Una herramienta de limpieza de datos es quizás la solución más poderosa y, sin embargo, la más subestimada. Las empresas gastan millones de dólares en la adquisición de soluciones en la nube y de costosas bases de datos, pero se acobardan cuando se trata de adquirir una solución de limpieza de datos.
Según nuestra experiencia, más del 80% de las empresas con las que hemos trabajado no estaban seguras de las funcionalidades de una herramienta de limpieza de datos y de cómo podría ayudarles a superar sus retos de calidad de datos.
Por lo tanto, en este artículo rápido de hoy, daremos una breve explicación y cubriremos las preguntas más comunes como:
- ¿Qué son las herramientas de limpieza de datos?
- ¿Cómo se hace la limpieza de datos?
- ¿Qué se entiende por limpieza de datos?
- ¿Por qué es importante?
Empecemos.
¿Qué es un software o herramienta de limpieza de datos?
Antes de hablar de la herramienta, hablemos del problema, es decir, de los malos datos.
Si alguna vez ha echado un vistazo a los datos de los clientes de su empresa, se habrá dado cuenta de que están literalmente desordenados.
He aquí una muestra:
En el momento en que necesite estos datos para fines de marketing, promoción o toma de decisiones estratégicas, estará perdiendo un tiempo crítico para solucionar estos problemas. Y lo que es peor, es posible que ni siquiera pueda utilizar los datos.
No es posible arreglar manualmente estos errores. Por supuesto, se puede dejar en manos de los informáticos, pero éstos sólo van a empeorar el problema. Los informáticos no comprenden la sensibilidad y la naturaleza de los datos como lo hacen los usuarios de la empresa. Al final, acabará dedicando más tiempo del necesario a coordinarse con el departamento de TI, a revisar los cambios y a retrasar sus objetivos.
Aquí es donde entra en juego la necesidad de un software de limpieza de datos.
Una herramienta de limpieza de datos es una solución fácil de usar diseñada para los usuarios de la empresa. Es un software importante e imprescindible que permite solucionar todos los problemas de calidad de los datos, como se ha indicado anteriormente. Sin embargo, un software de limpieza de datos de primera clase como DataMatch Enterprise hace mucho más que limpiar: le permite eliminar duplicados de múltiples fuentes de datos, cruzar datos, fusionar datos, estandarizar y optimizar sus datos actuales.
Puedes hacer todo esto *sin* la ayuda de recursos informáticos, directamente en tu escritorio. También tardará menos de una hora en limpiar y ordenar un millón de filas de datos. Eso le ahorra tiempo, esfuerzo y dinero.
¿Cómo se hace la limpieza de datos?
Tradicionalmente, la limpieza de datos se hacía de forma manual. De hecho, en algunas organizaciones actuales, todavía se encuentran personas dedicadas exclusivamente a extraer datos, arreglarlos dividiéndolos en múltiples segmentos, ejecutar funciones de Excel para filtrar y clasificar los duplicados o las inexactitudes.
Las empresas que utilizan SQL tienen programadores y recursos dedicados que conocen el lenguaje para limpiar las entradas. Esto deja a los usuarios de la empresa fuera de juego y dependientes de los plazos del programador de SQL.
Mientras que un software de limpieza de datos le ayuda fácilmente a unir dos conjuntos de datos, en SQL tendrá que ejecutar consultas como las siguientes para fusionar dos tablas.
select id, name, dept_name from
datos_del_alumno s join detalles_del_departamento d
on s.dept_id = d.dept_id;
Fuente: DataCamp
Esto no sólo lleva mucho tiempo, sino que además es poco práctico cuando se trata de resolver problemas de datos complejos.
En la era de los grandes datos, las cosas se complican.
Los datos de su CRM ya no consisten en unos pocos cientos de filas de información básica de contacto. Hoy en día, puede consistir en datos de comportamiento, datos sociales, datos digitales, datos de transacciones y mucho más. Dependiendo de las necesidades de su organización, puede tener conjuntos de datos aún más complejos que no pueden ser limpiados con los métodos tradicionales y requieren técnicas avanzadas de limpieza de datos de CRM. Leer más sobre Cómo limpiar su base de datos de clientes
Las grandes marcas multinacionales utilizan soluciones costosas como Informatica, Oracle o IBM para resolver sus problemas de calidad de datos, pero aquí hay un hecho rotundo: no todas las empresas tienen el presupuesto para adquirir una solución de estos tipos. Sólo la solución de Oracle cuesta más de 200.000 dólares y hay que utilizar varias herramientas para obtener los resultados deseados.
Así pues, a las empresas de nivel medio les quedan pocas opciones, salvo intentar hacer una limpieza manual o subcontratar recursos de terceros que utilicen hojas de Excel y sus funciones para limpiar los problemas de datos básicos. Por ello, una solución como DataMatch Enterprise es perfecta para las organizaciones que quieren una herramienta en su escritorio o en su servidor en la nube para hacer el trabajo sin todas las complicaciones y los adornos innecesarios que conllevan otras soluciones.
¿Qué significa exactamente la limpieza de datos?
Limpiar los datos de errores ortográficos, resolver los problemas de formato, desduplicar los datos duplicados y asegurarse de tener datos sin errores.
A estas alturas ya sabes que tienes datos desordenados y que hay que limpiarlos. También sabe cómo se utilizan los métodos tradicionales para limpiar los datos. Pero cuando se trata de un software, ¿cómo se hace la limpieza de datos?
Permítanme explicar esto utilizando el marco de DataMatch Enterprise.
Perfile sus datos para ver los problemas que los afectan: No puede limpiar los datos si no sabe qué es lo que está mal en ellos. Puede utilizar las funciones de Excel para identificar filas y columnas incompletas, pero no puede utilizarlas para resaltar columnas específicas que tengan caracteres no imprimibles, o que tengan números en los campos de nombre y letras en los campos de número. Se trata de problemas que no suelen pasar desapercibidos, pero que se convierten en grandes obstáculos cuando hay que utilizar los datos.
Así pues, la primera parte de la limpieza de datos consiste en identificar realmente los problemas que afectan a los datos. Una vez que haya podido identificar los problemas, podrá pasar a limpiarla o fregarla.
Cómo lidiar con los duplicados: Los datos desordenados son un problema fácil de tratar. El verdadero problema son los duplicados profundos. A medida que aumenta la complejidad de los datos, también lo hacen los duplicados. Cada vez que un cliente introduzca un correo electrónico, un número o una dirección diferente, se formará un duplicado. Además, cuando se combinan los datos de los clientes de diferentes departamentos, se acaban produciendo duplicados.
Algunos duplicados son fáciles de eliminar, pero la mayoría no. Necesitará soluciones que utilicen una combinación de algoritmos de coincidencia difusa para identificar duplicados probables (Cath y Catherine pueden ser las mismas personas, pero no tienen los nombres exactos y se consideran duplicados probables). DataMatch Enterprise utiliza una combinación de algoritmos difusos y algoritmos propios establecidos para escanear sus fuentes de datos e identificar los duplicados con una tasa de precisión del 95%. Ninguna otra solución puede proporcionarle este nivel de identificación precisa de duplicados, ni siquiera IBM o SAS.
Limpieza y normalización de datos: Aquí es donde tiene lugar el principal proceso de limpieza. Mientras que tradicionalmente había que crear manualmente reglas para limpiar los datos, ahora basta con hacer clic en las reglas predefinidas.
Mira la imagen de abajo.
¿Ves cómo es fácil convertir todas las mayúsculas en minúsculas, eliminar el espaciado negativo, sustituir caracteres, etc.? Este tipo de tarea llevaría meses si se hiciera manualmente, por no mencionar que tendrá que ejecutar consultas y códigos para cada tarea. También está la función WordSmith, que permite reemplazar automáticamente nombres y palabras dentro del directorio.
Una vez que haya limpiado todos estos datos desordenados, podrá crear reglas de estandarización. Por ejemplo, puede establecer controles en sus formularios de captación de clientes potenciales para que sea obligatorio que los usuarios rellenen los códigos postales, o para permitir sólo los correos electrónicos de la empresa como direcciones de contacto. Obtener una vista previa de los problemas que afectan a sus datos le permite colocar controles siempre que sea posible para evitar que los datos se vean afectados por los mismos problemas repetidamente.
Y ahora, finalmente, pasando a la última pregunta.
¿Por qué es importante?
Es una obviedad, pero los datos erróneos afectan a los informes, la información, los análisis y la eficiencia operativa. De hecho, los datos erróneos afectan a todos los aspectos de su organización. Simplemente no te das cuenta.
Así es como funciona el círculo:
Los datos erróneos entran en el sistema >> Los usuarios empresariales no pueden utilizar los datos >> Conecta con el departamento de TI para resolver >> Las TI no siguen los plazos de la empresa >> Las empresas y los informáticos se pelean >> Los objetivos se retrasan >> Los empleados tienen la carga de limpiar los datos haciéndolo manualmente en hojas de cálculo >> Los errores se pierden >> Los datos se utilizan porque hay que cumplir los objetivos >> Los clientes se llevan la peor parte de los datos sucios >> Las reclamaciones se presentan >> El dinero se pierde >> Se culpa a los empleados >> Se pierden puestos de trabajo >> Volvemos al principio.
La moral de sus empleados, sus objetivos, la satisfacción de sus clientes, su eficiencia operativa, todo se ve afectado por los malos datos. Esto ni siquiera tiene en cuenta los retornos de la inversión, los informes anuales y las perspectivas o el coste de las malas decisiones empresariales debidas a datos erróneos.
¿Y el antídoto para todos estos problemas? Una potente herramienta de limpieza de datos.
Limpia tus datos. Hable con nosotros.
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