Saber sobre Bad Data (datos incorrectos o de mala calidad) es crucial porque puede ser un enemigo significativo tanto para la Business Intelligence (BI) como para Big Data. Aquí te explico por qué:

Impacto en la toma de decisiones: BI y Big Data dependen de datos precisos y limpios para generar análisis y proporcionar insights clave. Los datos incorrectos o de mala calidad pueden llevar a decisiones erróneas, afectando la estrategia y el rendimiento de la empresa.

Reducción de la fiabilidad: La BI y Big Data están diseñadas para proporcionar información confiable. Si los datos no son precisos, los resultados de los análisis serán falsos, lo que puede dañar la credibilidad de los sistemas de BI y Big Data dentro de la organización.

Aumento de costos: El uso de datos incorrectos puede generar gastos adicionales, ya que el tiempo y los recursos necesarios para corregir los errores o reconstruir los modelos de datos desperdiciados aumentan.

Problemas con el rendimiento de los modelos: En el caso de Big Data, los modelos de aprendizaje automático o IA que se entrenan con datos de mala calidad pueden producir resultados inexactos, afectando la capacidad de predicción y análisis de tendencias.

Cumplimiento y riesgos regulatorios: En muchos sectores, los datos deben cumplir con normativas y estándares. Los datos incorrectos pueden ocasionar problemas legales y de cumplimiento.

En resumen, Bad Data interfiere directamente con el potencial de BI y Big Data para ofrecer valor. Es crucial para las organizaciones implementar estrategias sólidas de gobernanza de datos y calidad de datos para garantizar que los análisis sean útiles, fiables y basados en datos correctos.