En entornos donde se toman decisiones complejas con herramientas de analítica avanzada u optimización, existe una premisa fundamental que muchas veces se subestima: la calidad del dato. En muchos proyectos tendemos a validar con detalle la solución final: contrastamos KPIs, analizamos outputs, iteramos sobre escenarios… Pero nos olvidamos de algo esencial: ¿Es justo validar el output sin haber validado antes el input?
A la hora de detectar anomalías en procesos conocidos con resultados esperables, nos puede interesar ir analizando los datos más recientes para detectar desviaciones atípicas que merezca la pena analizar y anticiparnos a posibles graves consecuencias.
Vivimos en una sociedad en la que los datos han sustituido al petróleo como elemento de mayor valor comercial. La capacidad de aglutinar ingentes cantidades de éstos, permite a las grandes corporaciones tecnológicas crear nuevos modelos de negocio y protegerlos con fuertes barreras de entrada.
