ZENITAL- ¿TUS DATOS SON UNA FUENTE FIABLE PARA TU REPORTING? 5 PRUEBAS SIMPLES PARA VALIDARLOS ANTES DE TOMAR UNA DECISIÓN

Nota de prensa

La mayoría de las empresas tienen un sistema de reporting, informes que consultan a diario y métricas clave. El problema aparece cuando hay que tomar una decisión y el dato genera dudas: no cuadra, cambia según la fuente o el departamento, o necesita una reunión, un correo y una llamada rápida para aclararlo.

En Private Equity, esa dilación en la toma de decisiones puede costar mucho. La pregunta es: ¿tus datos tienen la calidad y la consistencia suficientes para que puedas confiar en ellos a la hora de operar?

Un dato fiable es, simple y llanamente, el que se puede consultar con confianza y al que se puede acudir sin dudar. Si es claro, consistente, trazable y explicable, sirve para decidir. Pero si genera preguntas, vacilaciones o versiones distintas de una métrica, no es una base confiable para el negocio.

5 pruebas simples para empezar a validar la fiabilidad de tus datos

1. Definición: ¿sabemos qué estamos midiendo o qué queremos medir?

Si para cada equipo una métrica significa cosas diferentes, no es una métrica fiable. Por eso establecer definiciones de KPIs clave es una parte esencial para una buena gobernanza del dato.

En ese proceso de definición, también es importante la noción de ownership: ¿quién es el owner del dato? A partir de ahí, entender qué significa cada métrica es más fácil.

2. Consistencia: ¿el mismo dato da el mismo resultado?

La proliferación de distintas fuentes (Excels sueltos, CRM…) puede dar lugar a inconsistencias en los datos. ¿El mismo dato coincide en distintos sistemas? Por eso, el trabajo de unificación con un equipo de arquitectura e ingeniería de datos suele ser la solución para sentar una base común y evitar ese riesgo.

Si los procesos para asegurar la calidad del dato son importantes en cualquier proyecto, en Private Equity lo son todavía más: al integrar información de distintas compañías y sistemas, la coherencia del conjunto depende de que todos los datos se midan con los mismos criterios.

No se trata solo de unificar fuentes, sino de evitar que el reporting mezcle, por ejemplo, importes de facturas con IVA en una compañía e importes sin IVA en otra, distorsionando la visión sobre la que se toman decisiones de negocio.

3. Trazabilidad: ¿podemos explicar de dónde sale el dato?

Conocer el origen de cada dato no es suficiente: también es importante poder seguir su recorrido completo, especialmente para auditorías y procesos de due diligence.

4. Calidad: ¿el dato está en buen estado?

¿Hay duplicados, errores, formatos inconsistentes, campos incompletos…? Todos esos riesgos hacen que el dato pierda valor. Un proceso riguroso de limpieza, validación y unificación de los datos evita eso.

5. Estabilidad: ¿el dato cambia por lógica de negocio o por falta de control?

Esa distinción importa. La gobernanza y control sobre los datos evita cambios que puedan pasar desapercibidos en el momento pero que luego impacten en el reporting.

Qué pasa cuando estas comprobaciones sencillas sobre el dato fallan

Cuando los datos no pasan estas “pruebas”, el reporting se retrasa y pierde credibilidad, el trabajo manual aumenta y las decisiones se dilatan en el tiempo innecesariamente.

Si los datos no son fiables, la organización no tiene base para operar y tomar decisiones sobre ellos. Está actuando a ciegas.

Calidad y gobernanza: cómo abordarlo paso a paso

1. Definir bien los KPIs clave
2. Validar los datos que son críticos de principio a fin
3. Introducir controles de calidad para detectar duplicados, formatos inconsistentes o campos vacíos.
4. Acordar una única fuente de la verdad.

En este cuarto punto es donde una organización suele necesitar respaldo técnico para decidir sistemas, unificar y, en definitiva, diseñar una arquitectura y un modelo de datos común.

Es aquí donde nuestra experiencia en ingeniería de datos aplicada a PE marca la diferencia: hemos resuelto este problema en entornos donde era necesario integrar datos de más de 30 empresas en distintos sistemas y formatos.

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