Datos y Analítica de Personas • 7 MIN DE LECTURA
Calidad de los datos de RR. HH.: por qué importa y cómo solucionarla
MAY 22, 2026
Las ideas solo son tan buenas como los datos que las sustentan. Así es como auditar, mejorar y mantener la calidad de los datos de RR. HH. en todo tu HRIS.
El coste de una mala calidad de datos
Una mala calidad de los datos de RR. HH. tiene costes tanto operativos como estratégicos. Operativamente: los registros incorrectos de los empleados provocan errores en la nómina, riesgos de cumplimiento del RGPD, informes de gestión inexactos e integraciones de sistemas fallidas. Estratégicamente: los análisis construidos sobre datos deficientes producen conclusiones que parecen seguras pero son erróneas, lo cual es más perjudicial que no tener ningún análisis. Un equipo directivo que toma decisiones sobre la plantilla basándose en un informe del HRIS y más tarde descubre que los datos no eran fiables es poco probable que vuelva a confiar en los datos de RR. HH. en un futuro cercano.
Realizar una auditoría de calidad de datos
Una auditoría de calidad de datos comprueba la exactitud, integridad, coherencia y oportunidad de los datos del HRIS. Elige los diez campos de datos más críticos: nombre del empleado, puesto, departamento, centro de coste, mando, salario, tipo de contrato, FTE, fecha de inicio y ubicación de trabajo. Exporta una muestra de 100 registros de empleados y verifica cada campo con la fuente de referencia (contrato de trabajo, fichero de nómina o registro de decisión de RR. HH.). Calcula una tasa de exactitud para cada campo. Cualquier campo con menos de 95% de exactitud debe investigarse y corregirse, e implementarse una solución de causa raíz para evitar que vuelva a ocurrir.
