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Cuál es el motor de cualquier sistema ERP

Gracias a la ayuda de la automatización, un sistema ERP (planificación de recursos empresariales), ayuda a gestionar una gran cantidad de funciones empresariales y a racionalizar las operaciones comerciales diarias. La importancia del ERP gira en torno a los servicios que ofrece a tu empresa. El software crea una operación precisa y más eficiente para proporcionar una visión holística de tu negocio. El ERP proporciona una visión integrada y actualizada de los procesos empresariales básicos con la ayuda de bases de datos comunes. Resulta ser tremendamente influyente para facilitar el flujo de información entre todas las funciones empresariales y gestionar las conexiones con las partes interesadas. Con la ayuda del sistema de planificación de los recursos institucionales, las empresas no solo pueden mejorar su productividad y eficiencia, sino que también pueden hacerse más ágiles, lo que posteriormente mejora el servicio al cliente. Actúa como un vehículo para integrar tecnologías, procesos y personas en toda la empresa. Los profesionales a menudo se preguntan qué es lo que está en el corazón de cualquier sistema ERP. 

El dato y su calidad, como marca personal

Un dato en el que podemos confiar, es un dato de calidad. Si se te pregunta por tu documento nacional de identidad o por tu teléfono, esperamos obtener un dato de confianza, de calidad, pero no estamos libres de confusiones o de un error a la hora de introducir un dato. Lo mismo ocurre con el Internet de las Cosas, un sensor no está libre de dar una señal errónea. 

Premisas en los datos:

  1. Los datos existen o no
  2. Los datos pueden ser correctos o no
  3. La calidad del dato se puede dar también en la veracidad de una asociación de datos veraces. Lo que le da la correctitud a la asociación de datos debiéndose cumplir también 1 y 2

En teoría de la computación la correctitud de un algoritmo puede resumirse en:

  • El algoritmo resuelve el problema computacional al que se le plantea
  • Para cada entrada, produce la salida adecuada esperada
  • Termina en un tiempo finito
  • Podríamos decir entonces que si un dato o datos, pasan por un algoritmo de correctitud podemos validar y certificar su calidad, confirmando, que los datos son ciertos para los casos 1, 2 y 3.

Ejemplos en el tratamiento de los datos de calidad

  • Almaraz pertenece a la lista de nombres de centrales nucleares de España, cabría preguntarse, ¿es correcto esto? pues el dato existe y además es correcto cumple 1 y 2. En el caso de que no hubiésemos encontrado nombre alguno en la lista, no se cumpliría el caso 1.
  • Decir María del Carmen pertenece a la lista de nombres de centrales nucleares de España es más confuso, pues, el nombre es un nombre real y correcto que cumple 1, el dato existe. Pero ¿realmente es un nombre de una central nuclear? no, no cumple 2. Lo mismo ocurriría si en vez de encontrar María del Carmen, encontrásemos ASASDFASD sería un nombre que no cumple la premisa 2.
  • Por último, la central de Almaraz “pertenece a” la comunidad de Valencia. En este caso el nombre de la central es correcto y cumple 1 y 2, Valencia es un nombre válido de comunidad y también cumple 1 y 2 pero ¿La asociación es correcta?. Ambos datos son buenos y reales, pero ¿podemos certificar que la asociación del nombre de la central con la comunidad es la verdadera? No, no cumple 3. Y es en este caso, que el algoritmo de correctitud daría un valor erróneo. Este problema podría deberse a un problema de integridad referencial o a un problema de la persona que introdujo el dato se saltó una fila y metió la comunidad que no debía, es decir un problema puede tener muchas causas, ambos datos pueden pertenecer a una misma tabla o a dos tablas diferentes relacionadas.

Este podría ser un ejemplo real, pero podemos cambiar las centrales nucleares y comunidades por el nombre de una empresa o nosostros mismos y nuestro DNI, podrían asociarnos un DNI correcto pero que no sea el nuestro, sino el de otra persona, porque la persona que introdujo el dato bailó una fila al digitalizar la información. 

Existen millones de ejemplos de este estilo, por ejemplo, confirmar si el número de infectados por una pandemia en un día son un cierto número de personas y no el del día anterior. ¿Podríamos garantizar la verdad? O la verdad de la última noticia política. W. Edwards Deming decía: "Cuando nos enfrentamos a problemas de calidad de datos lo que nos enfrentamos es a la determinación de la verdad. Otro debate sin duda sería si la verdad es necesaria o no. Pero saber si algo está en un sitio determinado, saber si un KPI refleja la verdad, garantizar la confianza y evitar la desconfianza, es a veces un ejercicio de estadística pura donde la exactitud a veces no existe y se encuentra entre 1 y 0 en una escala de confianza-grises compleja.". 

Sin duda, el problema de la calidad de los datos en las empresas, es cómo enfrentarse a las fake news de una manera interna y ante un comité de dirección. Es enfrentarse a un auto sabotaje, la mayor parte de las veces no intencionado, y determinar si es verdad o no, garantizando el éxito o el fracaso del negocio, y poniendo en tela de juicio la reputación. Realizar una campaña de concienciación es vital para la solución de estos casos.

Los procesos de negocio que son traducidos a procesos técnicos o los algoritmos de correctitud, servirán para detectar y generar alarmas de mentiras-verdades. Someter a los datos a una IA, banco de datos fieles, procesos supervisados o no supervisados son buenos métodos para determinar esa calidad.

Por último, podremos optar por la autocorrección del dato, o por una sanación manual de los datos malos, pero resolver la calidad del dato implicará tocar la cadena de procesos para detectar el fallo y aplicar la solución, lo cual se traduce a veces en proyectos de calidad donde determinar el momento o lugar en el que aplicar la solución y qué solución en concreto, un ejercicio que puede ser arduo, complejo y caro.

Un problema de caliidad de datos, se puede traducir en pérdidas que pueden ser millonarias, legítimas o incluso en perder una cita al médico para una operación por problemas con el DNI mal asignado a su teléfono y dirección. "Los datos son recursos fundamentales". Garantizar, controlar y solventar la calidad de los datos es una de las líneas clave de actuación de Gobierno del Dato la cual va vinculada a un retorno de inversión.

Fuente: Think Big empresas - Telefónica

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