15 de septiembre de 2026
Toma de Decisiones y Calidad de los Datos: Percepciones sobre Precisión, Completitud, Consistencia y Disponibilidad.
Lucas Rodrigues Banhete Moreno; Adriano Matos de Oliveira
DOI: 10.22167/2675-6528-202602262
Artículo derivado de Trabajo de Conclusión de Curso (TCC), con contenido basado en el trabajo original del alumno y adaptado al formato editorial de la Revista E&S con el apoyo de la herramienta ResumeAI, solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege para síntesis y organización textual.
Resumen
El crecimiento exponencial del volumen de datos generados y consumidos a nivel mundial ha transformado la forma en que las organizaciones llevan a cabo sus procesos de toma de decisiones, convirtiendo la calidad de la información en un factor determinante para la efectividad de estas decisiones. Este estudio analizó la percepción de profesionales que utilizan datos en sus funciones diarias sobre la calidad de los datos en los procesos de toma de decisiones en las organizaciones. Se adoptó una metodología descriptiva cuantitativa, con recolección de datos realizada a través de una encuesta estructurada en escala Likert de cinco puntos. La muestra fue no probabilística por conveniencia, compuesta por profesionales de diferentes niveles jerárquicos y tamaños de empresa. Para el análisis de los resultados, se emplearon técnicas estadísticas descriptivas y la correlación de Spearman. Los análisis revelaron que el uso de datos estaba ampliamente incorporado a la rutina decisoria de los participantes y que las dimensiones de calidad evaluadas fueron percibidas predominantemente de forma positiva, con la excepción de la consistencia, que presentó el menor desempeño y la mayor dispersión. Las correlaciones entre las dimensiones de calidad y la confianza decisoria resultaron positivas y estadísticamente significativas, destacando la precisión como la dimensión de mayor influencia sobre la seguridad decisoria. Se concluyó que, si bien las organizaciones presentan avances en la adopción de prácticas orientadas por datos, persisten desafíos estructurales relacionados con la consistencia de la información, lo que indica la importancia de mejorar las prácticas de integración y gobernanza de datos.
Palabras clave: Confianza decisoria; Gobernanza de datos; Percepción organizacional; Calidad de datos; Toma de decisiones.
1. Introducción
El mercado global de tecnología ha registrado un crecimiento significativo en las últimas décadas (Yalli et al., 2024). Considerando solo a Brasil, el valor movilizado en este mercado en 2024 se estimó en alrededor de R$ 762 mil millones, lo que corresponde al 6,5% del Producto Interno Bruto nacional (Brasscom, 2025). Este avance de la tecnología, sumado a la expansión de los negocios, impone a las empresas la necesidad constante de mejorar sus procesos internos, especialmente los relacionados con la toma de decisiones (Rajagopal et al., 2022). En este escenario, el gran desafío de las organizaciones es responder a las demandas internas y externas con agilidad y eficacia, manteniéndose siempre alineadas a la estrategia de la empresa (Avancha et al., 2024).
En este contexto, para lograr el éxito empresarial, las organizaciones necesitan disponer de recursos que sustenten sus procesos de toma de decisiones, ya que estos procesos representan puntos críticos para una buena gestión (Salehzadeh y Ziaeian, 2024; Kozioł-Nadolna y Beyer, 2021). Entre una infinidad de clases de recursos, los datos cobran protagonismo, asumiendo un papel cada vez más estratégico en las empresas, donde ya se consideran un activo fundamental para los procesos de innovación y se comparan constantemente con el petróleo en términos de valor y relevancia (Sacramento, 2024). La relevancia del tema se intensifica ante el crecimiento exponencial de la demanda, así como del volumen de datos generados, consumidos y compartidos a escala global (Castro et al., 2024; Arinze, 2024). Como consecuencia de este escenario y del avance de los modelos de inteligencia artificial generativa, se estima que, para finales de 2025, este volumen alcanzará los 81 zettabytes, lo que representa un crecimiento de casi tres veces en relación con el año 2020 (World Economic Forum, 2024). Este crecimiento de datos evidencia la necesidad de estrategias eficientes de almacenamiento, análisis y uso de los datos (Alsalim y Javed, 2024), reforzando la importancia de estudios que aborden los desafíos y las oportunidades relacionados con la gestión y la aplicación de tecnologías emergentes (Adewusi et al., 2024).
A pesar de su importancia en el escenario global, el uso de datos en los procesos de toma de decisiones aún enfrenta desafíos significativos (Fanelli et al., 2023). En este contexto, muchos profesionales, al tomar decisiones relevantes, se basan en la intuición y en experiencias previas (Vergara, 1993; Savioni et al., 2023), lo que puede llegar a ser un problema, ya que puede generar resultados inferiores cuando se comparan con acciones fundamentadas en datos. Wand y Wang (1996) y Nilashi et al. (2023) argumentan que el gran volumen de datos, por sí solo, no garantiza la generación de valor, ya que la cuestión central reside en el nivel de calidad de los datos.
Aunque el concepto de calidad de los datos no es unánime en diversas publicaciones, características como la precisión, la completitud, la consistencia y la disponibilidad son frecuentemente reconocidas como fundamentales (Cai y Zhu, 2015; Fox et al., 1994). Sin embargo, la evaluación de un dato puede ser relativa, variando según los diferentes contextos empresariales y niveles de decisión en los que se aplican; por ejemplo, grupos de datos utilizados en funciones cotidianas pueden no atender a los objetivos cuando se aplican a cuestiones estratégicas (Lacagnina et al., 2023). Así, un proceso decisorio confiable y eficaz depende de la disponibilidad de datos de calidad, alineados a los propósitos organizacionales, en diversos contextos empresariales (Alabduljabbar y Alshammari, 2024).
Ante este escenario, el presente trabajo se justifica por la necesidad de comprender la percepción de los profesionales del mercado sobre la calidad de los datos empleados en diversos niveles decisorios, contribuyendo a mejorar las prácticas de gestión y gobernanza de datos. Por lo tanto, este estudio tiene como objetivo general analizar la percepción de los profesionales que utilizan datos en el día a día de sus funciones sobre la calidad de los datos en los procesos de toma de decisiones en las organizaciones. Además, tiene como objetivos: (I) Identificar si los datos son utilizados en los procesos decisorios; (II) Evaluar la percepción de los entrevistados en relación con las dimensiones de la calidad de los datos (precisión, completitud, consistencia y disponibilidad); (III) Analizar la correlación entre la calidad de los datos y la confiabilidad de las decisiones tomadas.
2. Material y Métodos
El presente estudio se caracterizó como una investigación descriptiva, de enfoque cuantitativo, con el objetivo de comprender la percepción de los profesionales sobre la calidad de los datos utilizados en los procesos de toma de decisiones empresariales. Este tipo de investigación permite describir fenómenos y realizar análisis de correlación entre variables (Gil, 2022). Como fundamentación del trabajo, se realizó una investigación bibliográfica en artículos académicos, revistas científicas y libros para contextualizar el tema y delinear los objetivos de la investigación (Gil, 2022).
La recopilación de datos se realizó mediante un estudio de campo (encuesta), utilizando un cuestionario estructurado (Apéndice A) dividido en cuatro secciones: caracterización del perfil de los participantes, identificación de la intensidad y medios de interacción con los datos, evaluación de la percepción sobre las dimensiones de calidad de los datos y comprensión de los impactos en la confianza en la toma de decisiones. El cuestionario, compuesto por catorce preguntas cerradas, formuladas en su mayoría basándose en la escala Likert de cinco puntos, fue elaborado en la plataforma “Google Forms” y compartido a través de plataformas digitales, como “WhatsApp”, “LinkedIn” y “e-mail” (Malhotra, 2019; Meireles, 2024). Antes de la aplicación definitiva, se realizó una prueba piloto con un grupo de cinco encuestados, compuesto por tres profesionales del área de datos y dos usuarios de datos, para evaluar la claridad de las preguntas, la adecuación de las escalas de respuesta y el tiempo medio de cumplimentación (Gil, 2022).
La muestra adoptada fue de tipo no probabilístico, por conveniencia, definida con base en la accesibilidad de los participantes. Este enfoque, aunque no permite la generalización de los resultados a toda la población, permite reunir individuos con características relevantes para el fenómeno estudiado, en este caso, profesionales que utilizan datos en sus procesos de toma de decisiones, lo que posibilita obtener percepciones cualificadas sobre el tema (Malhotra, 2019). La muestra comprendió profesionales de diferentes niveles jerárquicos (operacional, táctico y estratégico) y de diferentes áreas de actuación, con el objetivo de ampliar la diversidad de perspectivas.
Para el análisis de los datos, se emplearon técnicas de estadística descriptiva, con la determinación de medidas de tendencia central (media y mediana) y de dispersión (desviación estándar) de los principales ítems del estudio. Las respuestas fueron tabuladas y normalizadas en hojas de cálculo, lo que permitió la visualización en tablas y gráficos (Artes, 2023). Posteriormente, se realizaron análisis de correlación mediante el coeficiente de Spearman, utilizando el software estadístico Jamovi, para examinar la asociación entre variables de calidad de datos y percepción de confianza en los procesos decisorios (Siegel y Junior Castellan, 2006).
En relación a los aspectos éticos, la investigación se basó en la recopilación anónima de percepciones de los participantes, sin ninguna identificación o intervención directa, encuadrándose como investigación de opinión pública. Así, el estudio fue considerado exento del proceso de registro para su presentación y análisis por el Comité de Ética en Investigación [CEP] con Seres Humanos y por la Comisión Nacional de Ética en Investigación [CONEP].
3. Resultados y Discusión
Caracterización de la muestra
Se identificaron 176 encuestados que interactúan con datos en sus procesos de toma de decisiones. La muestra estuvo compuesta predominantemente por profesionales de grandes empresas (66,5%), con una distribución equilibrada entre funciones analíticas (35,2%), coordinadores (19,9%), gerentes (34,1%) y directores (10,8%). Se observó heterogeneidad en el tiempo de permanencia organizacional, con un 35,8% de los participantes con más de 7 años en la empresa y un 33,5% entre 1 y 3 años. La distribución entre los niveles decisorios operacional (34,7%), táctico (33%) y estratégico (32,4%) fue homogénea, lo que permitió una visión abarcadora de las percepciones organizacionales.
Tabla 1. Caracterización de la muestra
| Variable | Categoría | Cantidad | % |
|---|---|---|---|
| Tamaño de la Empresa | Micro | 17 | 9,7% |
| Tamaño de la Empresa | Pequeña | 13 | 7,4% |
| Tamaño de la Empresa | Media | 29 | 16,5% |
| Tamaño de la Empresa | Amplio | 117 | 66,5% |
| Función | Analista | 62 | 35,2% |
| Función | Coordinador | 35 | 19,9% |
| Función | Director | 60 | 34,1% |
| Función | Director | 19 | 10,8% |
| Tiempo en la empresa | <1 ano | 25 | 14,2% |
| Tiempo en la empresa | 1-3 años | 59 | 33,5% |
| Tiempo en la empresa | 4-7 años | 29 | 16,5% |
| Tiempo en la empresa | >7 años | 63 | 35,8% |
| Nivel decisorio | Operativo | 61 | 34,7% |
| Nivel decisorio | Táctico | 58 | 33% |
| Nivel decisorio | Decisivo | 57 | 32,4% |
Fuente: Resultados originales de la investigación
Los resultados indicaron que la utilización de datos está fuertemente consolidada en la rutina profesional de los participantes, con el 98,3% de la muestra declarando la necesidad de datos para apoyar decisiones, independientemente del nivel jerárquico. Este hallazgo refuerza el papel central de los datos en los modelos de gestión contemporáneos (Avancha et al., 2024). La alta frecuencia de uso, según se detalla en la Figura 1, indicó un consumo continuo de datos, caracterizando ambientes organizacionales orientados por datos y consolidando los datos como recurso estratégico (Sacramento, 2024).
Figura 1. Frecuencia de consulta a los datos en la toma de decisiones.
Fuente: Resultados originales de la investigación
Análisis de percepciones sobre la calidad de los datos y la confianza en la toma de decisiones
El análisis de las percepciones de los participantes sobre las dimensiones de la calidad de los datos reveló evaluaciones predominantemente positivas. La Tabla 2 presenta las medias y desviaciones estándar para cada dimensión. La completitud (media de 3,94), la disponibilidad (media de 3,78) y la exactitud (media de 3,72) fueron las dimensiones con mejor desempeño, lo que sugiere que los datos se perciben como suficientes, accesibles y fieles a la realidad operativa. Esta configuración indicó un cierto grado de madurez organizacional en la provisión y uso de datos.
Tabla 2. Percepciones sobre dimensiones de calidad de datos
| Dimensión | Cuestión | Media | Valor mediano | Desviación Estándar |
|---|---|---|---|---|
| Precisión | Q8 | 3,72 | 4 | ± 0,85 |
| Completitud | Q9 | 3,94 | 4 | ± 0,78 |
| Consistencia | Q10 | 3,36 | 4 | ± 1,05 |
| Disponibilidad | Q11 | 3,78 | 4 | ± 0,96 |
Fuente: Resultados originales de la investigación
En contraste, la dimensión de consistencia presentó el menor desempeño (media de 3,36) y la mayor dispersión (desviación estándar de ± 1,05) entre las dimensiones evaluadas. Este resultado indicó que, si bien los datos podían ser fidedignos en fuentes aisladas, su coherencia entre diferentes fuentes o sistemas aún representa un desafío, apuntando a limitaciones en la integración y estandarización de la información (Cai y Zhu, 2015; Fanelli et al., 2023).
El análisis también abordó la confianza en las decisiones basadas en datos, el uso de la intuición y el impacto de los problemas de calidad de los datos. La Tabla 3 resume estos resultados. La confianza en las decisiones basadas en datos fue predominantemente positiva (media de 3,66), reconociendo los datos como un elemento relevante en el proceso de toma de decisiones. El uso de la intuición y la experiencia profesional en detrimento de los datos se observó de forma recurrente (media de 3,15), actuando de manera complementaria a los enfoques basados en datos (Mi et al., 2025). El impacto de los problemas de calidad de los datos en la efectividad de las decisiones se percibió como moderado (media de 3,50), indicando que fallos en la calidad de los datos pueden influir en los procesos estratégicos y operacionales (Khong et al., 2023).
Tabla 3. Confianza, intuiciones e impactos percibidos
| Variable | Cuestión | Media | Valor mediano | Desviación Estándar |
|---|---|---|---|---|
| Confianza en las decisiones basadas en datos | Q12 | 3,66 | 4 | ± 0,75 |
| Uso de la intuición en detrimento de los datos | Q13 | 3,15 | 3 | ± 0,77 |
| Impacto de los problemas de calidad de los datos | Q14 | 3,50 | 3 | ± 0,96 |
Fuente: Resultados originales de la investigación
Correlaciones entre dimensiones de calidad y confianza en los procesos de toma de decisiones
Los análisis de correlación de Spearman revelaron asociaciones positivas y estadísticamente significativas entre todas las dimensiones de calidad de los datos y el nivel de confianza percibido en los procesos de toma de decisiones. Esto sugiere que una mayor percepción de la calidad de los datos tiende a aumentar la confianza y la seguridad de los profesionales en sus decisiones. La Tabla 4 presenta los coeficientes de correlación.
Tabla 4. Correlación entre dimensiones de calidad x confianza en los procesos de toma de decisiones basados en datos
| Variable | Spearman | valor p |
|---|---|---|
| Precisión | 0,510 | <0,001 |
| Completitud | 0,475 | <0,001 |
| Consistencia | 0,365 | <0,001 |
| Disponibilidad | 0,451 | <0,001 |
Fuente: Resultados originales de la investigación
La dimensión de precisión presentó el coeficiente de correlación más alto (0,510), clasificada como correlación fuerte según Cohen (1988). Esto indica que la percepción de que los datos reflejan fielmente la realidad operativa es el factor más influyente en la construcción de la confianza decisoria. Las dimensiones de completitud (0,475) y disponibilidad (0,451) presentaron correlaciones moderadas, sugiriendo que la existencia y la accesibilidad de la información complementan la confianza decisoria (Mi et al., 2025). La consistencia, aunque con el menor coeficiente (0,365), aún demostró una correlación moderada y estadísticamente significativa, indicando que la estandarización entre fuentes influye en la confianza, aunque de forma menos intensa que las otras dimensiones. Los problemas de estandarización pueden no ser inmediatamente percibidos o tener un impacto indirecto.
En síntesis, el estudio demostró que los datos están ampliamente incorporados a la rutina decisoria de los profesionales, siendo percibidos de forma predominantemente positiva en términos de completitud, disponibilidad y exactitud. La dimensión de consistencia, sin embargo, reveló fragilidades estructurales relacionadas con la estandarización e integración de datos. La exactitud fue identificada como la dimensión de mayor influencia en la confianza decisoria, mientras que la intuición y la experiencia profesional actúan de forma complementaria al uso de datos, y los problemas de calidad de datos pueden impactar la efectividad de las decisiones.
4. Conclusión
El estudio analizó la percepción de los profesionales que utilizan datos en sus funciones diarias sobre la calidad de los datos en los procesos de toma de decisiones en las organizaciones. Se observó que el uso de datos estaba ampliamente incorporado a la rutina decisoria de los participantes, siendo una práctica consolidada en diferentes niveles jerárquicos. Las dimensiones de calidad de los datos, como completitud, disponibilidad y exactitud, fueron percibidas predominantemente de forma positiva por los profesionales. Sin embargo, la consistencia de los datos presentó el menor desempeño y la mayor dispersión, indicando fragilidades estructurales relacionadas con la estandarización e integración de la información entre diferentes fuentes y sistemas. Se observó que la confianza en las decisiones basadas en datos era positiva, y la exactitud emergió como la dimensión de mayor influencia en la construcción de esta confianza decisoria, sugiriendo que la fidelidad de los datos a la realidad operacional es crucial.
La principal contribución de este estudio reside en la explicitación de los desafíos persistentes en la gestión de la calidad de los datos, especialmente en lo que respecta a la consistencia, a pesar de los avances organizacionales en la adopción de prácticas orientadas por datos. Esto refuerza la importancia de la mejora de las prácticas de integración y de gobernanza de datos para garantizar mayor confiabilidad y efectividad en los procesos decisorios. Sin embargo, el estudio posee limitaciones derivadas de la utilización de una muestra no probabilística por conveniencia, lo que restringe la generalización de los hallazgos, y del uso de datos autorreportados, que pueden estar sujetos a sesgos. El carácter transversal de la investigación también limita el análisis de relaciones causales a lo largo del tiempo. Para estudios futuros, se sugiere la realización de investigaciones con muestras más amplias y probabilísticas, la adopción de enfoques longitudinales para investigar la evolución de las variables, y la profundización de la investigación sobre prácticas de gobernanza y gestión de datos, con foco en la integración y consistencia de la información.
Referencias Bibliográficas
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Avancha, S.; Aggarwal, A.; Goel, P. 2024. Data-Driven Decision Making in IT Service Enhancement. Journal of Quantum Science and Technology 1(3):10-24.
Rajagopal, N.K.; Qureshi, N.I.; Durga, S.; Asis, E.H.R.; Soto, R.M.H.; Gupta, S.K.; Deepak, S. 2022. Future of business culture: An artificial intelligence-driven digital framework for the organization’s decision-making process. Complexity 2022(1): 01-14.
Salehzadeh, R.; Ziaeian, M. 2024. Decision making in human resource management: a systematic review of the
Yalli, J.S.; Hasan, M.H.; Badawi, A.A. 2024. Internet of Things (IoT): origins, embedded technologies, smart applications, and its growth in the last decade. IEEE 12(): 91357-91382.
Artículo originario del Trabajo de Conclusión de Curso de la Especialización en Gestión de Negocios del MBA USP/Esalq
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