Coste de datos

Data cost

También: Data cost

Coste de obtención, limpieza, etiquetado, gobierno y almacenamiento de datos.

Definición técnica

Coste de datos es coste de obtención, limpieza, etiquetado, gobierno y almacenamiento de datos. Debe calcularse con una baseline documentada, horizonte temporal, supuestos, costes completos y tratamiento explícito de incertidumbre.

Camilo Boo

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Explicación empresarial

Permite utilizar coste de datos para decidir, priorizar o revisar inversiones de IA con criterios comparables y trazables.

Para qué sirve

Comprender, aplicar o evaluar coste de datos dentro de medición del retorno de inversión — roi.

Cómo funciona

Ejemplos

Ejemplo práctico

El equipo calcula coste de datos con datos reales, separa ahorro teórico de beneficio realizado y actualiza el business case después del despliegue.

Ejemplo empresarial

Una organización asigna responsable, fuentes, criterios de aceptación y revisión periódica antes de incorporar coste de datos a decisiones o procesos.

Confusiones frecuentes

No debe confundirse actividad, uso o tiempo bruto ahorrado con valor económico realizado; la atribución exige una referencia y supuestos verificables.

Limitaciones

La estimación depende de datos, horizonte, adopción, atribución y supuestos; beneficios intangibles y riesgos no siempre pueden monetizarse con precisión.

Riesgos

Supuestos optimistas, costes omitidos o doble contabilización pueden inflar el ROI y conducir a decisiones de inversión deficientes.

Idea principal

Coste de obtención, limpieza, etiquetado, gobierno y almacenamiento de datos.

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Clasificación

Nivel: Intermedio
Categorías: Medición del retorno de inversión — ROI
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