrada incorrecta de entre las opciones de una lista. - La entrada de un valor de datos correcto pero en la casilla equivocada. En la práctica, estos fallos se traducen en grafías diferentes de nombres o apellidos, errores en la introducción de fechas, incorrecta selección de género. Lo mismo se aplica a las entradas de datos e interfaces basadas en la web. Y es que, la mente humana juega malas pasadas y hace que los usuarios a menudo tiendan a intentar completar los formulario, de la mejor manera posible - que muchas veces se aleja de lo que es correcto o apropiado, y aunque ello signifique el cometer errores deliberados. Esta tendencia se aprecia claramente en la forma de gestionar valores perdidos, que, al ser notificados por los usuarios suele resolverse: - Asignando el mismo valor en blanco a diversos tipos de valores perdidos. - Introduciendo sustitutos carentes de sentido del valor perdido, cuando no se permite avanzar si quedan campos en blanco. Ésta es precisamente la razón de que la primera opción de cualquier cuadro de lista sea la más empleada. Otro riesgo a evitar en cuanto a la **integridad de las bases de datos** tiene precisamente que ver con los proyectos de limpieza de datos, donde se supone que los analistas deben revisar cuidadosamente las correcciones antes de continuar adelante, cuando, en realidad, tras su acción, en muchos casos todavía perdura un porcentaje de fallo o incluso se dan correcciones erróneas. Hay que aceptar que la entrada de datos manual siempre seguirá siendo una causa importante de **problemas de calidad y consistencia en las bases de datos** y tratar de resolverla: - Buscando mejores formas de entrada de datos. - Facilitando la automatización siempre que sea posible. - Proporcionando la formación e información necesarias a los usuarios de negocio para que comprendan la criticidad de la limpieza en las bases de datos y la relevancia de su contribución a este objetivo de calidad.   **Post relacionados:** - [**Logística internacional, cuando disponer de datos no basta**](http://www.lantares.com/blog/logística-internacional-cuando-disponer-de-datos-no-basta) - [**Indicadores financieros: KPI para el diagnóstico de la eficiencia**](http://www.lantares.com/blog/indicadores-financieros-kpi-para-el-diagnostico-de-la-eficiencia) - [**El Cuadro de Mando Integral en el sector de las industrias culturales**](http://www.lantares.com/blog/el-cuadro-de-mando-integral-en-el-sector-de-las-industrias-culturales)   **[![Dashboards: Una visión de gran alcance](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/273205/039d3712-e485-4468-9434-32c16a58bdd2.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/273205/039d3712-e485-4468-9434-32c16a58bdd2)** Categoría: [Big Data Analytics](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/topic/big-data-analytics) - 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