En la generación de valor para la organización.
La baja calidad en los datos impacta la habilidad para la generación de información.
La mala calidad de los datos conlleva unos procesos de construcción de Data Warehouses más largos que si no existiera dicha mala calidad.
Reduce la capacidad de decidir alternativas y por ende empobrece las decisiones.
Cuando la desconfianza en la calidad de los datos hace más largos los tiempos para la toma de decisiones impacta las ventanas de oportunidad.
Si los datos no son buenos, los mandos medios y altos pueden ver comprometido su tiempo en resolución de problemas que bien se puede utilizar en temas más estratégicos y generadores de valor.
La mala calidad de los datos reduce los niveles de confianza y las posibilidades de trabajo colaborativo con entidades proveedoras, clientes o asociadas.
En el recurso humano.
Baja la moral de los empleados. Tratar con los errores es difícil y se siente como un trabajo sin sentido.
Los empleados con alta cualificación resienten tener que utilizar su tiempo en lidiar con datos de mala calidad en vez de dedicarse al análisis de la información y a la generación de conocimiento.
En la operación.
La mala calidad de los datos impacta de manera directa los procesos operativos haciéndolos más difíciles, así como los procesos de atención al cliente.
En el diseño organizacional.
La mala calidad de los datos reduce los niveles de confianza y las posibilidades de trabajo colaborativo entre dependencias.
La mala calidad de los datos conlleva unos procesos de implementación de Reingeniería más largos que si no existiera dicha mala calidad.
[1] Basado en REDMAN, Thomas C. Data Quality: The Field Guide. Digital Press. Woburn, MA. Digital Press. 2001. p. 45
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