En análisis de datos se habla mucho de dashboards, inteligencia artificial, visualizaciones llamativas y algoritmos sofisticados. Sin embargo, hay un tema más importante que todos esos juntos, y que paradójicamente suele ignorarse: la calidad del dato.

Porque por más avanzado que sea tu sistema o más bonito que esté tu gráfico, si los datos están mal, todo lo que construyas encima será falso.

Pero aquí viene el problema: todo el mundo habla de “datos correctos”, pero pocos saben explicar qué significa realmente tener un buen dato. ¿Correcto según quién? ¿Qué tan detallado debe ser? ¿Importa si llega tarde? ¿Puede un dato ser “matemáticamente correcto” pero inútil?

En este artículo vamos a responder qué es un buen dato, cómo identificar uno malo y qué principios de calidad deberíamos aplicar en cualquier empresa o proyecto de análisis.

El dato no es solo un número: es una representación del mundo real

Un dato no es solo un valor escrito en una celda. Es una afirmación sobre la realidad.

  • Si un dato dice que Juan compró 3 productos el 5 de enero… estamos confiando en que eso ocurrió así.
  • Si una tabla indica que una venta fue de $0… ¿fue un regalo, un error o una cancelación mal registrada?
  • Si un pedido tiene fecha 2030… ¿es una preventa o un error humano?
Por eso, para que un dato sea bueno, tiene que ser confiable. Y la confianza no se construye solo con exactitud matemática, sino también con contexto, consistencia y coherencia con la realidad.

Los 7 principios clave de un dato de calidad (explicados sin tecnicismos)

 | Principio | Pregunta clave | ¿Por qué importa?
| Exactitud | ¿El valor es correcto? | Un dato mal digitado puede alterar decisiones enteras
| Consistencia | ¿El dato se comporta igual en todos los sistemas? | No puede ser “Cliente A” en CRM y “Client A” en otra tabla
| Completitud | ¿Faltan valores que impidan entender el registro? | Un cliente sin país o sin fecha de compra deja huecos
| Actualizado (Timeliness) | ¿El dato llegó a tiempo para ser útil? | Saber que alguien canceló ayer sirve. Saberlo un mes después no
| Unicidad | ¿Se repite innecesariamente? | Tener al mismo cliente registrado 4 veces duplica esfuerzos
| Validez (Formato adecuado) | ¿El dato cumple reglas lógicas? | Una fecha 31/02 o un precio negativo no tienen sentido
| Relevancia | ¿Este dato aporta valor real? | Guardar datos que nunca se usarán solo contamina y distrae
Un dato puede ser correcto pero inútil

Uno de los grandes errores en proyectos de análisis es pensar que todo dato correcto es útil. No siempre.

Ejemplos de datos que “están bien” pero no sirven para nada:

  • Guardar segundo a segundo la ubicación del cliente cuando solo te interesa su país.
  • Registrar el color exacto del botón que presionó si tu objetivo es analizar compras, no diseño.
  • Tener 10 columnas de información personal que jamás serán usadas en decisiones reales.
Un buen dato no solo debe ser correcto. Debe tener un propósito.

El enemigo silencioso: el dato ambiguo

Uno de los mayores problemas en las organizaciones no es el dato incorrecto… es el dato mal definido.

  • ¿“Ingreso” significa venta bruta o neta?
  • ¿Un “cliente activo” es el que compró hoy, el que compró este mes o el que no se ha dado de baja?
  • ¿Una “visita” al sitio web cuenta si alguien recargó la página?
Un dato sin definición clara genera más caos que un dato incorrecto.

Por eso, un buen dato debe venir acompañado de:

✅ Definición
 ✅ Unidad de medida
 ✅ Origen
 ✅ Regla de cálculo (si aplica)
 ✅ Responsable

¿Quién es responsable de la calidad del dato?

Aquí viene un punto crítico: no es responsabilidad del área de datos… sino de toda la organización.

  • El área comercial debe ingresar correctamente la información.
  • El área de sistemas debe proteger la integridad del dato.
  • El área de análisis debe validar consistencia.
  • El liderazgo debe establecer definiciones claras.
El dato es un producto compartido. Si se contamina en cualquier etapa del proceso, pierde valor para todos.

 

Tener datos perfectos es imposible. Siempre habrá errores, vacíos y casos atípicos.

La verdadera meta no es la perfección, sino la confiabilidad.

Un buen dato es aquel que:

✔️ Representa correctamente la realidad
 ✔️ Tiene un significado claro
 ✔️ Llega en el momento oportuno
 ✔️ Se puede usar para tomar decisiones con confianza

Porque al final, el análisis de datos no trata de contar números. Trata de entender la historia real que hay detrás.

 

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