Por qué debe priorizar la transformación de datos por encima de otras iniciativas de transformación digital

Lo más probable es que quiera invertir en un programa de BI y análisis para aprovechar los grandes datos que su empresa ha ido adquiriendo a lo largo de los años. Pero antes de gastar millones en optar por costosos programas de BI, dé un paso atrás y hágase tres preguntas:

1. ¿Tengo datos en los que puedo confiar?
2. ¿Entiendo mis datos?
3. ¿Dispongo de un marco de transformación y calidad de datos?

Un «no» a estas preguntas indica que necesita optimizar sus datos antes de invertir en un programa de BI o de análisis. Y este artículo le ayudará a entender cómo.

Unas cuantas estadísticas para empujarle a la acción

He aquí las estadísticas de una encuesta realizada por la HBR para determinar por qué la mayoría de las empresas están fracasando en sus esfuerzos basados en los datos. La encuesta muestra:

• El 72% de los participantes en la encuesta afirman que aún no han forjado una cultura de datos
• El 69% afirma que no ha creado una organización basada en datos
• El 53% afirma que todavía no trata los datos como un activo empresarial
• El 52% admite que no compite con datos y análisis

¿Cifras alarmantes? En nuestra experiencia de trabajo con más de 4.500 clientes de todo el mundo, conocemos muy bien la verdad que hay detrás de estas estadísticas.

Las organizaciones están intensificando sus esfuerzos para ser impulsadas por los datos, pero problemas como los mencionados anteriormente, como la falta de una cultura de datos, o la incapacidad de tratar los datos como un activo empresarial, dificultan que las empresas sean impulsadas por los datos.

¿Qué es la transformación de datos y por qué hay que priorizarla sobre todo lo demás?

En un mundo interconectado, las empresas manejan una cantidad insondable de datos en bruto. Imagínese todos los datos que recoge de las aplicaciones de las redes sociales, las campañas de marketing, las campañas de ventas, los anuncios, las actividades de investigación de mercado, los embudos de ventas, etc. Todos estos datos en bruto deben ser extraídos, clasificados, limpiados y «transformados» en datos utilizables que aporten información valiosa.

La transformación de datos, por tanto, es el proceso de transformar los datos brutos en datos utilizables. Este proceso implica pasos clave como:

• Identificación de los defectos que afectan a la calidad de los datos
• Integración de datos de fuentes dispares en una fuente de verdad consolidada
• Limpieza y corrección de datos (problemas como errores tipográficos, valores que faltan, etc.)
• Deduplicación de datos
• Asignación de los datos a una herramienta de BI
• Hacer que los datos sean utilizables para la migración u otros fines de transformación digital

Aunque esto parece sencillo en teoría, en la práctica, la transformación de datos es un proceso agitado que implica una importante inversión en herramientas de transformación de datos, la consulta con proveedores de servicios externos y la aceptación por parte de los ejecutivos de nivel superior. Se necesita al menos un año de deliberación para que una empresa tome las medidas necesarias para transformar los datos.

Los dos enfoques básicos

En general, hay dos enfoques básicos para una solución de transformación de datos. Estos son:

• • El enfoque manual: crear un equipo interno para codificar a mano las soluciones ETL: Un método tradicional, este enfoque todavía es utilizado por algunas organizaciones hoy en día, lo que les hace fracasar miserablemente. Los datos que tenemos hoy son complejos. Es prácticamente imposible tener un equipo de codificadores que cree scripts ETL para cada fuente de datos, lo que no sólo lleva mucho tiempo sino que es contraproducente. Los equipos tienen que pasar meses y años modificando los guiones para ajustarse a la creciente demanda, pero sin conseguir el nivel de precisión que se requiere para que los datos sean eficientes. Los errores involuntarios, los malentendidos y las tareas mundanas y repetitivas hacen que este enfoque sea un fracaso costoso para la mayoría de las organizaciones.

• El enfoque del software: obtener una herramienta de preparación de datos in situ: Las soluciones locales permiten a las empresas preparar, transformar, integrar y fusionar datos de múltiples fuentes en un nuevo registro maestro. En comparación con el enfoque manual, este enfoque automatizado se lleva a cabo en poco tiempo, consume menos recursos, es más barato que contratar a un equipo completo y sólo requiere una persona para gestionar todo el proceso. Algunas herramientas, como Data Ladder’s DataMatch Enterprise, tienen una interfaz de usuario sencilla que permite a los usuarios no informáticos cotejar, limpiar y fusionar datos sin necesidad de conocimientos lingüísticos adicionales.

Seis tipos de transformación de datos que necesitarían sus datos

La transformación de datos es un proceso compuesto por diferentes procesos y cada uno de ellos está diseñado para ayudar a las empresas a alcanzar un determinado objetivo en materia de datos. Por ejemplo, es posible que algunas empresas ya dispongan de un mecanismo de limpieza de datos, pero probablemente necesiten una solución de integración para consolidar sus datos en una plataforma para obtener una única fuente de verdad. Sus necesidades de transformación de datos dependen de la calidad actual de sus datos y de sus objetivos.

Por lo general, si no dispone de un marco de calidad de datos, sus datos tendrán que pasar por cinco procesos básicos para ser transformados. Estos son:

Limpieza de datos: Los datos en bruto son datos sucios. De hecho, cualquier dato recogido por un sistema y que no haya sido procesado o analizado para su uso tiende a ser un dato sucio.

Cuando se habla de datos brutos se refiere a cualquier dato que sea:

• Plagado de errores ortográficos, erratas, problemas numéricos y de puntuación y mucho más.
• Duplicado varias veces en una fuente de datos o en varias fuentes de datos (si una organización tiene varios departamentos que almacenan diversas formas de información de una entidad)
• Incompleta, incoherente e inexacta. Los nombres falsos, las direcciones de correo electrónico y las direcciones físicas son algunos de los problemas de calidad de datos más comunes.

Puede obtener más información sobre la limpieza de datos en esta extensa Guía de limpieza de datos 101.

Lalimpieza de datos es el primer paso en la transformación de datos. No puede hacer nada más hasta que sus datos estén limpios de los errores básicos que le dan un indicador de «mala salud».

Deduplicación de datos : Este es un problema clásico en la mayoría de las organizaciones. Es el problema más común que hemos tenido que encontrar con clientes de Fortune 500. Un importante minorista, por ejemplo, tenía problemas para gestionar los datos de los productos que llegaban de múltiples proveedores y distribuidores externos. Con diferentes identificadores únicos, formatos de datos y fuentes de datos, las listas de productos se vieron muy afectadas por la mala calidad de los datos.

Del mismo modo, las organizaciones que tienen datos de clientes almacenados en silos en múltiples fuentes de datos suelen tener problemas de duplicación de datos. Si los departamentos de ventas, marketing y facturación recopilan los mismos datos de los clientes de tres formas distintas, lo más probable es que la duplicación de datos se produzca de forma exponencial.

Estandarización de datos: Aunque la falta de un formato de datos unificado puede no parecer significativa, a largo plazo, provoca los cuellos de botella más graves durante una fase de migración de datos. Si su nuevo CRM tiene reglas estrictas de estandarización de datos (como que todos los nombres deben empezar con mayúscula o que todos los números de teléfono deben empezar con el código de país + ciudad), tiene un serio problema que resolver. Si los datos de su organización están siendo recogidos e introducidos manualmente por diferentes personas utilizando distintos formatos, será necesario estandarizarlos para poder procesarlos.

Aparentemente intrascendente, la normalización de los datos suele pasar desapercibida para las organizaciones hasta que necesitan realizar una actividad de cotejo de datos y se dan cuenta de que el algoritmo de cotejo de datos pasa por alto la información que no tiene características exactas.

Validación de datos : ¿Son precisos sus datos de origen? ¿Está completo? Por ejemplo, ¿tiene datos precisos de la dirección? ¿Tiene más números de teléfono y direcciones de correo electrónico falsos que direcciones válidas? La validación de los datos es el proceso de garantizar que los datos sean precisos y fiables.

Al trasladar los datos, es imperativo que los datos de diferentes fuentes se ajusten a las reglas de negocio de la nueva fuente o sistema y no se corrompan debido a la inconsistencia de los datos.

Consolidación de datos: Los datos almacenados en fuentes dispares son uno de los retos más críticos a los que se enfrentan las organizaciones hoy en día. Si una empresa media está conectada con al menos 400 aplicaciones, la cantidad de datos que entra es inabarcable. Para dar sentido a todos estos datos procedentes de distintas fuentes y almacenados en diferentes bases de datos, las empresas necesitan una solución que les permita fusionar o consolidar estos datos para obtener una única fuente de verdad.

Para muchos de nuestros clientes, la consolidación de datos es la clave de sus estrategias de captación personalizada de clientes. Bell Banks, un banco de renombre, pudo alcanzar sus objetivos de captación de clientes gracias a un proceso eficaz de cotejo y consolidación de datos. El banco fue capaz de identificar el viaje de sus clientes a través de múltiples servicios y fue capaz de consolidar la información de fuentes dispares para obtener una visión de 360 clientes. Esto no sólo les ayudó a personalizar el compromiso con el cliente, sino que también permitió a sus equipos obtener inteligencia de negocio que se utilizó para iniciar nuevas estrategias.

¿Cómo puede ayudarle Data Ladder a alcanzar sus objetivos en materia de datos?

Data Ladder, como proveedor de soluciones de calidad de datos, ha ayudado a más de 4.500 empresas en más de 40 países en la gestión de datos. En la última década nos hemos dado cuenta de que para la mayoría de las empresas, el mayor cuello de botella para lograr la transformación digital o la eficiencia operativa reside en la causa de la mala gestión de los datos.

Con nuestra solución, las empresas pueden:

• Transforme los datos mediante herramientas de limpieza y preparación de datos: El software insignia de Data Ladder, DataMatch Enterprise, permite una limpieza y preparación de datos fácil y eficiente en múltiples fuentes de datos.

• Haga coincidir los datos para eliminar los duplicados con una tasa de precisión del 95%: En el mundo de la comparación de datos, los índices de precisión son importantes. DataMatch Enterprise es la única solución de su clase que ofrece un índice de precisión del 95%. Nuestro proceso de cotejo de datos está diseñado para ayudar a las empresas a alcanzar dos objetivos: eliminar los duplicados y consolidar o fusionar múltiples fuentes de datos.
• Estandarizar y validar datos: Al ser una solución certificada por CASS, DataMatch Enterprise puede utilizarse para verificar y validar los datos de las direcciones. Basándose en reglas empresariales preestablecidas, los usuarios pueden utilizar la opción de normalización de datos para crear uniformidad y coherencia entre los conjuntos de datos y dentro de ellos.
• Integración y fusión de datos para crear registros maestros: La integración de datos de múltiples fuentes puede realizarse fácilmente utilizando las más de 150 opciones de integración de datos que ofrece la solución. Además, el software también permite a los usuarios crear registros maestros de sus fusiones y coincidencias de archivos que luego pueden utilizarse como la versión final de la verdad.

• Limpieza de datos automatizada: Para las empresas de nivel empresarial, la limpieza de datos no es un proceso único. Es necesario que se produzca con regularidad y constancia. Para lograr este propósito, se necesita una solución automatizada. DataMatch Enterprise permite a los usuarios programar horarios de limpieza automatizados en función de la fecha y hora que prefieran. Esto garantiza que la limpieza de los datos se lleve a cabo incluso cuando los gestores de datos no estén presentes o se pierda un plazo de limpieza.

La transformación de datos ya no es una opción: es la necesidad del momento (¿de la época?). Para las organizaciones que quieren tener poder digital y estar orientadas a los datos, necesitan tener datos en los que puedan confiar. Esto sólo puede ocurrir cuando las empresas dejan de invertir en nuevas soluciones en la nube y CRM y se centran en ordenar sus datos. Sin datos de calidad, sus proyectos de transformación digital están destinados al fracaso.