Hablemos de los beneficios y de los riesgos que tiene la gestión de la calidad de los datos. No siempre se les presta la suficiente atención a las tareas de gestión, pero, concretamente, ésta tiene una relevancia capital dado que los datos son el origen de toda la estrategia de inversión en apuestas deportivas que planteamos en nuestro proyecto.

Riesgos de una mala calidad de los datos

Si no se cumple correctamente con una buena gestión de la calidad de los datos se puede incurrir en una serie de riesgos que dificulten, o incluso que pongan en jaque, la rentabilidad esperada de nuestra inversión.

A continuación, describimos una serie de riesgos que debemos tener en cuenta.

  • Pérdida de oportunidades: el más común de los riesgos de una mala gestión de la calidad de los datos es el de no poder entrar en todas las oportunidades que nos brindan éstos. Por ejemplo, si no confío en las cuotas que registro en mi sistema relativas a más/menos una determinada línea de gol, no voy a poder entrar en ese mercado y posiblemente me esté perdiendo cuotas con un alto valor de inversión. 
  • Pérdida de ingresos: siguiendo el punto anterior, podemos encontrarnos ante la situación de que debido a unos datos incorrectos pensemos que estamos tomando una decisión, pero en realidad estemos tomando otra que supone que perdamos dinero. Por ejemplo, podemos estar pensando que estamos apostando a una cuota determinada en la victoria local y, en realidad, estemos apostando a una cuota muy inferior, lo que supone obtener un retorno negativo de beneficios. Este riesgo es uno de los más grandes que nos podemos encontrar en las apuestas deportivas.
  • Reducción de la eficiencia operativa y de la productividad: este riesgo implica que tengamos que dedicar muchos más recursos al tratamiento de los datos, lo que nos puede suponer una bajada de la productividad notable en nuestras operaciones. Por ejemplo, podemos estar ante la situación de tener que formatear correctamente las fechas de nuestra base de datos cada vez que realizamos una consulta para ordenar los eventos por temporadas. Esto nos supone realizar una tarea repetitiva de muy bajo valor añadido para nuestro negocio, lo que repercutirá negativamente en él.
  • Análisis erróneos: si los datos utilizados para el análisis no son los correctos no vamos a obtener el resultado esperado cuando extrapolemos nuestra estrategia a la realidad. Traducido, esto significaría que si en el laboratorio creamos un modelo de inversión que obtiene una determinad rentabilidad, pero hemos utilizado, por ejemplo, las cuotas más elevadas de lo que en la realidad son, no vamos a obtener el beneficio esperado.
  • Insatisfacción de los clientes: juntando todo lo anterior, el desenlace bien puede ser el no tener contentos a nuestros clientes, ya que estaremos ofreciendo técnicas de inversión que no se ajustan a lo que vendimos. Nótese que cuando hablamos de clientes bien podemos ser nosotros mismos al generar estrategias de inversión en apuestas deportivas para nuestra inversión particular.
  • Daño reputacional: tener descontentos a nuestros clientes, en definitiva, supondrá un daño reputacional para nuestra marca que podrá comprometer nuestro negocio futuro.
  • Falta de cumplimiento: no conocer como están siendo gestionados nuestros datos podría acarrear una serie de problemas con la justicia. Si, por ejemplo, estamos utilizando datos personales de nuestros clientes y no nos adecuamos a las leyes y normativas vigentes, podemos ser sujetos de una investigación y de una posible sanción.
  • Aumento de los costes financieros: en definitiva, todos estos riesgos van a suponer que nos cueste más dinero el negocio.

Será nuestra responsabilidad gestionar estos riesgos y establecer los procedimientos necesarios para su mitigación. Créanos cuando decimos que esta es una de esas cosas que tiene mucho más valor del que aparenta hacerla bien. Y, al contrario, hacerla mal puede tener un coste muy elevado.

Medir el nivel de calidad de nuestros datos nos va a ayudar a identificar posibles errores a corregir, lo que se traduce en evitar un posible defecto en nuestra toma de decisiones que puede hacer descender nuestros beneficios o incluso hacernos incurrir en pérdidas.

Beneficio de una buena gestión de la calidad de los datos

Por otro lado, la buena gestión de la calidad de nuestros datos nos va a traer una serie de beneficios nada desdeñables. Analicemos a continuación los principales.

  • Reducción de costes: los datos de alta calidad transfieren su valor directamente a los negocios. Si se tienen ordenados, por ejemplo, todos los eventos de la jornada en una tabla Excel automáticamente, no perderemos interminables horas recopilando esos datos a mano. Con mejores datos haremos más eficientes nuestros sistemas.
  • Ahorro de tiempo: en hilo del punto anterior, ese ahorro no sólo será en los costes, en los tiempos (más valioso incluso) también apreciaremos una importante mejora.
  • Mejora de la calidad de los productos y servicios: a mejores datos, mejores productos y servicios ofreceremos. Entiéndase productos como estrategia de inversión en apuestas deportivas en nuestro caso. ¿Se imagina tener el dato de quien va a ganar un partido antes de que ocurra? Seguro encontraría la forma de darle un buen uso. Este caso, extremo, es un ejemplo de cómo podríamos transferir el valor del dato a nuestro negocio.
  • Alta capacidad de supervisión: nos permitirá tomar decisiones y ver como avanza nuestro negocio de inversión de una forma mucho más proactiva.
  • Obtención de mejores resultados: más fiabilidad supone mejores resultados.
  • Reducción de riesgos: vamos a disminuir la probabilidad de errores si tenemos los datos bien gestionados.
  • Mayor transparencia: contar con más datos nos permitirá mostrar los resultados obtenidos en la inversión de una forma mucho más transparente, beneficiándonos de todo lo que esto implica.
  • Mayor confianza de nuestros clientes: con la transparencia que ofrece disponer de más datos y el ver un mejor desempeño de las estrategias hará que nuestros clientes o nosotros mismos confiemos más en el plan.
  • Ultrapersonalización: podremos establecer estrategias de inversión mucho más personalizadas a nuestros clientes, o a nosotros mismos, ya que podremos “tocar” más palancas o puntos. Manejar datos de calidad nos permite no limitarnos a estrategias genéricas tomadas a partir de generalizaciones por falta de datos.

Para obtener estos beneficios, tenemos que fijarnos en una serie de criterios que citamos a continuación.

  1. Precisión: los datos tienen que ir al grano. No podemos permitirnos que los datos generen confusión.
  2. Presentación: los datos tienen que poder ser legibles por nosotros para poder aportar valor al proyecto. Si tengo los datos en correcto en un idioma que no conozco seguramente me den más problemas que teniéndolos en mi idioma.
  3. Integridad: los datos no pueden carecer de ninguna de sus partes. Por ejemplo, si tengo una cuota de un evento debo tener el nombre del evento asociado a ella para poder saber que estoy viendo.
  4. Validez: los datos tienen que ser robustos y acordes a nuestras necesidades. Difícilmente podré realizar predicciones de fútbol con datos de baloncesto.
  5. Disponibilidad: los datos tienen que estar a nuestro alcance siempre que se necesitan. Si obtengo los datos de un evento una vez finalizado de poco me van a servir. Poca rentabilidad vamos a sacar prediciendo el pasado.
  6. Consistencia: los datos tienen que ofrecer estabilidad a nuestra estrategia de inversión.

A modo de resumen de este apartado, volvemos a remarcar la importancia de una buena calidad de nuestros datos y como depende mucho de nosotros mismos el tenerla. ¡No lo dejemos pasar! ¡Que no nos dé pereza! Ataquemos esta pieza más dentro de todo el proceso de uso de la inteligencia artificial para ahorrarnos costes y potenciar nuestro negocio de inversión en apuestas deportivas.

En AlphaPicks cuidamos de nuestro mayor activo: ¡los datos!