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Uso del software de depuración de datos para la coherencia de los datos en toda la empresa: Una guía detallada

¿Alguna vez te has encontrado en medio de una campaña o de un informe de cumplimiento de la normativa y has visto que tus esfuerzos se han desperdiciado por la gran cantidad de erratas, omisiones, errores del sistema y formatos variados debido a la falta de convenciones de nombres y formatos de los archivos en tus fuentes de datos?

No estás solo.

Los datos erróneos de CRM y de las bases de datos debidos a incoherencias y problemas de calidad pueden hacer que cualquier actividad de informes o de campañas carezca de valor y provocar la necesidad de corregir los datos a escala de forma rutinaria.

Para ello, un software de depuración de datos puede ayudar a las organizaciones a mejorar la calidad y la coherencia de sus datos para satisfacer una serie de resultados empresariales.

Esta es una guía en profundidad sobre qué es una herramienta de depuración de datos, qué hay que tener en cuenta a la hora de elegir una, y los errores y las mejores prácticas que hay que tener en cuenta a la hora de llevar a cabo un proyecto de depuración de datos en toda la empresa.

¿Qué es la depuración de datos?

La depuración de datos, también conocida como limpieza de datos, se refiere a la actividad de eliminar o corregir errores en los datos, tales como entradas faltantes, inválidas, incompletas, con formato incorrecto o duplicadas. La depuración de datos es vital para ayudar a las empresas a resolver errores críticos y mejorar la calidad y la coherencia de sus datos para alcanzar los resultados empresariales previstos, como por ejemplo

  • Cumplir los requisitos de conformidad
  • Mejorar la reputación de la marca
  • Aumentar la satisfacción del cliente
  • Mejorar las respuestas de las campañas de marketing y mucho más

¿En qué consiste la limpieza de datos?

La depuración de datos implica la utilización de una serie de pasos para depurar o eliminar los errores de los datos, entre ellos:

  • Normalización de datos normalización de formatos variados de nombre, dirección y otros campos en múltiples fuentes de datos.
    Ejemplo: estandarizar el formato del nombre de Nombre-Inicial-Apellido (‘J. Edwards’) a Nombre-Anterior-Apellido (‘John Michael Edwards’).
  • Limpieza de datos : corrección de los campos con errores de escritura, erratas, espacios a la izquierda y errores ortográficos.
    Ejemplo: cambiar «MARGAREt» por «Margaret» o «Thomav» por «Thomas» o «Dav d» por «David».
  • Deduplicación de datos: identificar y eliminar los duplicados dentro de las fuentes o entre ellas y seleccionar la entrada correcta como registro de oro o maestro.
    Ejemplo: eliminar la entrada «Isaac Jones» y mantener la entrada «Isaac M. Jones» como registro maestro.

¿Qué hay que tener en cuenta a la hora de elegir un software de depuración de datos?

Una herramienta de depuración de datos debe tener las capacidades adecuadas para responder a las necesidades de su organización y escenario empresarial. He aquí algunas que deberías tener en cuenta.

1. Importar archivos y bases de datos relevantes

La integración de datos es el primer paso para garantizar que cualquier actividad de depuración de datos pueda llevarse a cabo en todas las fuentes de datos y sistemas conocidos. Las herramientas de depuración de datos deben ser capaces, en primer lugar, de ingerir los archivos pertinentes (CSV, Excel, TXT) y las bases de datos (MySQL, SQL Server, Oracle, IBM DB2), así como las API para conectarse a las aplicaciones web.

2. Inspeccionar los errores e incoherencias de los datos

Antes de proceder a la depuración de datos, es fundamental que el software disponga de un módulo de perfilado de datos para poder identificar y poner de manifiesto una gran variedad de errores y posibles áreas problemáticas que podrían salir a la luz si no se abordan los errores. Esto puede permitir a las empresas acortar el ciclo de implantación, ya que se ahorran horas de esfuerzo en la búsqueda y corrección de errores tras realizar las tareas de deduplicación o resolución de entidades.

3. Normalización de los datos

Las variaciones en los formatos se deben a que cada fuente de datos tiene sus propias reglas de formato (o la falta de ellas). Por este motivo, las funciones de normalización de nombres y direcciones y de normalización del texto, ya listas para usar, permiten a los usuarios normalizar los campos elegidos de inmediato. Además, la función de almacenar y acceder a bibliotecas personalizadas también puede acelerar la normalización de los datos en conjuntos de datos más grandes.

4. Realizar el lavado por lotes o en tiempo real

Un software de depuración de datos puede ayudar a reducir los esfuerzos manuales debido a la ausencia de codificación o scripting. Sin embargo, lo que diferencia a un software de depuración de otros es la opción de ejecutar trabajos por lotes y en tiempo real.

En los trabajos por lotes, las actividades de limpieza de datos pueden configurarse para que se ejecuten de forma puntual o recurrente para un gran conjunto de datos por lotes. Por otro lado, los trabajos en tiempo real pueden permitirle automatizar los flujos de trabajo basados en la API para garantizar que los trabajos se ejecuten tan pronto como se obtengan los datos en tiempo real.

3 errores de depuración de datos que hay que evitar

Corregir los errores de datos en un tiempo mínimo es vital para las organizaciones. Sin embargo, algunos errores o equivocaciones pueden provocar retrasos innecesarios en la depuración de datos. Estos son los siguientes.

1. Proceder a la limpieza de datos antes de la elaboración de perfiles: Si se lanza a corregir los errores de los datos, es probable que pase por alto una larga lista de incoherencias que podrían plantear problemas durante los procesos de cotejo y deduplicación, lo que supondría más horas de trabajo. Al crear primero un perfil de errores, los usuarios pueden abordar primero los problemas de calidad de los datos y ahorrar tiempo sin tener que iterar entre las tareas de deduplicación y limpieza una y otra vez.

2. Lasherramientas de depuración de datos se han vuelto más intuitivas para permitir a los usuarios empresariales no técnicos realizar tareas de calidad de datos con poca o ninguna formación. Sin embargo, si sólo se deja a los usuarios técnicos la tarea de limpiar los datos, su falta de conocimiento sobre lo que constituye un dato relevante en un campo como el marketing o la sanidad podría hacer que eliminaran campos que pueden resultar valiosos en el futuro. Por ejemplo, un director de marketing estaría mejor informado sobre qué puntos de datos considerar como valiosos, relevantes y precisos para mejorar el rendimiento de la campaña que un analista o ingeniero de datos.

3. No añadir los valores perdidos: las empresas también deben tener en cuenta los valores nulos al limpiar los datos. Aunque el primer enfoque podría ser eliminar los valores nulos por completo, puede hacer que las empresas pierdan información vital que puede resultar útil más adelante. Como alternativa, los valores que faltan pueden sobrescribirse con un valor disponible.

5 mejores prácticas para la limpieza de datos

Aprovechar al máximo la depuración de datos implica adoptar una combinación de cambios en los procesos y la tecnología. A continuación se exponen algunas de las mejores prácticas que deben tenerse en cuenta antes de iniciar un ejercicio de depuración de datos.

1. Crear una hoja de ruta para la calidad de los datos

Definir el alcance de sus actividades de depuración de datos como parte de un plan o estrategia de calidad de datos más amplio es su mejor apuesta para lograr los resultados de datos previstos. Esto puede implicar el esbozo de los beneficios deseados y el rendimiento esperado de la inversión, las funciones y responsabilidades de los administradores de datos y los expertos en la materia, así como los campos de datos que deben limpiarse, eliminarse o guardarse para más adelante, tanto a corto como a largo plazo.

2. Establecer normas de calidad de los datos

Una vez finalizada la hoja de ruta, el siguiente paso es crear normas de calidad de datos que incluyan convenciones de denominación y formato de los archivos. Pueden ser preguntas como:

  • ¿Cuál es el formato correcto de los campos de nombre? (por ejemplo, el formato Nombre-Apellido o Nombre-Anombre-Apellido)?
  • ¿Deben sustituirse los valores vacíos por otro valor de supervivencia?
  • ¿Deben exportarse los valores duplicados a otro destino o eliminarse por completo?

Una vez definidas las normas, eduque a todos los empleados para que almacenen la información en consecuencia. Los formularios web y los datos de contacto de los archivos CRM y Excel deben registrarse de acuerdo con la nueva política para evitar cualquier variación en la calidad de los datos.

3. Identificar e importar todas las fuentes relevantes conocidas

Es habitual la depuración de errores de datos dentro de una misma fuente de datos. Sin embargo, las empresas con múltiples unidades de negocio o con operaciones que abarcan diferentes ubicaciones pueden querer limpiar datos sucios en millones de registros. Un ejemplo de esto podría ser el departamento de marketing de un centro de llamadas que opera en varias ciudades, cada una con su propia base de datos y lista de Excel que contiene registros de nombres y direcciones.

Asegúrese de tener en cuenta todos los errores de datos que residen en su base de datos de CRM, archivos de Excel, sistemas de gestión de bases de datos como SQL Server y Oracle o incluso aplicaciones web.

4. Perfil y limpieza de datos

Después de importar todas las fuentes, lleve a cabo una actividad de perfilado de datos para resaltar las áreas problemáticas clave que necesitan ser abordadas antes de proceder a las etapas de limpieza y depuración. Entre ellas se encuentran las siguientes:

  • Valores perdidos
  • Errores ortográficos
  • Entradas incompletas y con formato incorrecto
  • Espacios iniciales y finales
  • Números con letras y letras con números
  • Errores de puntuación y mucho más

Sobre la base de esta auditoría, se puede proceder a la limpieza de los errores utilizando cualquiera de las transformaciones o funciones de formato de las herramientas de depuración de datos para ajustar los datos según sus objetivos de calidad de datos.

5. Identificar y eliminar las entradas duplicadas

Las organizaciones suelen encontrarse con duplicidades cuando se combinan datos de varios departamentos, clientes, centros de coste y unidades operativas.

Identifique las entradas duplicadas en función de los criterios de coincidencia que utilice y la puntuación de coincidencia resultante. Se recomienda pecar de falsos positivos, ya que puede permitirle verificar manualmente qué registros pueden seguir resaltándose como coincidencias más adelante, tras lo cual los registros correctos pueden marcarse como dorados o duplicados.

Uso de DataMatch Enterprise para la depuración de datos

Un software de depuración de datos preparado para la empresa, como DataMatch Enterprise (DME) de Data Ladder, cuenta con el conjunto de funciones necesarias para inspeccionar, conciliar y eliminar los errores de datos a escala de forma intuitiva y asequible. Para conocer en profundidad cómo el ISD puede abordar los errores de calidad de datos, haga clic aquí.

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