Mejorar la calidad utilizando Análisis de Datos

La analítica de datos permite a las organizaciones analizar todos sus datos (en tiempo real, históricos, no estructurados, estructurados, cualitativos) para identificar patrones y generar conocimientos para informar y, en algunos casos, automatizar decisiones, conectando la inteligencia y la acción además de localizar posibles mejoras en los procesos de calidad. Las mejores soluciones actuales respaldan el proceso analítico de un extremo a otro, desde el acceso, la preparación y la analítica de datos hasta la operatividad de los análisis y el seguimiento de los resultados.

Ahora, comprendiendo la calidad, es un factor clave para la competitividad y funcionando como un actor inquietante de los sectores productivos, especialmente en países con economía abierta.

Concentrar los esfuerzos en un análisis profundo de la data de una organización para mejorar la productividad y la calidad, proporciona una mayor satisfacción interna y externa basada en los resultados obtenidos, porque las dos vías se benefician en relación con los precios y la fiabilidad en general.

Utilizando técnicas del sistema de gestión de calidad, en combinación con las tecnologías BPM para el mapeo de procesos, pruebas y análisis de coste-beneficio, se puede lograr una mejora sostenida en todos sus procesos y en los flujos de trabajo, llegando así a mejores resultados de productividad con defectos decrecientes, retrasos reducidos y costos más bajos.

Muchas veces, la mayor dificultad para lograr estos objetivos reside en descubrir si la información de la empresa mantiene algunos fallos y en comprobar en qué medida suceden.

Para facilitar este proceso, se deben seguir estos 6 pasos: 

  • Reunir los últimos registros de datos generados en un área o departamento, por un grupo específico de usuarios o para un proyecto en concreto. Para esta evaluación se puede poner el foco en distintos tipos de información: pedidos de clientes, borradores de presupuestos o procesamiento de devoluciones, por ejemplo.


De esos registros, escoger una muestra pequeña de elementos de datos críticos (o sus atributos) para desplegarla en una hoja de cálculo.

  • Durante el proceso de evaluación es conveniente marcar los errores de forma que se diferencien de los ítems libres de problemas de calidad. También resulta recomendable explicar en una nota al margen en qué consiste el fallo identificado y cuáles pueden ser las causas.

  • Resumir los resultados en dos grupos: registros libres de errores y registros asociados a cualquier tipo de problemas de calidad de datos.

No se trata sólo de los errores, sino que, por cada uno de estos problemas de calidad, se pueden generar clientes descontentos, decisiones desacertadas y procesos ineficientes, lo que se traduce en pérdidas de ingresos o aumento de los costos.

Es importante que una vez que se haya completado la tarea de detección de errores y la clasificación de registros, se establezcan prioridades. Los atributos que puedan arreglarse de forma más rápida y los asociados a errores que puedan tener peores consecuencias deben resolverse antes.

Después de encontrar y eliminar las causas de raíz es necesario realizar un seguimiento periodico de la calidad de la información.

Para evitar problemas de calidad de datos a futuro, siempre resulta recomendable apoyarse en la automatización y recurrir a la implementación de un software específico que resuelva este tipo de inconvenientes de forma proactiva.

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