Calidad de datos. Integridad de información entre departamentos

En muchas ocasiones nos encontramos en las compañías, información equivalente generada por diferentes departamentos, que aunque tenga diferentes matices y  perspectivas  de análisis (Ventas, Marketing, Control de Gestión) la información en su base debe ser la misma. Es habitual encontrarse con discrepancias, lo que nos hace dudar de la fiabilidad del dato y de los sistemas B.I. que los sustentan.  Lo deseable es siempre disponer de maestros de datos que sirvan de fuente para todos los departamentos y de procesos sistemáticos de calidad del dato que garanticen su consistencia, integridad y trazabilidad.

Dado que las cuestiones de Data Governance no han alcanzado todavía madurez suficiente en las compañías, damos a continuación unas pautas rápidas que sirvan para contrastar rápidamente la información y detectar el origen de la discrepancia que no tiene porqué ser un error en la  generación del dato, puede ser diferencia de refresco de la información, diferencia de criterios en los conteos, etc…

Faltan 10 minutos par la reunión y el informe de altas, bajas y cartera del servicio/producto X en sus diferentes niveles  básico, médium y Premium, no cuadra entre el generado en Marketing y Control de Gestión.  Obviamente son informes diferentes, con diferentes dimensiones de análisis, pero la información base de altas o bajas del mes no cuadra.

Proponemos una lista de chequeos a realizar, para localizar la causa de la discrepancia:

• Comprobar que se considera el mismo periodo de datos y con el mismo refresco de información (ej. altas que hayan podido entrar en los últimos días).
• Movimiento de datos entre periodos.  Por ejemplo, altas que por cierres de reporting no entraron en el informe del mes anterior y que se incluyen en este. Este movimiento lo hace un departamento, pero el otro no.
• Comprobar las fuentes origen  (sistemas analíticos) de la que se extrae la información. Es frecuente tener dos sistemas de información que provean información similar y entre los que ya en origen haya discrepancias. Posibles incidencias que haya habido en los diferentes sistemas y que puedan afectar al dato.
• Revisión de criterios.  Por ejemplo  tratamiento de casos especiales: (altas-bajas mismo día) o criterio de alta del producto (fecha de petición o fecha de entrega del mismo), en importes (IVA incluido o no incluido).
• Rangos considerados en las dimensiones  asegurarse de que es el mismo en ambos informes. Por ejemplo dimensión geográfica (Por ejemplo:  España,  España + Portugal) o dimensión tipo de cliente, si tenemos diferentes tipos de clientes (ejemplo particular y empresa), asegurarse de que en los dos informes se contemplan el mismo tipo de clientes.
• Nivel de detalle equivalente. Asegurarse de que nuestro nivel más bajo de detalle es el mismo entre los informes, ya que desde aquí agregamos a diferentes niveles. Por ejemplo, en un informe el nivel más bajo es código de producto y en otro código de cliente, pudiendo tener un cliente N productos del mismo tipo a su nombre. Aunque parezca algo muy básico, asegurarse de que estamos contando lo mismo.
• Tratamiento casos particulares. Por ejemplo, clientes en situación de impago, que pueden ser considerados cartera o no del producto según el criterio que se establezca en cada departamento. 
• Un chequeo muy simple, pero útil es revisar que los filtros aplicados en los informes para su presentación son los mismos.

Se trata simplemente de un chequeo básico, pero que puede ser de ayuda de cara a no perder demasiado tiempo en los cuadres de datos que suelen dar muchos quebraderos de cabeza.