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El Coste Oculto de la Mala Calidad de los Datos

Published on: septiembre 16, 2025

La mala calidad de datos no es solo un problema técnico: es una fuga constante de dinero, tiempo y oportunidades. Si sospechas que “algo falla” cuando tomáis decisiones o cumplís objetivos, probablemente tengas datos que no están gobernados. Aquí te contamos, de forma directa y práctica, cuánto puede costar y qué hace el gobierno del dato para solucionarlo.

¿Cuánto cuesta realmente la mala calidad de datos?

Las cifras ayudan a entender la magnitud del problema. Según investigaciones, una empresa promedio pierde alrededor de 12,9–15 millones de dólares al año por problemas de calidad de datos. Gartner
A escala macro, estudios señalan que la mala calidad puede costar billones: por ejemplo, un análisis estimó pérdidas por datos incompletos o erróneos en la economía estadounidense en más de 3,1 billones de dólares anuales. hbr.org

Más allá del dinero directo, el impacto operativo es brutal: empleados pueden dedicar hasta un 27% de su tiempo a corregir, validar o buscar datos correctos en lugar de tareas de mayor valor. Ese tiempo perdido se traduce en retrasos, costes salariales y decisiones tardías. Actian

(Estas cifras resumen el coste visible e invisible: ingresos perdidos, reenvíos, reprocesos, horas improductivas y decisiones equivocadas.)

Ejemplos cotidianos (dónde se va el dinero)

En retail: direcciones de envío inconsistentes generan devoluciones y reenvíos costosos; errores en inventario provocan roturas de stock o exceso de stock.
En marketing y ventas: bases de datos con duplicados o contactos obsoletos producen campañas a destinatarios erróneos y esfuerzos duplicados.
En finanzas: informes con datos desactualizados distorsionan previsiones y pueden llevar a inversiones equivocadas.
Operaciones: procesos manuales de corrección y reconciliación (reprocesos) consumen tiempo y generan cuellos de botella.

Riesgos extra: reputación y cumplimiento

La mala calidad no solo resta ingresos: daña la confianza (clientes que reciben facturas equivocadas o comunicaciones erróneas) y puede provocar sanciones regulatorias si los informes no cumplen requisitos legales. A la larga, la marca sufre y cuesta mucho recuperar credibilidad.

¿Por qué invierte quien gobierna sus datos?

Un programa de gobierno del dato (políticas, roles, definiciones y controles) transforma los datos en un activo fiable. Los beneficios clave y su impacto económico:

Menos retrabajo y mayor productividad. Al reducir errores en origen y automatizar validaciones, se recupera gran parte del tiempo que ahora se dedica a limpiar datos. Estudios académicos y sectoriales muestran que la adopción de gobernanza mejora eficiencia, reduce riesgos y aumenta la confianza en la información. PMC
Decisiones más rápidas y acertadas. Con definiciones únicas y un diccionario de datos, los informes son reproducibles y se evitan decisiones estratégicas basadas en “datos basura”.
Mejor cumplimiento y trazabilidad. Control y responsabilidad evitan multas y problemas legales.
Impacto en resultados. Empresas que mejoran la calidad de sus datos suelen superar objetivos financieros y comerciales con más facilidad.

Coste de no hacer nada vs. coste de gobernar datos

Coste de no calidad: pérdidas directas (reenvíos, devoluciones, facturación errónea), oportunidades perdidas, horas hombre desperdiciadas y riesgos regulatorios — todo recurrente y a menudo oculto. (Ej.: los millones anuales que indica Gartner.) Gartner
Coste de gobernanza: inversión inicial en roles (data owners, data stewards), políticas, procesos y herramientas de calidad. Es un gasto visible y único/progresivo que se amortiza rápidamente: menos reprocesos, mejoras en la velocidad de reporting y mayor retención de clientes. Estudios y prácticas muestran que la relación coste/beneficio suele favorecer claramente la gobernanza cuando se cuantifican horas recuperadas y pérdidas evitadas. PMC+1

Qué puedes medir ya (pequeños pasos para justificar la inversión)

Horas semanales dedicadas a buscar/limpiar datos por equipo (multiplica por coste hora).
Número de reenvíos/devoluciones por errores de datos en 3 meses.
Porcentaje de campañas de marketing con rebote/duplicado por datos defectuosos.
Incidentes regulatorios o correcciones en informes financieros.

Con esos números tendrás una estimación real del “agujero” y podrás comparar con el coste de implantar gobernanza (pilotaje en un dominio).

¿Por dónde empezar?

Gobernar datos no es solo tecnología: es definir reglas, responsabilidades y métricas. Empieza por un piloto: un dominio (clientes, productos o finanzas), mide antes/después y extrapola. Normalizar datos hoy evita pérdidas mañana y convierte la mala calidad de datos costo en una inversión con retorno.

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