Es lunes por la mañana. El departamento de control de gestión te envía las cifras trimestrales y enseguida te das cuenta de que el análisis de la facturación por grupos de productos difiere en un 15 % del informe de ventas. No se debe a errores de cálculo, sino a que el 40 % de los datos maestros de los artículos no tienen una asignación clara a un grupo de productos.
Ya lo sabes: el problema va más allá, concretamente está en el mantenimiento de los datos. Pero en cuanto sacas a colación este tema tan poco popular en la empresa, lo único que oyes es: «No tenemos tiempo para eso».
¿Te suena esta situación? Entonces ya conoces la paradoja a la que se enfrentan muchas empresas: todos los empleados quieren informes fiables, pero casi nadie está dispuesto a hacer nada para conseguirlos. ¿Cómo resuelves entonces este problema? ¿Cómo integras de forma eficaz el mantenimiento de los datos en tu día a día laboral? En este artículo vamos a analizar a fondo este reto.
¿Qué es el mantenimiento de datos?
La gestión de datos es el proceso continuo mediante el cual las empresas se aseguran de que sus datos estén actualizados, sean completos y correctos. Una parte fundamental de este proceso es la gestión de datos maestros: se refiere a la información básica de la empresa, así como a los datos de productos, clientes y proveedores. Entre ellos se incluyen, por ejemplo, los datos bancarios, los precios, las direcciones o las condiciones de compra.
El resultado del mantenimiento de los datos es la calidad de los mismos. Cuanto más riguroso sea el mantenimiento de los datos maestros, mejor será la calidad de los datos y más fiables serán los procesos, los análisis y las automatizaciones del sistema ERP.
¿Por qué falla la gestión de datos en las empresas?
Para que puedas resolver el dilema de la paradoja del mantenimiento de datos, primero tienes que conocer las razones que lo provocan. Básicamente, el problema se puede analizar desde dos puntos de vista: por un lado, desde la perspectiva organizativa y, por otro, desde la perspectiva humana.
1. Perspectiva organizativa
Desde el punto de vista organizativo, la mala calidad de los datos se puede justificar porque el mantenimiento de los datos maestros no suele ser una parte fija del proceso:
- Normalmente no hay normas sobre cómo rellenar los datos por completo.
- No hay ciclos de comprobación que garanticen una revisión periódica de la base de datos.
- Y no hay ningún responsable de los datos que compruebe que se cumplan esas normas.
Así que, en muchas empresas, el mantenimiento de los datos es opcional. Y eso tiene consecuencias nefastas en la precisión a la hora de introducir los datos.
La razón de esta situación es, en la mayoría de los casos, bastante sencilla: durante mucho tiempo, el mantenimiento de los datos no se consideraba especialmente importante, ya que el negocio iba bien y las ventas eran buenas. Muchas empresas, sencillamente, no veían la necesidad de optimizarlo.
Pero hoy en día, en tiempos de competencia internacional, la situación es diferente en muchas empresas: como no llegan pedidos, la optimización de procesos cobra cada vez más importancia. Sin embargo, sin una calidad adecuada de los datos, este objetivo es difícil de alcanzar.
2. La perspectiva humana
Aunque la gestión de datos esté bien integrada en los procesos de la empresa, a menudo los empleados no prestan mucha atención al introducir los datos. Y, sinceramente, ¿quién puede culparlos? Al fin y al cabo, la gestión de datos no es más que un paso adicional que complica el día a día en el trabajo.
El problema: la mayoría de las veces, los empleados no se benefician directamente del mantenimiento de los datos. El efecto solo se nota cuando se mira a la empresa en su conjunto. No es raro que solo un departamento se beneficie del esmero del resto de la organización. Y eso es precisamente lo que hace que sea tan difícil convencer a los empleados para que se encarguen del mantenimiento de los datos maestros.
Un ejemplo de la vida real:
Una compañera del departamento de planificación de trabajos no introduce sus tiempos de preparación en el sistema. Piensa: «¿Por qué iba a dedicar mi tiempo a mantener los datos si no me sirve de nada? Puede que, a pesar de mi esfuerzo extra, acabe sufriendo las consecuencias de la falta de cuidado de otro departamento. Si solo me dedico a mantener los datos de vez en cuando, me hago la vida más fácil ». Un caso clásico de la teoría de juegos.
A esta empleada le funciona este método, ya que se sabe los horarios de memoria. La planificación detallada, en cambio, hace los cálculos sin tener en cuenta esos horarios y, por eso, no consigue que el proyecto avance de forma eficiente.
Esto es lo que le cuesta a tu empresa tener datos de mala calidad
Un mantenimiento deficiente de los datos maestros no es solo un fastidio interno. Tiene un impacto negativo directo en tus gastos de funcionamiento. Y es que los registros erróneos o incompletos afectan a toda la organización.
En la siguiente lista te mostramos algunos ámbitos de la empresa en los que descuidar el mantenimiento de los datos te puede salir muy caro:
| Ámbito | Función en el proceso | Consecuencias de una gestión deficiente de los datos | Repercusiones económicas |
| Planificación detallada | Planificación detallada de las operaciones, secuencias, personal, materiales y maquinaria | Retrasos, planificación poco realista, soporte técnico limitado | Tiempos de inactividad, tiempos de procesamiento más largos, uso ineficiente de los recursos |
| Disposición | Gestión de existencias, entradas y salidas, así como de la disponibilidad de artículos y componentes | Exceso de existencias, piezas que faltan, retrasos en la producción , problemas de suministro | Aumento de los costes de almacenamiento, capital inmovilizado, compras urgentes, penalizaciones contractuales |
| Distribución | Uso de los datos de los clientes del CRM para dirigirse a ellos de forma específica y gestionar las ventas | Pérdidas por dispersión, enfoque inadecuado, oportunidades de venta perdidas | Pérdida de ingresos, uso ineficaz del presupuesto |
| Compras | Adquisición de materiales y componentes | Cantidades de pedido incorrectas, datos de planificación que faltan o son erróneos e información sobre precios | Precios de compra más altos, pedidos urgentes, malas condiciones, problemas de suministro |
| Control de gestión | Evaluación de indicadores clave y toma de decisiones basada en los KPI | Análisis poco fiables, falta de transparencia | Decisiones equivocadas, inversiones erróneas, retrasos en la gestión |
Ya lo ves:
Una mala calidad de los datos no solo provoca problemas operativos, sino también enormes problemas económicos. A tu empresa le cuesta, sencillamente, dinero en efectivo, cada día.
El estudio internacional de Forrester «Data Culture and Literacy Survey, 2023» deja claro lo alarmantes que son realmente las consecuencias : más de una cuarta parte de los responsables de datos y análisis encuestados a nivel mundial calcula que las pérdidas anuales por una calidad deficiente de los datos superan los 5 millones de dólares estadounidenses. El 7 % llega incluso a hablar de pérdidas de 25 millones de dólares estadounidenses o más.
Con estas cifras, queda claro enseguida que el mantenimiento de los datos no es un proceso que puedas dejar de lado. Para garantizar tu viabilidad a largo plazo, tienes que tomarte esta tarea con la seriedad necesaria. Entonces, ¿qué puedes hacer concretamente para integrar de forma duradera el mantenimiento de los datos maestros en tu día a día laboral? Muy sencillo: crea una base sólida, formada por cinco pilares.
Los 5 pilares de la gestión sostenible de datos en el ERP
Por lo general, limitarse a pedir que se cuiden los datos no sirve de mucho. Lo que se necesita son normas claras y funciones útiles dentro de cada proceso, con el apoyo del sistema ERP. Estos cinco pilares han demostrado su eficacia en la práctica.
Daniel Bartetzko, Asseco Solutions
Solo si integras el mantenimiento sistemático de los datos en tus procesos podrás hacer frente a una crisis en cualquier momento con análisis precisos.
1. Activa los campos obligatorios y las comprobaciones de validez en el ERP
La mejor herramienta para mejorar la calidad de los datos es un sistema ERP. Por ejemplo, puedes activar campos obligatorios y reglas de plausibilidad en el sistema y así asegurarte de que la información importante se introduzca de forma fiable y coherente. De esta forma, es imposible que los datos introducidos directamente estén incompletos.
Ejemplo:
Un nuevo artículo solo se puede dar de alta cuando se hayan completado el grupo de productos y los parámetros de planificación. De este modo, el análisis posterior en Controlling es fiable desde el principio.
Pero ojo:
. Recuerda también revisar minuciosamente tu base de datos actual. Solo si añades los datos que faltaban hasta ahora, eliminas las entradas duplicadas y actualizas los registros obsoletos, mejorarás de forma duradera la calidad de tus datos, que hasta ahora era mala.
2. Nombra a los responsables de los datos para cada área
Para mantener bien los datos maestros, hace falta tener las responsabilidades bien claras. Los llamados «propietarios de datos» se encargan, en su ámbito, de que los datos relevantes se creen, se mantengan y se revisen periódicamente. Además, definen las normas y actúan como personas de contacto para cualquier duda. Sin estas responsabilidades claras, el mantenimiento de los datos sigue siendo una tarea colectiva difícil de definir, que a menudo se deja de lado en el día a día.
Ejemplo:
En la planificación del trabajo, los responsables de datos se encargan de mantener actualizados los planes de trabajo y los tiempos de preparación. Así se aseguran de que los cambios que se producen en la producción se reflejen rápidamente en el sistema.
3. Haz una revisión de los datos cada trimestre
Aunque hayas conseguido una buena calidad de los datos, eso no significa que vaya a seguir siendo así en el futuro. Precisamente cuando cambian los procesos o se amplía la gama de productos, los errores y las incoherencias vuelven a colarse rápidamente.
Por eso, fijar una fecha concreta para revisar y evaluar de forma sistemática tus bases de datos garantiza que estas se limpien periódicamente . Sin ese ritmo fijo, con el tiempo se van acumulando duplicados y registros obsoletos.
El sistema ERP también juega un papel fundamental en la revisión de datos. Gracias a los análisis, se pueden identificar y resolver de forma específica las anomalías.
Ejemplo:
¡Una vez al trimestre, un equipo del departamento de compras comprueba si los plazos de reposición de las piezas compradas siguen siendo válidos!
4. Aprovecha la automatización y las funciones de IA
Las soluciones ERP modernas ofrecen la posibilidad de analizar automáticamente los datos maestros con ayuda de la IA, teniendo en cuenta los datos de movimiento correspondientes, y de señalar de forma activa los cambios necesarios en los datos maestros.
Del mismo modo, el sistema ERP puede realizar ciertos pasos de forma totalmente automática. Esto también influye positivamente en la aceptación por parte de los usuarios: a menudo, los empleados aceptan mucho mejor las normas sobre el mantenimiento de datos si eso no les supone ningún esfuerzo adicional.
Ejemplo:
El sistema compara periódicamente los plazos de reabastecimiento y los tamaños de lote en Compras con los datos reales de pedidos y entregas. Te muestra de forma periódica y activa qué datos maestros deberías actualizar.
5. Organiza un taller en el que participen todas las áreas de la empresa
Muchos empleados ni siquiera saben para qué se van a usar después los datos que introducen. Por eso, a menudo la plantilla no entiende las repercusiones que esto tiene en el resto del proceso, y la gestión de los datos maestros acaba teniendo automáticamente una prioridad menor.
En este sentido, un taller para toda la empresa aporta la transparencia necesaria. Así, les dejas claro a todos los departamentos las graves consecuencias que tienen para la organización los datos incompletos o erróneos. Por lo general, saber esto cambia por completo la forma de ver el mantenimiento de los datos.
Ejemplo:
El departamento de preparación de trabajos se da cuenta, en el taller, de que la falta de datos sobre los tiempos de preparación distorsiona la planificación detallada. Seguro que, en el futuro, este departamento prestará más atención al mantenimiento de los datos.
Caso práctico:
PALME se beneficia de una gestión rigurosa de los datos en el ERP
Desde que PALME Duschabtrennungen GmbH utiliza el sistema ERP APplus, la calidad de los datos ha mejorado notablemente. Mientras que en el sistema anterior no había ninguna obligación de actualizar sistemáticamente los datos maestros, APplus exige ahora a los usuarios que introduzcan la información disponible de forma estructurada.
Por un lado, esto supone un esfuerzo adicional notable para PALME. Por otro lado, la empresa ahora puede obtener análisis exhaustivos e indicadores sólidos a partir de la solución ERP. Esto, a su vez, permite tomar mejores decisiones.
Leer el estudio de caso completo
Conclusión: la gestión de datos requiere procesos y responsabilidades claros n
La gestión de datos no es solo un tema de informática, sino sobre todo una cuestión de organización, comunicación y responsabilidad en cada área. Requiere estar bien integrada en todos los procesos empresariales. Esto incluye una introducción minuciosa de los datos en los procesos operativos, así como directrices y responsabilidades claras. Por otro lado, la gestión de los datos maestros solo puede salir bien si entiendes la necesidad de forma transversal entre departamentos. Solo así tus compañeros estarán dispuestos a dar un paso más contigo.
Ten siempre en cuenta esto: la calidad óptima de los datos no es, ni mucho menos, un tema secundario al que puedas dedicarte en algún momento en el futuro. Si no actúas ahora, la próxima crisis podría poner en peligro la supervivencia de tu empresa. En cuanto la facturación empiece a caer rápidamente, necesitarás un análisis preciso de las causas basado en datos maestros de alta calidad.
Los sistemas ERP ofrecen las herramientas necesarias para resolver el problema del mantenimiento de datos, pero son los responsables de los procesos quienes dan el impulso decisivo.
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