{"id":344862,"date":"2026-04-30T23:34:03","date_gmt":"2026-04-30T23:34:03","guid":{"rendered":"https:\/\/scanda.com.mx\/?p=344862"},"modified":"2026-08-23T23:34:20","modified_gmt":"2026-08-23T23:34:20","slug":"los-10-errores-mas-comunes-en-la-gestion-de-informacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/scanda.com.mx\/en\/los-10-errores-mas-comunes-en-la-gestion-de-informacion\/","title":{"rendered":"Los 10 errores m\u00e1s comunes en la Gesti\u00f3n de Informaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

Cada vez m\u00e1s empresas se decantan de las herramientas de inteligencia de negocios<\/strong> y con ello eligen la transformaci\u00f3n digital para estar al margen de las tendencias actuales. Adem\u00e1s, a medida que las aplicaciones de big data<\/em> se han incrementado, las organizaciones tratan la data<\/em> empresarial como un activo valioso.<\/p>\n\n\n\n

La capacidad de aprovechar la informaci\u00f3n empresarial almacenada en data marts<\/em> o en un data lake<\/em><\/strong>, no es el fuerte de todas las empresas. A veces, hacen falta herramientas apropiadas que permitan transformar los datos en otros que se puedan interpretar. Por esto, es importante conocer los errores m\u00e1s comunes en la gesti\u00f3n de informaci\u00f3n que pueden perjudicar a las estrategias de negocios.<\/p>\n\n\n\n

Errores m\u00e1s comunes en la gesti\u00f3n de la data<\/em> empresarial<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Actualmente, empresas de diferentes segmentos tratan de aumentar sus esfuerzos<\/strong> para lograr una cultura empresarial Data Driven.<\/em><\/strong> Aunque no es una tarea sencilla, si prestas atenci\u00f3n a estos errores comunes puedes marcar la diferencia y capitalizar todo el potencial que tienen tus datos<\/strong>, a trav\u00e9s de estrategias como Business Intelligence, Anal\u00edtica Predictiva, Data Science, Big Data, entre otras.<\/p>\n\n\n\n

1. Tratar el Data Governance<\/em> como un proyecto<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Muchas empresas suelen tratar el Gobierno de Datos como cualquier otro proyecto, cuando la realidad es que la informaci\u00f3n cambia muy r\u00e1pido y este enfoque no permite a las organizaciones que la gesti\u00f3n evolucione con los cambios de la organizaci\u00f3n. Para evitar este error en la gesti\u00f3n de informaci\u00f3n, lo m\u00e1s adecuado es aplicar un enfoque de programa, ya que as\u00ed se pueden administrar varios proyectos asociados a uno principal y es m\u00e1s apropiado para los cambios constantes de los datos y de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

2.  Poner en pr\u00e1ctica una Calidad de Datos deficiente<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

El perfilamiento de datos es obligatorio para crear aplicaciones profesionales de integraci\u00f3n de datos. A trav\u00e9s de ellos, los desarrolladores de ETL pueden tomar los datos actuales, analizarlos y definir reglas de negocio en una herramienta para aplicar data cleansing<\/em> o data scrubbing<\/em><\/a> en los tableros.<\/p>\n\n\n\n

Por este motivo, se deben tener presente los conjuntos de datos actuales y futuros para evitar errores al insertar o extraer informaci\u00f3n de la base de datos. Significa que se deben desarrollar perfilamiento de datos para dedicar menos tiempo a la limpieza de data <\/em>en el futuro.<\/p>\n\n\n\n

\"Intus\"<\/figure>\n\n\n\n

3. Enfocarse solo en cumplir con el objetivo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Algunas veces, cuando un data scientist<\/em><\/strong> intenta cumplir solo con los objetivos de una organizaci\u00f3n, puede tomar atajos para facilitar el proceso de gobierno de datos. Esto no se debe hacer, ya que es probable que se cometan errores en el camino. Lo ideal es que se consideren las metas a futuro y la rentabilidad corporativa.<\/p>\n\n\n\n

4. Trabajar sin un correcto proceso de Gobierno de Datos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Toda empresa debe garantizar un Gobierno de Gatos efectivo del Data Warehouse<\/em><\/a>. Es la mejor manera de aprovechar el potencial de las utilidades de business intelligence<\/em><\/strong>, business analytics<\/em> y permitir que un data scientist<\/em> trabaje de forma correcta con estrategias de data science<\/em><\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

5. Ver al Big Data<\/em> como la soluci\u00f3n a todos los problemas<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Con la llegada de los datos masivos, muchas empresas se enfocan en solo aplicar estrategias de artificial intelligence<\/em> con machine learning<\/em> para resolver sus problemas. La realidad es que esto no suele solucionar las dificultades de gesti\u00f3n, raz\u00f3n por la cual debes probar opciones como la modernizaci\u00f3n del Data Warehouse con Microsoft Azure, Snowflake Data<\/em> Cloud, o alguna otra; que te permita tener informaci\u00f3n confiable antes de llevarla a estrategias con IA.<\/p>\n\n\n\n

6. Olvidar atender a la arquitectura de datos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

En cualquier entorno empresarial se debe prestar atenci\u00f3n a las inversiones en arquitectura de datos y utilidades que puedan mejorar la gesti\u00f3n y anal\u00edtica de estos. Por ejemplo, se pueden crear planes de revisiones peri\u00f3dicas, desarrollar metodolog\u00edas arquitect\u00f3nicas espec\u00edficas, verificar la integraci\u00f3n de datos, etc.<\/p>\n\n\n\n

7. Ignorar la Calidad de Datos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

La calidad de datos es fundamental para impulsar una correcta gesti\u00f3n de los mismos, ya sea al usar dashboards<\/em>, inteligencia artificial con redes neuronales<\/strong>, entre otros. Debes investigar los potenciales problemas de gobernanza de datos, entrenar al equipo de trabajo, hacer que la revisi\u00f3n de la data<\/em> sea una prioridad, etc.<\/p>\n\n\n\n

8. Basarse en la intuici\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

A\u00fan con la tecnolog\u00eda existente hoy d\u00eda, muchas empresas basan sus decisiones en la intuici\u00f3n. Esto es un error, ya que para eso se deben estudiar los datos proporcionados por las estrategias de big data<\/em>, siempre que sean de calidad.<\/p>\n\n\n\n

9. Actuar sin liderazgo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Muchas veces los proyectos relacionados con la data<\/em> empresarial est\u00e1n liderados por varias \u00e1reas de la compa\u00f1\u00eda. Es importante que siempre exista una persona especialista en el negocio, an\u00e1lisis de datos y m\u00e1s, capaz de digerir toda la informaci\u00f3n para distribuirla en cada departamento. <\/p>\n\n\n\n

10. Recopilar datos innecesarios<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

En alg\u00fan punto del gobierno de datos se debe reciclar informaci\u00f3n para evitar la data<\/em> redundante y obsoleta. No obstante, cuando las empresas no siguen este enfoque, extienden a\u00fan m\u00e1s el proceso de mantenimiento para garantizar que est\u00e9n en orden.<\/p>\n\n\n\n

Evita estos errores y gestiona la data<\/em> con \u00e9xito<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Como pudimos ver hay errores en la gesti\u00f3n de informaci\u00f3n relativamente sencillos y otros lo bastante complejos, que nos hacen cuestionar nuestra estrategia global de datos, en ocasiones es necesario dar un paso atr\u00e1s y detectar de ra\u00edz cu\u00e1l es el reto que m\u00e1s impacta en la obtenci\u00f3n de informaci\u00f3n y toma de decisiones. <\/p>\n\n\n\n

La clave del \u00e9xito est\u00e1 en lograr un proceso continuo y generar un sistema de gesti\u00f3n de datos eficaz, que ahorre tiempo y recursos. Lo ideal es que puedas resolver todos los problemas con el uso de un software <\/em>apropiado para cumplir con las demandas de la empresa a tiempo. <\/p>\n\n\n\n

En Intus, podemos apoyarte en todos los niveles de gesti\u00f3n de informaci\u00f3n desde la integraci\u00f3n hasta el gobierno de datos, para mejorar la toma de decisiones con herramientas de BI como Microsoft Power BI<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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