Datos y analítica de personas • 7 MIN LEER
Calidad de datos de RR. HH.: por qué importa y cómo corregirla
MAY 22, 2026
Los insights solo son tan buenos como los datos que los respaldan. Aquí se muestra cómo auditar, mejorar y mantener la calidad de los datos de RR. HH. en todo su HRIS.
El costo de una mala calidad de datos
La mala calidad de los datos de RR. HH. tiene costos tanto operativos como estratégicos. Operativamente: los registros incorrectos de colaboradores provocan errores de nómina, riesgos de cumplimiento con el RGPD, informes de gestión inexactos e integraciones de sistemas fallidas. Estratégicamente: el análisis construido sobre malos datos produce conclusiones que parecen seguras pero son incorrectas, lo cual es más dañino que no tener análisis alguno. Un equipo directivo que toma decisiones sobre la fuerza laboral basándose en un informe del HRIS y luego descubre que los datos no eran confiables probablemente no volverá a confiar en los datos de RR. HH. en el futuro cercano.
Llevando a cabo una auditoría de calidad de datos
Una auditoría de calidad de datos verifica la exactitud, integridad, consistencia y oportunidad de los datos del HRIS. Elijan los diez campos de datos más críticos: nombre del colaborador, puesto, departamento, centro de costo, gerente, salario, tipo de contrato, FTE, fecha de inicio y ubicación de trabajo. Exporten una muestra de 100 expedientes de colaboradores y verifiquen cada campo contra la fuente de verdad (contrato de trabajo, archivo de nómina o registro de decisión de RR. HH.). Calculen 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 recurrencias.
