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title: El impacto de la calidad de datos en entornos Business Intelligence
description: La importancia de los datos en proyectos Business Intelligence (BI) sobrepasa cualquier consideración que podamos hacer sobre otros elementos fundamentales en entornos de inteligencia de negocios.
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# [El impacto de la calidad de datos en entornos Business Intelligence](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/el-impacto-de-la-calidad-de-datos-en-entornos-business-intelligence)

 Escrito por [Logicalis](https://recursos.es.logicalis.com/analytics/author/logicalis) | 21/05/15 6:00

La importancia de los datos en proyectos **Business Intelligence (BI)** sobrepasa cualquier consideración que podamos hacer sobre otros elementos fundamentales en entornos de inteligencia de negocios.

Su papel, más que importante, es absolutamente fundamental: en los datos reside la calve del éxito de cualquier proyecto BI. Sin embargo, y aunque esto sigue siendo así, a día de hoy la cantidad de fuentes de origen que aportan incesantemente nuevos datos a las bases o [*data warehouses* corporativas](http://www.lantares.com/blog/bid/370967/Gesti-n-del-Data-Warehouse-y-de-Business-Analytics) es tan grande, y tan ingente el volumen y la variedad de estos mismos datos, que es necesario tomar en consideración otras magnitudes como la calidad, a parte de la cantidad, para que un proyecto Business Intelligence ofrezca los resultados esperados: principalmente, un **apoyo sólido y fiable a la toma de decisiones**.

  

## La calidad de datos y el Business Intelligence

Hace relativamente poco (si consideramos los lapsos de tiempo históricos, y los comparamos con la magnitud y la importancia que han adquirido los datos para las organizaciones) que **los datos son considerados uno de los activos más preciados** con los que cuenta cualquier corporación. Y aún es menor el tiempo que nos separa hoy del momento en que la cantidad de los datos albergados en las bases y sistemas corporativos era una prioridad, un *must have* inapelable en cualquier proyecto Business Intelligence.

Actualmente, sin embargo, la proliferación de dispositivos móviles, el auge de las redes sociales y la consiguiente multiplicidad de canales por los que circula la información han convertido **la cantidad y la variedad de los datos en parámetros insuficientes por sí mismos**.

A mayor volumen y variedad de datos, más dificultades y retos afronta el análisis y la gestión de los mismos, que como sabemos son aspectos especialmente críticos en proyectos BI. La **inseguridad**, la **poca fiabilidad**, la **escasa integridad** y la **dudosa veracidad** que presentan muchos de los datos proporcionados a través de los nuevos canales influyen poderosamente en el éxito o el fracaso de una estrategia corporativa diseñada al amparo de un entorno de inteligencia de negocios. Por ello, no es de extrañar que **la preocupación por la calidad haya devenido una cuestión de suma transcendencia**, un valor en alza y una magnitud incuestionable a la hora de afrontar cualquier proyecto de [análisis y gestión de datos](http://www.lantares.com/blog/analisis-medicion-y-visualizacion-la-triada-del-business-intelligence).

Por calidad de datos debemos entender el nivel de ajuste de los mismos a las principales necesidades corporativas, eminentemente determinadas por el tipo de decisiones que cabe tomar en el ámbito de la dirección y la gerencia. En cualquier caso, el denominador común que establece el nivel de calidad de los datos corporativos se puede presentar como la suma de 3 factores básicos: **integridad** (que los datos sean completos, se eviten duplicidades y se dispongan las medidas necesarias para evitar cruces e interferencias), **operatividad** (que los datos sean lo suficientemente homogéneos, sólidos y consistentes para permitir una explotación adecuada de los mismos) y **veracidad** (que dispongan de un comprobado valor referencial).

 

La tecnología líder en soluciones de Data Quality, **IBM InfoSphere QualityStage**,ayuda a las empresas a crear y mantener vistas coherentes de entidades clave, como clientes, proveedores, ubicaciones y productos. De este modo, permite investigar, limpiar y gestionar los datos. La solución ofrece datos de calidad para tus entornos Big Data inteligencia empresarial, depósito de datos, [migración](http://www.lantares.com/migracion-de-datos) de aplicaciones y proyectos de gestión de datos maestros.

 

No cabe duda del gran impacto que ha tenido la aparición en escena de la calidad como nuevo vector, como magnitud indispensable a la hora de estimar las posibilidades de éxito o fracaso de un proyecto Business Intelligence. Una cuestión que dejamos aquí apuntada y que repasaremos en ocasiones venideras, animando a que, hasta entonces, el lector interesado recurra a la guía (completamente gratuita) [*10 claves para definir tu estrategia corporativa de gestión de datos*](http://www.lantares.com/descargate-la-guia-sobre-gestion-de-la-informacion), un recurso sin duda indispensable para profundizar en este asunto.

 

**Post relacionados:**

- [**Data Quality: la calidad de datos en el Social Media Analytics**](http://www.lantares.com/blog/data-quality-la-calidad-de-datos-en-el-social-media-analytics)
- [**Inteligencia empresarial y social media analytics: quién es quién**](http://www.lantares.com/blog/inteligencia-empresarial-y-social-media-analytics-quien-es-quien)
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