La mayoría de las empresas tienen la ambición de estar basadas en los datos, pero la calidad de los datos es un reto subyacente que impide a las empresas cumplir con esta ambición. Para ser impulsadas por los datos, las empresas necesitan soluciones de limpieza de datos para garantizar que los datos brutos, sucios y malos no afecten a sus planes de transformación.
La calidad de los datos se refiere a la salud de los datos de su empresa. ¿Tiene datos plagados de problemas como:
- Información inexacta
- Información inválida e incompleta
- Errores tipográficos y de puntuación
- Datos duplicados que afectan a la calidad de los datos
- Formato incorrecto y datos desordenados (mayúsculas/minúsculas, incoherencias, etc.)
Si has respondido «SÍ» a todas estas preguntas, tienes una crisis de calidad de datos.
Y por eso hay que aplicar la limpieza de datos.
En esta guía detallada, cubriremos:
- Qué es la limpieza de datos
- Cómo ayuda la limpieza de datos a las empresas
- Características de los datos de alta calidad
- Soluciones disponibles y mejores prácticas
Comencemos.
¿Qué es la limpieza de datos?
Limpieza de datos – también conocida como depuración de datos, la limpieza de datos es un proceso que hace que los datos sean utilizables. Limpia» los datos duplicados y también ayuda a la transformación de los datos. En términos generales, el proceso se denomina limpieza de datos:
- Deduplicación de datos y eliminación de redundancias
- Corrección de datos incompletos o no válidos
- Formateo y estandarización de datos
- Transformar los datos desordenados en datos utilizables
Con una limpieza de datos eficaz y periódica, sus fuentes de datos estarán preparadas para su uso previsto, libres de errores perjudiciales y desordenados.
¿Cómo ayuda la limpieza de datos a las empresas?
La limpieza de datos no es sólo un problema informático. En toda la organización, los departamentos recogen datos de una serie de aplicaciones conectadas y registros de actividad. Cada uno de estos departamentos necesita datos para el análisis, la creación de informes estadísticos y la toma de decisiones empresariales estratégicas.
A continuación se explica cómo la limpieza de datos puede ayudar a los distintos departamentos de su organización:
Cumplimiento de datos: En una época en la que los gobiernos de todo el mundo están regulando la recopilación de datos, las organizaciones deben asegurarse de que siguen la normativa sobre datos y de que cumplen con ella. Por ejemplo, un minorista de comercio electrónico podría enfrentarse a sanciones del gobierno si no cumple la normativa sobre privacidad de datos. Para cumplir con esta normativa, la empresa debe procesar sus datos dentro del marco del GDPR garantizando que los datos de los clientes estén actualizados, limpios y se mantengan registros precisos. Las incoherencias de los datos en los registros podrían afectar a los objetivos de cumplimiento del RGPD.
Unificación de fuentes de datos dispares: Una organización puede tener múltiples fuentes de datos que recogen y almacenan diferentes tipos de información sobre una entidad. Siempre hay una alta posibilidad de que estas fuentes de datos almacenen datos duplicados. Por ejemplo, si el departamento de marketing y el de atención al cliente utilizan diferentes CRM o sistemas para registrar los datos de contacto de una entidad, esto significa que la empresa tiene que lidiar con datos duplicados introducidos en diferentes formatos y estilos.
Servicio de atención al cliente: Un departamento de atención al cliente que no atiende los problemas de los clientes debido a que los datos de la dirección son erróneos, incompletos o no válidos. Un correo electrónico enviado a una identificación equivocada. Un correo electrónico con una ortografía o un nombre del cliente erróneos. Todos estos son ejemplos de cómo los datos erróneos pueden obstaculizar el servicio al cliente. La limpieza de los datos le permitirá disponer de la información de contacto correcta y actualizada para prestar unos servicios óptimos.
Eficiencia operativa: Los datos limpios ayudan a las empresas a crear procesos y todos sabemos que los procesos claramente definidos ayudan a la eficiencia operativa. Por ejemplo, nuestro cliente Zurich Insurance pudo mejorar su eficiencia operativa y aumentar su retorno de la inversión cuando fue capaz de identificar los errores en sus datos y limpiarlos de duplicados, errores tipográficos y desordenados.
Marketing: Ningún otro departamento de una organización tiene la carga de mantener datos de alta calidad como el departamento de marketing. Tanto si se trata de campañas de correo electrónico, como de campañas en redes sociales, publicidad o cualquier otra actividad, los datos de los consumidores están en primera línea. Los datos erróneos pueden tener consecuencias desastrosas. No es raro ver que las empresas envíen el correo de una campaña al conjunto de público equivocado.
Las ventas: Así como los datos de los clientes son importantes para el marketing, también lo son para las ventas. De hecho, los datos de las ventas son los más importantes que proporcionan a una organización detalles sobre el retorno de la inversión, los ingresos y la rentabilidad. Las herramientas empresariales de limpieza de datos suelen desplegarse en los departamentos de ventas para desduplicar los registros de ventas. Si se descuidan, los registros de ventas duplicados pueden dar informes de ROI sesgados y afectar a la organización en general.
Estos son sólo algunos ejemplos muy básicos de las consecuencias de los datos erróneos. Los problemas cotidianos que tienen las empresas con los datos erróneos están profundamente arraigados en los procesos de la empresa y su solución requiere un esfuerzo considerable por parte de los directivos y ejecutivos.
Si una organización hace de la limpieza de datos una prioridad, podrá evitar todos estos problemas y aprovechar las ventajas de unos datos limpios y de alta calidad.
¿Qué es lo que hace que los datos sean de alta calidad o limpios?
Aunque es importante limpiar los datos, ¿cómo sabemos qué es lo que hace que los datos sean de alta calidad? Hay algunos «estándares» que se utilizan ampliamente en la industria para medir la calidad de los datos. El objetivo de la limpieza de datos es alcanzar estos estándares, que pueden definirse como cualquier dato que sea:
Es válido: Hay ciertas reglas que se aplican a las fuentes de datos. Por ejemplo, una de ellas es que todas las direcciones deben constar de códigos postales o que todos los números de teléfono deben escribirse acompañados de los códigos de país + ciudad. Los campos de datos que no cumplen estas reglas de validez se consideran inválidos. Por ejemplo, las direcciones sin códigos postales completos se consideran inválidas. Las reglas de validez se definen, por ejemplo, mediante reglas de negocio o restricciones:
- Las columnas importantes como Apellido, Dirección de correo electrónico no deben estar vacías
- La introducción de datos debe seguir los formatos definidos
- Un campo o campos deben ser únicos en un conjunto de datos
Una parte importante de la limpieza de datos consiste en garantizar que los datos no válidos se destaquen y se rectifiquen antes de seguir utilizándolos.
Precisión: Las erratas, las faltas de ortografía, los errores de carácter, etc., afectan a la calidad de la precisión. Un nombre escrito como Matt en lugar de Matthew o Cath en lugar de Catherine no se considera un dato preciso.
Completo: Se define por la medida en que un conjunto de datos se ha rellenado con precisión en contraposición a los que se han dejado en blanco. Por ejemplo, ¿están completos todos los campos del número de teléfono? ¿Están completos todos los campos del identificador único?
Coherencia: La coherencia de los datos es importante para un análisis preciso de los mismos. Un buen ejemplo de coherencia sería, de nuevo, los números de teléfono: algunos códigos de país se escriben con +, otros con 00. La coherencia de los datos significa garantizar que sólo se utilice un método para todos los registros de datos.
Oportunidad: ¿Con qué frecuencia se actualizan o limpian los datos? La mayoría de las empresas se limitan a descuidar sus datos una vez que los han recogido o utilizado para los fines previstos. La mayoría sólo limpia los datos para un informe o un análisis y deja esos datos en un segundo plano mientras se siguen acumulando nuevos datos. Los datos antiguos se convierten en un cuello de botella e incluso crean duplicados si no se clasifican o actualizan regularmente junto con los nuevos datos.
A la hora de implantar un marco de limpieza de datos, es una buena idea utilizar estas normas como puntos de referencia para medir la calidad de los datos.
¿Cómo pueden las empresas lograr la calidad de los datos?
Para la mayoría de las empresas, los datos defectuosos no son un problema hasta que una iniciativa fallida, un informe defectuoso o un error masivo de marketing les da una brusca llamada de atención. En ese momento, la exageración se impone y se prefieren las herramientas de depuración de datos ad hoc a las soluciones a largo plazo. No deje que esto le ocurra a su empresa de limpieza de datos.
Después de haber trabajado con 4.500 empresas de todo el mundo, esto es lo que sugerimos que haga para mantener sus datos limpios:
- Cree un plan de gestión de la calidad de los datos: Antes de conseguir la aceptación de los ejecutivos, antes de invertir en una herramienta, elabore un plan. Es importante entender el problema de sus datos e identificar la causa raíz que lo origina. Su plan de calidad de datos debe incluir la identificación de nuevas funciones, nuevas soluciones de software y cualquier nueva norma que deba aplicarse.
- Busque las herramientas de limpieza de datos adecuadas: Hay decenas de herramientas de limpieza de datos en el mercado, pero muy pocas son asequibles y dan una solución integral. Lo ideal sería contar con una herramienta que permita cotejar, desduplicar, limpiar y fusionar datos. La herramienta insignia de calidad de datos de Data Ladder es una potente herramienta de cotejo y limpieza de datos que ha sido utilizada por organizaciones como HP, Deloitte, Zurich Insurance y miles de otras para no sólo limpiar, sino también desduplicar y fusionar datos.
Corregir el origen de los errores de los datos: Los datos en bruto son intrínsecamente malos, por lo que es necesario que corrija los errores en la fuente, es decir, su base de datos. Puede tratarse de un error humano, de un error de la máquina, de un error en el método de recogida de datos… las posibilidades son infinitas. Arregle los datos en el origen para asegurarse de que no le causen estrés en el futuro. Aquí es también donde debería hacer uso de una herramienta de calidad de datos que pueda corregir errores de datos en tiempo real evitando que los datos defectuosos entren en el sistema.
Además, aquí hay preguntas que puede hacer a su equipo sobre los datos de su organización al crear el plan.
- ¿Cómo de limpios son los datos?
- ¿Cuáles son los problemas más comunes que afectan a los datos?
- ¿Cuáles son algunos de los problemas más difíciles a los que se enfrentan los equipos cuando intentan utilizar los datos?
- ¿Qué sistemas o controles existen para gestionar el problema de la calidad de los datos?
- ¿Qué tipo de proceso de limpieza o mantenimiento de datos se sigue?
- ¿Se puede confiar en estos datos para obtener una información fiable?
- ¿Los datos cumplen la tarea para la que fueron concebidos?
- ¿Cómo se pueden aplicar y mantener las normas de calidad de datos en toda la organización?
- ¿Afectan los datos a alguno de sus procesos principales?
- ¿Cómo puede la organización conseguir una única fuente de verdad?
Si sus respuestas a las preguntas anteriores indican un defecto grave en sus datos, tendrá que depurar los datos para ser más eficiente desde el punto de vista operativo.
Mejores prácticas
El viejo adagio «más vale prevenir que curar» se aplica también al mundo de los datos. A medida que las empresas se adentran en el mundo de los big data y los lagos de datos, es necesario asegurarse de que se dispone de los parámetros adecuados para evitar que los datos brutos obstaculicen las operaciones de la empresa.
He aquí algunas de las mejores prácticas recomendadas:
- Centrarse en la introducción de datos: ¿Te has dado cuenta de que a veces rellenas un formulario web que pide específicamente un correo electrónico del trabajo y no una cuenta de Gmail al azar? Este es un ejemplo de control de entrada de datos en el front-end. Aunque no garantiza una precisión del 100% (mucha gente escribe correos electrónicos falsos), le ayudará considerablemente a la hora de separar los datos relevantes de los irrelevantes. Implantar estos controles de cara al cliente para minimizar la recogida de datos erróneos.
- Limpie siempre los datos antes de generar un informe: Puedes tener la tentación de sacar un informe de una base de datos en un intento rápido de satisfacer a tu jefe, pero no lo hagas. Mantenga sus datos actualizados regularmente o límpielos antes de utilizarlos para una campaña, un informe o un análisis. No querrá terminar rehaciendo un extenso trabajo de informe sólo porque se le pasó abordar los duplicados en sus datos.
- Despliegue de herramientas de limpieza de datos en tiempo real: Evite que los datos erróneos entren en su base de datos desplegando herramientas de limpieza de datos que detecten errores durante la fase de ingestión de datos.
- Intente centralizar las fuentes de datos: La mayoría de los problemas de datos se producen por la disparidad de las fuentes de datos. Tantas aplicaciones utilizadas por tantos departamentos, cada uno de los cuales vierte sus datos en la base de datos. Intente sincronizar sus fuentes de datos, por ejemplo, utilizando un CRM para ventas + marketing + facturación. Esto no sólo le ayudará a mantener los datos limpios, sino que también le dará acceso a una única fuente de verdad.
Los datos limpios son obligatorios para el éxito de su organización en esta era digital e impulsada por los datos. Si realmente quieres estar orientado a los datos, tienes que asegurarte de que tienes datos lo suficientemente buenos como para ser utilizados para la inteligencia. Los datos malos, sucios y desordenados te harán caer.
Uso de una herramienta de limpieza de datos de autoservicio
Ahora que sabe que tiene datos erróneos, evite una reacción instintiva ante ellos. No arrastre inmediatamente sus recursos informáticos ni contrate a costosos desarrolladores para empezar a crear un software interno. Se necesitan años para crear un programa de limpieza de datos que funcione con eficacia y cumpla los criterios de calidad de los datos.
Soluciones de cotejo de datos internas frente a las mejores de su clase
Las soluciones internas de cotejo de datos están restringidas por el talento disponible, las limitaciones de tiempo, los costes, la experiencia y muchos otros factores. Descubra cómo se comportan las soluciones internas frente a las comerciales
Las soluciones internas pueden costar hasta más de 250.000 dólares al año. He aquí una guía rápida sobre cómo una herramienta de limpieza de datos automatizada puede hacer el trabajo a un precio diez veces menor.
La limpieza de datos, a pesar de ser una tarea importante, es increíblemente mundana. Sus expertos perderán horas de su tiempo productivo en la creación de algoritmos que serán un éxito o un fracaso. Los ensayos, las pruebas, los resultados imprecisos y el aumento de los costes de gestión del talento se convertirán en problemas adicionales con los que tendrá que lidiar. Por eso es mejor utilizar una herramienta de limpieza de datos automatizada que pueda hacer el trabajo sin la participación de ningún talento adicional.
- Una potente herramienta de limpieza de datos puede ayudarle a:
- Automatice los programas de limpieza para todas sus fuentes de datos
- Limpie sus datos de erratas, errores, faltas de ortografía y caracteres y mucho más
- Haga coincidir sus listas de datos y elimine los duplicados
- Integrar varias fuentes de datos para limpiarlos en tiempo real
- Estandarizar los datos y garantizar la coherencia en toda la fuente de datos
- Validar los datos de dirección y de contacto
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