Don’t Use Bad Data: Cómo proteger tu negocio de los datos de mala calidad

En el mundo actual, los datos son la base de todas las decisiones, por lo que la precisión y la actualidad son fundamentales. Estamos obligados a recopilar y procesar cada vez más datos para “mantenernos al día”. Esto incluye informes manuales, scraping automatizado de sitios web y la extracción habitual de información desde múltiples fuentes. Pero, independientemente del volumen, si los datos no cumplen los estándares de calidad, no tienen valor para la toma de decisiones empresariales.

Al recopilar datos, cada empresa debe decidir por sí misma dónde colocar la coma en la frase “Detener, no se puede continuar” — aquí explicamos qué problemas surgen cuando se trabaja con datos sin preocuparse por su calidad.

La calidad de los datos (integridad, exactitud, fiabilidad, relevancia y oportunidad) abarca cinco criterios esenciales. Si no se cumplen, la empresa inevitablemente enfrenta consecuencias graves: decisiones erróneas, menor productividad y pérdidas económicas. Los estudios muestran que el uso de datos “malos” (de baja calidad) conduce a decisiones equivocadas de gestión, segmentación incorrecta, menor eficacia en marketing y deterioro de los procesos internos. Un solo error durante el scraping puede distorsionar un bloque completo de análisis y generar un efecto “bola de nieve”. Una métrica inexacta puede costar millones a una empresa. Cambios repentinos en el mercado o el fracaso de campañas publicitarias a menudo se originan en datos contaminados. Por ello, comprender los tipos de datos de mala calidad y sus fuentes es el primer paso para proteger el negocio.

Comprender los datos de mala calidad y su impacto en el negocio

Identificar el tipo de “dato malo” ayuda a detectarlo y corregirlo a tiempo. En la gestión de calidad de datos, se suelen distinguir los siguientes problemas:

• Datos incompletos. La falta de información (“campos vacíos”) distorsiona la visión general. Esto ocurre a menudo en el scraping web — el servidor puede devolver campos incompletos o truncados. Los datos incompletos violan el criterio de integridad. Por ejemplo: la ausencia de precios en un feed de productos impide comparar ofertas, dando lugar a estrategias equivocadas de compra.

• Datos duplicados. Las entradas repetidas saturan la base de datos. Ocurren cuando una fuente se procesa varias veces durante la extracción automática. Las consecuencias incluyen cifras infladas, informes confusos y modelos predictivos distorsionados.

• Datos inexactos. La información puede ser errónea, desactualizada o mal introducida. Sus causas incluyen errores humanos o fallos técnicos. Ejemplo: un gestor CRM introduce un precio incorrecto, o el sistema utiliza un tipo de cambio antiguo. Estos datos distorsionan estadísticas y generan predicciones poco fiables.

• Datos inconsistentes. Problemática frecuente cuando se recogen datos mediante varias APIs, scripts o herramientas distintas. Las fuentes pueden tener formatos diferentes o actualizar la información de forma desigual. Esto genera discrepancias: kilómetros vs. millas; formatos de fecha distintos, etc. La unificación de datos requiere tiempo y complica el análisis.

• Datos obsoletos. La información que fue correcta en el pasado puede volverse inútil con el tiempo. Esto es evidente en sectores dinámicos: listas de precios, contactos, tendencias. Almacenar datos obsoletos aumenta los costes, ralentiza búsquedas e incrementa el riesgo de fuga de información.

• Datos no verificados. Información “cruda” que no ha sido validada (opiniones no confirmadas, cifras sin fuente). Un solo dato no verificado puede arruinar un modelo completo de análisis.

• Datos no conformes. Datos recopilados en violación de normativas técnicas, legales o éticas. Por ejemplo: información procedente de fuentes prohibidas o datos sensibles recopilados sin consentimiento del usuario. Además de generar análisis incorrectos, puede acarrear sanciones legales y dañar la reputación.

Cada tipo de dato contaminado puede perjudicar seriamente al negocio: precios incompletos dificultan la comparación competitiva; cuentas duplicadas distorsionan el análisis de audiencia. Estos errores se acumulan — por eso es vital una limpieza constante de datos.

Causas de la aparición de datos de mala calidad

La necesidad de recopilar grandes cantidades de datos automáticamente entra a menudo en conflicto con los sistemas de protección de los sitios web. Sin tecnologías modernas de anonimización y bypass (navegadores antidetect, servidores proxy), los datos de mala calidad aparecen aún más rápido. Los sistemas anti-bot detectan actividad automatizada y aplican penalizaciones:

• Bloqueo de IP y límites de velocidad. Muchos sitios limitan el número de solicitudes desde una misma IP o bloquean tráfico sospechoso. Pueden activar CAPTCHA o ralentizar la respuesta, generando datos incompletos o retrasados.

• Restricciones geográficas. Algunos contenidos están disponibles solo en determinadas regiones. Los resultados de búsqueda o noticias pueden variar entre España, Europa o EE. UU. Hacer scraping desde una sola IP genera datos incompletos y sesgados.

• Contenido personalizado. Acceder muchas veces desde la misma IP puede hacer que el sitio entregue información personalizada en lugar de datos neutros, contaminando el conjunto de datos.

• Reducción deliberada de velocidad. Si un sitio sospecha actividad automatizada, puede ralentizar respuestas o entregar datos truncados, volviendo inútiles los resultados en tiempo real.

Cómo las tecnologías modernas ayudan a recopilar datos de alta calidad

Para recopilar grandes volúmenes de datos manteniendo la calidad, se emplean herramientas especializadas:

• Servidores proxy. Aseguran scraping estable mediante rotación de IP, evitando bloqueos y límites. Tipos:

  • Datacenter — rápidos y económicos, pero más fáciles de bloquear.
  • Residential — direcciones de usuarios reales, muy difíciles de detectar.
  • Mobile — IP de operadores móviles, casi indistinguibles de usuarios reales.
  • ISP — IP estáticas de proveedores, ideales para operaciones prolongadas.

• Navegadores antidetect y automatización. Un navegador antidetect como Undetectable mejora significativamente la estabilidad del scraping. Cambia huellas digitales, aísla perfiles y simula comportamiento humano, lo que permite evitar bloqueos y restricciones.

• IA y aprendizaje automático. Los scrapers basados en IA analizan la estructura de las páginas, se adaptan a cambios visuales y reducen errores de extracción. Pueden simular clics humanos, pausas e incluso resolver CAPTCHA.
  Gracias a ello, es posible extraer datos de sitios dinámicos, gráficos, mapas o contenido con carga diferida.

Conclusión

• La mala gestión de datos puede llevar a decisiones equivocadas y pérdidas financieras importantes.
• Detectar y limpiar datos “malos” es esencial. Sin validación continua, no es posible obtener una visión real del mercado.
• Mantener la calidad de los datos requiere un enfoque sistemático y tecnologías modernas: proxys, navegadores antidetect y herramientas de IA.

En última instancia, un negocio exitoso se construye sobre datos limpios.
Una estrategia inteligente de gestión de datos previene errores en cadena y proporciona una ventaja competitiva.