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LOPDGDD & RGPD

Exactitud de los datos en la LOPDGDD

12 Mins read

Si bien es fácil ver por qué los datos se han vuelto tan importantes para las empresas modernas, los riesgos que presentan también deben tenerse en cuenta. Con nuevos riesgos y dificultades que aparecen diariamente a medida que la tecnología evoluciona, no sorprende que la seguridad esté generalmente en la parte superior de la lista de prioridades.

En verdad, sin embargo, la seguridad es solo una parte de la ecuación. Para que cualquier organización aproveche adecuadamente todo el poder de los datos, también debe ver la exactitud y la integridad de los mismos. Una vez que se han garantizado, se deja a la manera en que se aplican los datos para determinar los resultados. Aquí es donde entra el concepto en tiempo real. La información tiene una vida útil y se está acortando rápidamente.

Has invertido mucho en un sistema CRM y has acumulado muchos datos en él. Pero, ¿cómo te aseguras de que los datos en tu CRM sean precisos?

Sigue leyendo para descubrir más sobre la exactitud de los datos, cómo puede afectar a tu organización y las precauciones que puedes tomar para garantizar la precisión de los datos.

Exactitud en los datos

¿Qué es la exactitud de los datos?

La exactitud de los datos es un componente de la calidad de los datos y se refiere a si los valores de datos almacenados para un objeto son el valor correcto. Para que los datos sean precisos, el valor de los datos debe ser el valor correcto y debe representarse de forma coherente y sin ambigüedades.

De hecho, hay dos componentes de precisión de los datos: contenido y forma.

  • El contenido solo debe ser correcto. Tanto de las decisiones, comparaciones y agregaciones de la organización se basan en datos, que cualquier error deja espacio para un uso incorrecto de los datos.
  • La forma elimina las ambigüedades sobre el contenido. Desafortunadamente para muchas organizaciones, se necesita cierto grado de disciplina para crear una forma consistente, y muchos usuarios han creado sus propias estandarizaciones. Pero el formulario debe estandarizarse en toda la organización para que los datos sean precisos y se informe con precisión.

Elementos que afectan a la exactitud de los datos

Dado que la exactitud de los datos afecta tanto a una organización, es importante comprender qué factores pueden afectar esta exactitud. A continuación se muestran los tres componentes principales que pueden afectar la precisión de los datos.

1. Entrada manual

La forma más común de inexactitud de datos proviene de la entrada manual. Los errores de la entrada manual a menudo ocurren en la entrada de datos inicial de los usuarios y se presentan como un error tipográfico. Los usuarios ingresan el valor incorrecto, y se almacena para siempre en la base de datos.

2. Decadencia de datos

La entrada manual puede ser un problema ocasional, pero la descomposición de datos es un problema más persistente cuando se trata de datos válidos y correctos.

Los datos pueden comenzar como precisos, pero con el tiempo, pueden volverse inexactos debido a una multitud de factores. Por ejemplo, las direcciones, los números de teléfono y el estado civil cambian todo el tiempo. Los libros de precios y los presupuestos se actualizan, lo que dificulta garantizar siempre los datos correctos.

3. Movimiento de datos

Finalmente, el movimiento de datos puede ocurrir al mover datos de un sistema diferente a otro. Los datos pueden modificarse hasta cierto punto, como convertirlos al formato incorrecto o incluso colocarlos en la ubicación incorrecta, especialmente cuando el software que ejecuta la base de datos no es muy robusto.

Principio de exactitud

Este principio de exactitud de datos aparece regulado en el artículo 5.1 del RGPD y en el artículo 4 de la LOPDGDD.

No hay forma de alejarse del hecho de que los datos provienen de todas partes en estos días. Solo como algunos ejemplos, tenemos dispositivos móviles, tarjetas de fidelización, sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM), sitios de redes sociales, datos de ubicación GPS y complejas herramientas de investigación de mercado.

El desarrollo continuo de conceptos como Internet de las cosas (IoT) significa que las máquinas también se están convirtiendo en una parte integral del diluvio de datos. Junto con los dispositivos computarizados más tradicionales, las empresas pronto extraerán información de objetos aparentemente inanimados.

Con todo esto en mente, el gobierno de datos debe ser una prioridad. Esta información no solo llegará desde todas las direcciones, sino que existirá en varios formatos: desde números y fórmulas hasta palabras y fragmentos de texto individuales.

También se utilizarán tantas herramientas para tratarlos. Parte del personal dependería de sus propias hojas de cálculo y documentos de texto, mientras que otros miembros del equipo más competentes en datos confían en las herramientas avanzadas de visualización de datos. Este tipo de disparidad causa su propio conjunto de problemas únicos, e incluso puede hacer que los datos sean inútiles.

Con la dependencia de diferentes plataformas y la información proveniente de muchas fuentes diferentes, la confiabilidad de la información no puede determinarse de manera confiable. Y cuando este es el caso, no debe usarse para influir en las decisiones.

La solución a esto es la gobernanza. La información debe estar disponible para todos, y aunque la última ola de herramientas de descubrimiento de datos ofrece el tipo correcto de accesibilidad, la necesidad de un control central es ignorada. El uso de datos de una organización no puede limitarse al departamento de TI, pero para garantizar la integridad en general, es el personal de TI el que debe tener el control.

Datos exactos

Principio de veracidad

La ley de protección de datos de la UE requiere que los datos sean veraces, se mantengan actualizados y  se borren o rectifiquen cuando sean inexactos.

El RGPD no define la palabra “veracidad” pero, según el significado de la palabra, se puede decir que los datos son inexactos cuando son incorrectos o engañosos.

En la práctica, la veracidad significa que los controladores y procesadores deben:

  • tomar medidas razonables para garantizar que los datos personales sean exactos;
  • garantizar que la fuente y el estado de los datos personales sean claros;
  • considerar cuidadosamente cualquier desafío a la exactitud de la información; y
  • considerar si es necesario actualizar periódicamente la información.

Tener claro lo que un registro pretende mostrar y los usos que tiene es importante para determinar la exactitud (por ejemplo, solo porque los datos personales modificados no significan que un registro histórico sea inexacto siempre y cuando esté claro que es un registro histórico).

Efectos de los datos pobres

Como vimos anteriormente, es fácil que los datos inexactos lleguen a tu sistema. Y los datos deficientes pueden afectar no solo a proyectos o departamentos específicos, sino también a organizaciones enteras.

Aquí hay cinco efectos de datos pobres que debes tener en cuenta.

1. Inconsistencias

Los datos deben ser fácilmente entendidos por los usuarios finales, pero cuando los datos se representan de varias maneras, pueden generar grandes problemas. Los datos pueden ser inexactos si son inconsistentes en la representación.

Los valores inconsistentes pueden invadir buenos datos y luego abrir la puerta para el uso de datos inexactos. Gran parte del uso de la base de datos implica comparaciones y agregaciones. Los valores inconsistentes no se pueden agregar y comparar con precisión porque los diferentes formatos no son comparables. Los datos deben estar en formas consistentes para ser utilizados en toda una organización y de acuerdo con los modelos y la arquitectura de datos comerciales.

La gestión de cambios también puede causar inconsistencias en los datos. Los cambios en el sistema, como la forma en que se registra la información o la profundidad de la documentación, pueden causar inconsistencias.

Muchas veces, este tipo de cambios no están documentados, lo que dificulta la recuperación y la corrección de los datos. Si se realizan informes o análisis durante la gestión de cambios, los resultados podrían ser inexactos.

2. Demasiadas piezas móviles

Los elementos de datos nunca se registran de forma aislada y las bases de datos no son estáticas. Las bases de datos grandes generalmente tienen datos que fluyen hacia ellas desde muchas fuentes diferentes.

Por ejemplo, los registros de personal se ingresan en un momento diferente al de los pedidos, facturas, pagos o registros de inventario. Esto se debe a que los objetos comerciales representan objetos o eventos del mundo real, que generalmente ocurren en varios momentos.

Si hay diferentes grupos que actualizan datos con un criterio diferente sobre cuándo agregar un dato o eliminarlo, la base de datos puede terminar con inconsistencias. Esto puede llevar a conocer solo fragmentos de información, lo que hace difícil sacar conclusiones y dar los siguientes pasos.

3. Falta de fiabilidad

La validez de valor fomenta la fiabilidad de los datos. Para que un valor se considere válido, debe representarse de forma inequívoca y coherente. Pero incluso un valor válido puede no ser exacto.

El hecho de que haya datos no significa automáticamente que los datos sean correctos. Sin embargo, las empresas continuarán ejecutando informes y creando pronósticos basados ​​en datos simplemente porque hay datos para analizar y la presencia de datos fomenta la confiabilidad, incluso en caso de inexactitud de los datos. Para ser precisos, los datos también deben ser válidos y tener el valor correcto.

4. Incompletitud

La incompletitud ocurre cuando faltan valores de datos. Pero el secreto es que un elemento de datos que no tiene valor puede ser exacto o inexacto.

Por ejemplo, si una persona solicita 12 bolígrafos, y el formulario de pedido representa 12 bolígrafos y deja en blanco el valor de los borradores, los datos reflejan con precisión el pedido: 12 bolígrafos y 0 borradores. Sin embargo, un valor de datos faltante puede ser válido, pero no garantiza la precisión. Por ejemplo, la persona podría haber pedido 12 bolígrafos y 3 borradores, pero el formulario de pedido refleja 12 bolígrafos y nada para borradores. Esto no es exacto.

5. Desconfianza

Desafortunadamente, los objetos perdidos son muy difíciles de detectar. Nunca es obvio cuando a una base de datos le falta información o la información es inexacta. Cuando las empresas no pueden confiar en sus datos, puede ser difícil obtener la aceptación o fomentar la adopción de fuentes de datos.

Los datos inexactos pueden inducir a error a los usuarios y cuando los datos son inconsistentes, poco confiables y la organización no confía en ellos, puede ser difícil avanzar con confianza en un plan.

¿Quién tiene la responsabilidad de que los datos sean exactos?

La respuesta es: todos en el negocio. Desafortunadamente, con demasiada frecuencia nadie parece asumir la responsabilidad o darse cuenta de su valor.

Entonces, ¿por qué la calidad de los datos está tan infravalorada?

La razón subyacente es que existe una mentalidad de negación con respecto a la propiedad del contenido de los datos. En muchas organizaciones, TI construye y posee la base de datos y los usuarios de datos toman posesión del contenido, o tal vez no.

La gestión de la calidad de los datos es un trabajo importante y todos están seguros de que alguien lo hará. Cualquiera puede hacerlo, pero nadie lo hace. Todos piensan que cualquiera puede hacerlo, pero nadie se da cuenta de que todos no lo harán. Al final, todos culpan a alguien cuando nadie hace lo que cualquiera podría hacer.

Indudablemente, los datos precisos son la piedra angular de la industria, pero la falta de datos estandarizados impide el intercambio eficiente de información entre departamentos e impide la toma de decisiones y la comprensión de los problemas comerciales. Paradójicamente, muchas empresas tienen grandes cantidades de datos y poca información, mientras que sus empleados tienen grandes cantidades de información y muy poca información.

Responsable datos exactos

Importancia de mantener la exactitud de los datos

Esto se puede resumir en una palabra: beneficio.

Las empresas despilfarran millones anualmente al depender de datos inexactos o de baja calidad, lo que causa un desperdicio innecesario e impide la toma de decisiones y la comprensión de los problemas comerciales.

Cualquier dato que no sea adecuado para el propósito que utiliza la empresa significa desperdicio, doble trabajo y malas decisiones que a su vez causan desperdicio. El desperdicio se traduce en pérdida de ganancias en el resultado final.

Mejorar la veracidad de los datos:

  • Mejora ganancias
  • Reduce los costes involucrados en envíos no entregados y duplicados
  • Aumenta la satisfacción del cliente.
  • Mejora la imagen de marca.
  • Ofrece información y una vista única del cliente
  • Asegura la toma de decisiones empresariales precisas

E-book

Guía LOPDGDD

ebook guia lopdgdd

Proceso para asegurar la calidad de los datos

Data Quality Assurance es el proceso de creación de perfiles de datos para descubrir inconsistencias y otras anomalías en los datos, así como realizar actividades de limpieza de datos para mejorar la calidad de los datos.

Cuando una organización no tiene un proceso de control de calidad de datos, las consecuencias son esfuerzos duplicados, mayores costos e información inconsistente para los usuarios comerciales de una organización. Para establecer un proceso efectivo de Aseguramiento de la calidad de los datos, sigue las cinco reglas a continuación.

Establecer reglas de gobierno de datos

Para garantizar la calidad y transparencia de los datos, la gobernanza de los datos debe ser una prioridad.

El gobierno de datos se refiere a la gestión general de la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad de los datos empleados en una empresa. Para maximizar la calidad de los datos, o la relevancia que tienen los datos para los usuarios comerciales, obtén una comprensión integral de los objetivos comerciales.

Con las expectativas establecidas, combina esa información con las experiencias de la empresa para crear reglas de gobierno de datos para que todos dentro de la organización comprendan cómo se validarán los datos.

Evaluar nuevos datos para crear una línea base

Establece reglas de gobernanza de datos altas al tener una línea base precisa para medir la calidad de los datos al verificar los sistemas de origen para detectar posibles anomalías en los datos recién creados.

Busca la coherencia en los valores de datos, formatos e integridad para identificar valores atípicos que puedan indicar errores. La coherencia y la diligencia darán como resultado datos más precisos.

Estandarizar metadatos

A medida que llega nueva información de varias fuentes, es importante establecer estándares corporativos para limitar las interpretaciones inconsistentes de los datos. Los usuarios finales en diversas partes de la organización interpretarán el significado de términos comerciales comunes y conceptos de datos de manera diferente.

Crea el estándar para los metadatos relevantes para el negocio para que todos tengan una fuente de verdad a la que hacer referencia, lo que limita las interpretaciones erróneas y los problemas de uso de datos.

La comprobación de datos nunca se detiene

Verifique continuamente la validez de los datos mediante el desarrollo de servicios automatizados para garantizar que los registros de datos cumplan con las reglas de gobierno de datos de su organización. Ejecute informes para identificar anomalías. Configure paneles de control de calidad de datos para una vista completa. O califique cuadros de mando para métricas agregadas en los sistemas de datos.

Realizar un seguimiento de las brechas de calidad de datos

Medir el cumplimiento de sus reglas de gobierno de datos solo mejorará con un proceso estándar para evaluar y eliminar la fuente de errores de datos. Establezca un sistema de gestión de incidentes para automatizar los informes y priorizar los problemas de calidad de datos para mitigar los problemas de calidad de datos en el futuro.

Derechos del individuo frente a la inexactitud de sus datos

Existen 8 derechos fundamentales, que afectarán la forma en que los especialistas en marketing de eventos pueden recopilar, almacenar y usar datos. Estos derechos pueden utilizarse también frente a la inexactitud de los datos y son:

  • Información: todas las organizaciones deben ser completamente transparentes en la forma en que usan los datos personales (los datos personales pueden incluir datos como un correo electrónico de trabajo y un teléfono móvil de trabajo si son específicos de un individuo).
  • Acceso: las personas tendrán derecho a saber exactamente qué información se tiene sobre ellos y cómo se procesa.
  • Rectificación: las personas tendrán derecho a que se rectifiquen los datos personales si son inexactos o incompletos.
  • Eliminación, también conocido como ‘el derecho a ser olvidado‘, se refiere al derecho de un individuo a que se eliminen o eliminen sus datos personales sin la necesidad de una razón específica de por qué desean descontinuar.
  • Restringir el procesamiento: el derecho de un individuo a bloquear o suprimir el procesamiento de sus datos personales.
  • Portabilidad de datos: esto permite a las personas retener y reutilizar sus datos personales para su propio propósito.
  • Oposición: en determinadas circunstancias, las personas tienen derecho a oponerse a que se utilicen sus datos personales. Esto incluye, si una empresa utiliza datos personales con fines de marketing directo, investigación científica e histórica, o para realizar una tarea de interés público.
  • Toma de decisiones y perfiles automatizados: el RGPD ha establecido salvaguardas para proteger a las personas contra el riesgo de que se tome una decisión potencialmente perjudicial sin intervención humana. Por ejemplo, las personas pueden optar por no ser el sujeto de una decisión en la que la consecuencia tiene un impacto legal sobre ellas o se basa en un procesamiento automatizado.

¿Cómo denunciar la difusión de datos inexactos?

En caso de que seamos víctimas de una difusión de datos personales inexactos sobre nosotros debemos dirigirnos en primer lugar a la empresa o entidad que ha difundido esos datos para que los elimine o los corrija.

Si no lo hace, debemos denunciar ante la AEPD por incumplimiento de la normativa de Protección de datos.

La reclamación puede presentarse a través de la sede electrónica de la AEPD en su página web o de forma presencial, en la oficina situada en C/ Jorge Juan, 6 de Madrid.

Exactitud de los datos en las Administraciones públicas

Las Administraciones públicas, al igual que cualquier entidad privada, deben respetar el principio de exactitud de los datos en los tratamientos que realicen.

La LOPDGDD establece que las administraciones públicas tienen la facultad de analizar los datos para comprobar su exactitud en caso de datos aportados por los interesados en las solicitudes realizadas por medios electrónicos en las que el interesado declare datos personales que obren en poder de las administraciones públicas.

Es decir, las Administraciones públicas tienen la obligación de verificar la exactitud de los datos personales de los ciudadanos sin necesidad de su consentimiento.

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