¿Cuántas veces has mentido a la hora de registrarte en una página web? Según un estudio realizado por la empresa de Big Data Hocelot, el 82% de la información que poseen las empresas españolas son datos falsos o están obsoletos. Y es que, que levante la mano quien no se ha inventado el número de teléfono, edad, domicilio o correo electrónico cuando se ha registrado en algún portal de Internet.
Cada vez son más las empresas que se ven desbordadas en los procesos de recopilación, procesamiento y almacenamiento de datos relacionados con sus actividades habituales de negocio. Pero si a esto le sumamos el dirty data, ya el problema se vuelve doble. El dirty data es un término que se acuñó para referirse al conjunto de datos incorrectos, incompletos, desactualizados o duplicados que se almacenan en las bases de datos de las empresas.
El dirty data puede producirse de tres maneras: o bien por un error humano al introducir los datos, que estos se hayan quedado obsoletos con el tiempo, o que hayan sido falsificados por el usuario de forma intencionada, con fines ilegales o delictivos. Siguiendo esta última razón, actualmente en España el 8% de los habitantes miente o aporta al menos un dato falso cuando estos son solicitados a través de Internet. Siendo 61% hombres y un 39% mujeres.
Según los últimos datos analizados por Hocelot, el dirty data provoca en España unas pérdidas de 321 millones de euros al año. Una tendencia que lejos de solucionarse con el tiempo, lo que ha hecho es aumentar. Entre 2017 y 2019 el dirty data creció un 57%, siendo la edad el dato más falsificado, seguido de la dirección y el e-mail.
Contar con datos falsos supone un grave problema para las empresas, ya que no pueden crear un perfil de consumidor acertado y esto les impide ofrecer y promocionar productos personalizados, incurriendo en importantes pérdidas. Antonio Camacho, CEO de Hocelot, afirma que desde su empresa están llevando a cabo campañas para intentar «implementar soluciones que les ayuden a las empresas a identificar qué datos son incorrectos y limpiar y optimizar así sus bases de datos».
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