Mediante el procesamiento efectivo de datos una compañía puede agilizar procesos, optimizar operaciones, ahorrar en costos fijos y variables, aumentar ganancias, y mucho más, alcanzando así estándares de competitividad superiores en los mercados en los que ha decidido estar. De modo que, en un mundo donde los datos y la información se han convertido en recursos clave para el éxito de las compañías, se hace imprescindible comprender cuáles son las diferencias estructurales entre ambos conceptos:
Datos: son unidades individuales que representan acontecimientos que no han sido procesados ni refinados y que se encuentran totalmente desorganizados, por lo tanto, carecen de un significado y propósito específicos, lo que los hace insuficientes para la toma de decisiones. En este sentido, los datos no dependen de la información.
Ejemplos: ingresos por ventas, clientes fidelizados, clientes satisfechos, costos operacionales, número de quejas y reclamos, etc.
Información: corresponde al conjunto de datos procesados, organizados y estructurados que colectivamente adquieren un significado lógico para interpretar los datos, en un contexto determinado de análisis, para luego ser utilizados en la toma de decisiones. Por consiguiente, la información por su naturaleza es suficiente para la toma de decisiones. Por todo lo anterior, la información depende de los datos.
Ejemplos: el promedio de ventas mensual, trimestral o anual. La tasa promedio de fidelización de clientes. El índice promedio de satisfacción de clientes por zona geográfica y/o nivel socio económico. Promedio mensual de costos operacionales por líneas de productos. Promedio anual de quejas y reclamos por tipo de producto y/o cliente. Etc.
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