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Los datos manejados por las empresas son poco fiables

La mayoría de los usuarios de información admite haber tomado malas decisiones empresariales basadas en datos imperfectos. El empleo generalizado de datos empresariales defectuosos es un problema en el mundo empresarial actual que conduce a la toma de malas decisiones corporativas, además de provocar pérdida de productividad y un aumento del estrés en el trabajo.

Las compañías parecen no estar poniendo mucho interés en esta crisis de confianza en la información empresarial, pero ¿pueden permitirse el lujo de ignorar el tema? Una encuesta realizada recientemente entre trabajadores de EEUU, Gran Bretaña, Francia y Alemania, llevada a cabo por Harris Interactive para Business Objects, mostró que hasta un 75% de usuarios de la información admitió haber tomado decisiones que posteriormente resultaron ser incorrectas debido al empleo de datos o informaciones empresariales incorrectos, incompletos o contradictorios.

Asimismo, sólo cerca del 10% de los usuarios de la información afirmó que siempre contaba con la información que necesitaba para tomar decisiones empresariales con toda confianza.

Los usuarios de la información se definen como aquellos empleados adultos que utilizan datos de las siguientes tecnologías para tomar decisiones en sus trabajos: hojas de cálculo, informes, software para business intelligence, representación gráfica del rendimiento empresarial en todas las áreas de actividad y otras aplicaciones informáticas.

Los datos defectuosos también contribuyen a aumentar el estrés laboral y a incrementar los costes empresariales. La encuesta mostró que hasta un 89% de trabajadores de la información admitió que sus compañeros o supervisores han puesto en entredicho los datos utilizados para tomar decisiones. El proceso para verificar la precisión y la calidad de los datos utilizados para la toma de decisiones precisa a menudo varias horas.

Los usuarios de la información de EEUU, por ejemplo, dedican una media de 12 horas a la semana (hasta el 30% de su semana laboral) a esta tarea, lo que representa una pérdida importante de productividad (en los cálculos se asume una semana laboral de 40 horas).

La pérdida de productividad genera unos costes enormes; doce horas a la semana dedicadas a la verificación de datos podrían costar a una compañía de 1.000 empleados más de 600.000 dólares a la semana (estimando 50 dólares a la hora por cada empleado).


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