Para entender y responder a las tendencias que impactan en el rendimiento de la empresa, es fundamental saber dónde encontrar los datos correspondientes y cómo unir las diferentes piezas para la elaboración de informes de inteligencia empresarial. Pero, ¿sabe a ciencia cierta si los datos subyacentes en los que se basan sus informes y cuadros de mando son limpios y precisos? Si no está utilizando una herramienta de limpieza de datos en su almacén de datos o en su sistema de gestión de datos maestros (MDM), es probable que esté basando decisiones importantes en datos defectuosos.
Según la Harvard Business Review
los datos erróneos cuestan 3,1 billones de dólares
¡a las empresas estadounidenses anualmente! La razón por la que los datos malos cuestan tanto es que los gestores, los responsables de la toma de decisiones, los analistas de datos, los trabajadores del conocimiento y otros deben acomodarse a ellos a diario. Y eso es caro y lleva mucho tiempo. Ante los plazos críticos, la mayoría recurre simplemente a arreglar los datos por sí mismos en la medida de lo posible. Como resultado, los datos erróneos se trasladan a otros sistemas de la empresa, lo que se refleja en los informes, las decisiones empresariales, la experiencia del cliente y, en última instancia, los resultados. Muy pocas personas se ponen en contacto con los responsables de la recopilación o creación de los datos, les explican sus necesidades y les ayudan a solucionar los problemas de los datos en su origen.
El «qué» y el «cómo» de las herramientas de limpieza de datos para la inteligencia empresarial
«Los científicos de datos pasan casi el 80% de su tiempo recopilando y limpiando datos en lugar de analizarlos realmente».
La inversión en inteligencia y análisis empresarial requiere en primer lugar una dedicación a cultivar datos de la mayor calidad posible. Los equipos de BI y Analítica exitosos siempre priorizan 3 cosas durante cualquier proyecto:
- Datos de alta calidad
- Integración eficaz de los datos
- Higiene continua de los datos
Para obtener datos de alta calidad, se necesita una herramienta de limpieza de datos que ayude a identificar y corregir los datos inexactos, incompletos, incorrectos e irrelevantes.
Pero es más fácil decirlo que hacerlo. Los que se inician en la limpieza de datos suelen utilizar las funciones básicas de «buscar y reemplazar» o regex a través de editores de texto u hojas de cálculo, o crear algoritmos propios. En Data Ladder, hemos visto que soluciones internas suelen incorporar algoritmos públicos únicos, y ofrecen un enfoque muy engorroso y simplista. Esto reduce en gran medida tanto la velocidad como la precisión del partido.
Las empresas inteligentes y orientadas al futuro que se toman en serio la inteligencia empresarial prefieren utilizar una herramienta de limpieza de datos para este fin. Entienden que no se trata sólo de los algoritmos, sino de todo el flujo del proceso, de lo bien que se gestiona el proceso de principio a fin, de cómo se identifican e integran las fuentes de datos dispares, de cómo las diferentes definiciones de cada sistema se unen y tienen sentido, de cómo funcionan juntos los múltiples algoritmos de concordancia, de cuál tiene prioridad sobre el otro y cuándo, de si la organización entiende correctamente los problemas de sus datos para poder obtener el mayor número de coincidencias, etc. Lo ideal es que la herramienta de limpieza de datos que elija también sea capaz de controlar sus datos para prevenir futuros casos de datos erróneos.
Cuanto más limpios sean los datos y se mantengan, mejor será la analítica y la inteligencia empresarial en general.
Preguntas que hay que hacer para limpiar los datos y mejorar el BI
Garantice resultados más significativos para sus iniciativas de inteligencia empresarial planteándose estas 5 preguntas antes de empezar a preparar su herramienta de limpieza de datos:
- ¿Dónde viven los datos necesarios y qué dificultad habrá para extraerlos?
Esto suele depender de su infraestructura tecnológica. Las empresas, por término medio, utilizan más de 65 fuentes de datos diferentes. Los datos que necesita para el análisis pueden residir en lagos de Big Data, hojas de cálculo, bases de datos SQL, redes sociales, CRM, etc. Por ejemplo, si se centra en los datos de los clientes para el análisis, asegúrese de que su Laherramienta de limpieza de datos de CRM puede integrarse con el Salesforce de su organización y limpiarlo eficazmente, o con cualquier CRM que esté utilizando.
- ¿Cómo se recogerán o importarán estos datos en su proceso de limpieza de datos?
¿Los datos se descargarán manualmente de sus sistemas de origen y luego serán cargados para su limpieza por el personal existente? Si su herramienta de limpieza de datos admite la carga por lotes, puede importar los datos automáticamente y programar importaciones periódicas con regularidad. Como alternativa, se puede implementar un
API para la importación de datos en tiempo real
y limpieza de datos.
- ¿Qué fuentes proporcionan los datos más precisos o fiables?
El mismo tipo de datos puede residir en diferentes fuentes de datos en su organización. ¿Cuál eliges?
La resolución de entidades
es una buena opción en este caso, para que pueda hacer coincidir sus fuentes de datos y obtener un registro completo de cada entidad.
- ¿Qué método se utilizará para garantizar la limpieza de los datos?
¿Cuántas personas validan los nuevos datos a medida que van llegando? ¿Permanecerá el sistema resistente cuando se encuentre con datos sucios? Las soluciones de API son también una buena opción en este caso, ya que le ayudan a establecer un cortafuegos de calidad de datos detrás de los formularios web, etc., de modo que los datos sucios se validan y corrigen a medida que entran.
- ¿Cuál será la fuente de verdad de sus datos?
Si sus informes utilizan datos procedentes de fuentes internas y externas, o incluso si proceden de varias fuentes diferentes, ¿cómo puede conciliarlos?
La conciliación de los datos
para crear una fuente única de verdad y luego utilizarla para el BI es muy recomendable.
Por qué sus esfuerzos de BI fracasarán sin datos limpios y precisos
Lalimpieza de datos se considera un elemento fundamental de
fundamentos de la ciencia de datos
ya que desempeña un papel importante en el proceso de análisis y en la obtención de respuestas fiables.
Con demasiada frecuencia, los líderes empresariales recurren a poner el caballo delante del carro. Como por ejemplo, volcar a los científicos de datos en la ecuación en su prisa por lograr la transformación digital. No se dan cuenta de que estos científicos de datos seguirán teniendo que dedicar la mayor parte de su tiempo a limpiar los datos, como se muestra en el gráfico circular de la parte superior.
Con el enfoque adecuado, las empresas pueden posicionarse mejor a partir de conocimientos mejorados, sin necesidad de recurrir a costosos científicos de datos.
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