La depuración de datos, también conocida como limpieza de datos, es un proceso que refina sus datos eliminando los duplicados y arreglando el contenido no estructurado.
Si ha estado manejando datos, sabrá que los datos sucios y duplicados son un problema que las organizaciones han estado luchando por gestionar durante años. Mientras que hace unas décadas los formatos y estructuras de datos eran bastante sencillos, ahora son extremadamente complejos.
Con la aparición de las aplicaciones, los metadatos recogidos a través de los dispositivos, las múltiples plataformas de terceros, como las redes sociales y las plataformas de marketing, las organizaciones están literalmente ahogadas en datos. La mayor parte son datos brutos y no estructurados.
¿La solución?
Una herramienta de depuración de datos.
Permítame explicarle cómo ayuda una herramienta de depuración de datos y por qué debería considerar invertir en una.
Invertir en una herramienta de depuración de datos frente a contratar analistas de datos, frente a crear soluciones internas
Antes de hablar de la herramienta en sí, es importante discutir las otras dos opciones que las empresas suelen utilizar para resolver los problemas de calidad de datos.
Contratación de científicos de datos: Esta suele ser la primera solución que eligen las empresas. Los científicos de datos, por definición, son expertos que estudian los datos, obtienen ideas clave y ayudan a las organizaciones a capitalizar esas ideas. Por desgracia, la mayoría de las organizaciones contratan a científicos de datos para que limpien y arreglen los datos. Estos analistas dedican casi el 80% de su tiempo a arreglar datos erróneos.
Según un informe de InfoWorld,
«La mayoría de los científicos de datos dedican solo el 20 por ciento de su tiempo al análisis real de los datos y el 80 por ciento de su tiempo a encontrar, limpiar y reorganizar enormes cantidades de datos, lo que supone una estrategia de datos ineficiente.»
Y todos somos muy conscientes de este hecho. Decenas de organizaciones gastan millones de dólares en la contratación de científicos de datos experimentados, sólo para terminar haciéndoles realizar tareas de limpieza mundanas. El problema de los datos erróneos persiste. Las luchas y la frustración permanecen.
Creación de soluciones internas: Cuando la contratación de un científico de datos no es suficiente, las empresas comienzan a contratar expertos en desarrollo con la esperanza de lanzar sus soluciones internas. Aunque esto puede «parecer» una estrategia efectiva (privacidad, control, seguridad), a largo plazo, se convierte en un esfuerzo caro que cuesta a las empresas al menos 250+K dólares al año sólo en contratar y retener el talento. Incluso así, los equipos luchan por lograr la precisión en la desduplicación y la limpieza de los datos. Por no hablar de que se tardan meses y años en probar y ensayar algoritmos que funcionen en estructuras de datos complejas.
Comprar una solución limpiadora de primera línea: Fíjese que menciono «top-in-line». Hay una razón. Las herramientas básicas de depuración de datos sólo realizan una limpieza básica de los mismos. Mediante sencillos algoritmos de comparación, estas herramientas sólo buscan duplicados y permiten limpiar o normalizar los problemas de formato de los archivos de Excel.
Las mejores soluciones de datos ofrecen un marco completo de gestión de la calidad de los datos. No sólo se limpian los datos: también se pueden cotejar, perfilar en busca de errores, estandarizar y crear una versión consolidada de la verdad.
Ventajas de utilizar una solución de depuración de datos de primera línea
La compra de una solución tiene múltiples ventajas frente a la contratación de un analista de datos o el gasto millonario en el desarrollo de toda una herramienta de limpieza de datos.
A lo largo de los años en que hemos trabajado con más de 4.500 clientes de todo el mundo, hemos visto de primera mano los beneficios que las organizaciones han podido obtener al adquirir una solución.
Algunas de las principales ventajas son:
1. La capacidad de inspeccionar y depurar datos de forma fácil y rápida
La inspección de datos mediante métodos manuales es una actividad que requiere mucho tiempo. Cuando se tienen millones de filas de datos, aislados en múltiples fuentes de datos, que varían en múltiples formatos, será difícil fijar los datos. Por lo tanto, es imprescindible que pueda inspeccionar los datos con facilidad para saber exactamente lo que tiene que arreglar.
Una herramienta de depuración de datos de alta calidad le permitirá inspeccionar estos datos mediante una opción de perfilado de datos que le permitirá obtener una visión consolidada de cada columna de su conjunto de datos. Le permitirá ver la salud de sus campos y cuáles son los problemas más comunes que los afectan.
Esta mera actividad de elaboración de perfiles llevaría a los empleados meses para descubrirla. Con un programa informático, sólo se necesitan unos minutos para cada conjunto de datos.
Una vez que sepa exactamente qué es lo que está plagando sus datos, la limpieza es un proceso sencillo.
2. Ahorra tiempo y te permite hacer uso de tus datos más rápidamente
No tiene que esperar meses para obtener datos limpios para ejecutar un informe u obtener información analítica. Una solución potente como Data Ladder puede limpiar más de un millón de registros en sólo 45 minutos. Imagine el tiempo que su científico de datos y el equipo pueden ahorrar.
Además, la posibilidad de depurar estos datos mediante reglas empresariales predefinidas facilita aún más el proceso. No tiene que pasar horas definiendo reglas de negocio como la sustitución de abreviaturas o el uso de mayúsculas en los nombres, etc., ya que esto suele estar incorporado.
3. Puede clasificar sus datos, consolidar listas y obtener una visión de 360º de los clientes
Tenemos docenas de casos prácticos en los que las empresas utilizan nuestra solución para ordenar sus datos desordenados, consolidar registros o listas de fuentes de datos dispares para obtener una visión de 360 clientes. Mientras depuran los datos, también tienen la oportunidad de eliminar duplicados, fusionar sus datos y obtener una visión general de la calidad de sus datos.
Para quienes pretenden crear experiencias personalizadas para los clientes, esta es una oportunidad extremadamente importante. Son capaces de integrar múltiples conjuntos de datos procedentes de fuentes de terceros, depurar los datos y, finalmente, fusionarlos todos para crear un registro maestro final. Esta capacidad de limpiar, cotejar, deduplicar y consolidar los datos es lo que hace que una solución de primera línea merezca la pena.
4. Puede implementar un marco de gobierno de datos
Si conoce el motivo, la fuente y los tipos de errores de datos a los que se enfrenta, estará en mejor posición para crear un marco de gobernanza de datos. Por ejemplo, podría mejorar su método de recogida de datos, aplicar una política de registro de datos más estricta en toda la organización o incluso crear un proceso de gestión de datos.
Es fundamental recordar que, a medida que se adquieren datos complejos, también se exige a las empresas que sean responsables con ellos. Las normas de cumplimiento de datos, como el GDPR, la Ley de la Comisión Federal de Comercio, aplican sanciones estrictas a las empresas que no tienen cuidado en la protección de los datos de los consumidores. La mayoría de las veces, un error por descuido, como el envío de un correo electrónico a una lista no suscrita de un público, puede causar un daño importante.
Para garantizar que estos problemas no se produzcan, es necesario contar con datos limpios y un marco de gobernanza de datos.
5. Puede descubrir oportunidades ocultas y aumentar su ROI
Los datos sucios y desordenados le impiden ver o crear oportunidades. Tomemos, por ejemplo, el caso de Maxeda, una cadena minorista con tres oficinas internacionales. Con los datos desordenados en silos, la organización tuvo que limpiar primero sus millones de registros, desduplicar los registros y luego fusionarlos para obtener una idea justa del viaje del cliente. Una vez que hicieron todo esto, fueron capaces de identificar mejores oportunidades de mercado y pudieron crear una experiencia digital para sus consumidores.
No se trata de una especulación: los datos influyen en los ingresos en el mundo actual. Con los datos adecuados, puede ganar consumidores y vencer a la competencia. Si te equivocas o no tienes datos de calidad, te quedas fuera de juego.
DataMatch Enterprise como solución de primera línea que puede ayudar a su empresa a alcanzar sus objetivos
Data Ladder, un proveedor de soluciones de calidad de datos certificado por Gartner, está clasificado entre las mejores soluciones en línea con IBM, SAS y Oracle. En múltiples informes gubernamentales y privados, pruebas de proyectos y estudios, hemos logrado un 98% de éxito en términos de cotejo de datos que condujo a la eliminación de duplicados profundamente anidados y a la fusión de datos complejos de múltiples fuentes.
La solución ofrece limpieza y depuración de datos como parte de un marco de 8 etapas que incluye la coincidencia de datos, la integración de datos, la validación y estandarización de direcciones y la deduplicación de datos como funciones principales.
Nuestro objetivo fundamental es proporcionarle una plataforma única que pueda utilizar en sus instalaciones o en un servidor en la nube para integrar, cotejar, limpiar, estandarizar, verificar, consolidar y fusionar los datos como desee. Puede utilizar la solución como parte de un objetivo más amplio de transformación de datos o como una herramienta necesaria para los usuarios de su empresa y su equipo de especialistas en datos.
La depuración de datos es sólo una parte de todo el marco de calidad de datos. Si realmente quiere estar orientado a los datos, su mejor apuesta es un gestor de información/datos armado con una solución como DataMatch Enterprise para sacar el máximo partido a sus datos.
