\u00bfAlguna vez te has encontrado en medio de una campa\u00f1a 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? <\/p>\n\n\n\n
No est\u00e1s solo. <\/p>\n\n\n\n
Los datos err\u00f3neos de CRM y de las bases de datos debidos a incoherencias y problemas de calidad pueden hacer que cualquier actividad de informes o de campa\u00f1as carezca de valor y provocar la necesidad de corregir los datos a escala de forma rutinaria. <\/p>\n\n\n\n
Para ello, un software de depuraci\u00f3n de datos<\/a> puede ayudar a las organizaciones a mejorar la calidad y la coherencia de sus datos para satisfacer una serie de resultados empresariales. <\/p>\n\n\n\n Esta es una gu\u00eda en profundidad sobre qu\u00e9 es una herramienta de depuraci\u00f3n de datos, qu\u00e9 hay que tener en cuenta a la hora de elegir una, y los errores y las mejores pr\u00e1cticas que hay que tener en cuenta a la hora de llevar a cabo un proyecto de depuraci\u00f3n de datos en toda la empresa. <\/p>\n\n\n\n La depuraci\u00f3n de datos, tambi\u00e9n conocida como limpieza de datos, se refiere a la actividad de eliminar o corregir errores en los datos, tales como entradas faltantes, inv\u00e1lidas, incompletas, con formato incorrecto o duplicadas. La depuraci\u00f3n de datos es vital para ayudar a las empresas a resolver errores cr\u00edticos y mejorar la calidad y la coherencia de sus datos para alcanzar los resultados empresariales previstos, como por ejemplo<\/p>\n\n\n\n La depuraci\u00f3n de datos implica la utilizaci\u00f3n de una serie de pasos para depurar o eliminar los errores de los datos, entre ellos: <\/p>\n\n\n\n Una herramienta de depuraci\u00f3n de datos debe tener las capacidades adecuadas para responder a las necesidades de su organizaci\u00f3n y escenario empresarial. He aqu\u00ed algunas que deber\u00edas tener en cuenta. <\/p>\n\n\n\n La integraci\u00f3n de datos es el primer paso para garantizar que cualquier actividad de depuraci\u00f3n de datos pueda llevarse a cabo en todas las fuentes de datos y sistemas conocidos. Las herramientas de depuraci\u00f3n 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), as\u00ed como las API para conectarse a las aplicaciones web. <\/p>\n\n\n\n Antes de proceder a la depuraci\u00f3n de datos, es fundamental que el software disponga de un m\u00f3dulo de perfilado de datos<\/a> para poder identificar y poner de manifiesto una gran variedad de errores y posibles \u00e1reas problem\u00e1ticas que podr\u00edan salir a la luz si no se abordan los errores. Esto puede permitir a las empresas acortar el ciclo de implantaci\u00f3n, ya que se ahorran horas de esfuerzo en la b\u00fasqueda y correcci\u00f3n de errores tras realizar las tareas de deduplicaci\u00f3n o resoluci\u00f3n de entidades<\/a>. <\/p>\n\n\n\n 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 normalizaci\u00f3n de nombres y direcciones<\/a> y de normalizaci\u00f3n del texto, ya listas para usar, permiten a los usuarios normalizar los campos elegidos de inmediato. Adem\u00e1s, la funci\u00f3n de almacenar y acceder a bibliotecas personalizadas tambi\u00e9n puede acelerar la normalizaci\u00f3n de los datos en conjuntos de datos m\u00e1s grandes. <\/p>\n\n\n\n Un software de depuraci\u00f3n de datos puede ayudar a reducir los esfuerzos manuales debido a la ausencia de codificaci\u00f3n o scripting. Sin embargo, lo que diferencia a un software de depuraci\u00f3n de otros es la opci\u00f3n de ejecutar trabajos por lotes y en tiempo real. <\/p>\n\n\n\n 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. <\/p>\n\n\n\n Corregir los errores de datos en un tiempo m\u00ednimo es vital para las organizaciones. Sin embargo, algunos errores o equivocaciones pueden provocar retrasos innecesarios en la depuraci\u00f3n de datos. Estos son los siguientes. <\/p>\n\n\n\n 1. Proceder a la limpieza de datos antes de la elaboraci\u00f3n de perfiles:<\/strong> Si se lanza a corregir los errores de los datos, es probable que pase por alto una larga lista de incoherencias que podr\u00edan plantear problemas durante los procesos de cotejo<\/a> y deduplicaci\u00f3n, lo que supondr\u00eda m\u00e1s 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 deduplicaci\u00f3n y limpieza una y otra vez.<\/p>\n\n\n\n 2.<\/strong> Las<\/strong>herramientas de depuraci\u00f3n de datos se han vuelto m\u00e1s intuitivas para permitir a los usuarios empresariales no t\u00e9cnicos realizar tareas de calidad de datos con poca o ninguna formaci\u00f3n. Sin embargo, si s\u00f3lo se deja a los usuarios t\u00e9cnicos 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 podr\u00eda hacer que eliminaran campos que pueden resultar valiosos en el futuro. Por ejemplo, un director de marketing estar\u00eda mejor informado sobre qu\u00e9 puntos de datos considerar como valiosos, relevantes y precisos para mejorar el rendimiento de la campa\u00f1a que un analista o ingeniero de datos. <\/p>\n\n\n\n 3. No a\u00f1adir los valores perdidos: <\/strong>las empresas tambi\u00e9n deben tener en cuenta los valores nulos al limpiar los datos. Aunque el primer enfoque podr\u00eda ser eliminar los valores nulos por completo, puede hacer que las empresas pierdan informaci\u00f3n vital que puede resultar \u00fatil m\u00e1s adelante. Como alternativa, los valores que faltan pueden sobrescribirse con un valor disponible. <\/p>\n\n\n\n Aprovechar al m\u00e1ximo la depuraci\u00f3n de datos implica adoptar una combinaci\u00f3n de cambios en los procesos y la tecnolog\u00eda. A continuaci\u00f3n se exponen algunas de las mejores pr\u00e1cticas que deben tenerse en cuenta antes de iniciar un ejercicio de depuraci\u00f3n de datos. <\/p>\n\n\n\n Definir el alcance de sus actividades de depuraci\u00f3n de datos como parte de un plan o estrategia de calidad de datos m\u00e1s 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 inversi\u00f3n, las funciones y responsabilidades de los administradores de datos y los expertos en la materia, as\u00ed como los campos de datos que deben limpiarse, eliminarse o guardarse para m\u00e1s adelante, tanto a corto como a largo plazo.<\/p>\n\n\n\n Una vez finalizada la hoja de ruta, el siguiente paso es crear normas de calidad de datos que incluyan convenciones de denominaci\u00f3n y formato de los archivos. Pueden ser preguntas como: <\/p>\n\n\n\n Una vez definidas las normas, eduque a todos los empleados para que almacenen la informaci\u00f3n en consecuencia. Los formularios web y los datos de contacto de los archivos CRM y Excel deben registrarse de acuerdo con la nueva pol\u00edtica para evitar cualquier variaci\u00f3n en la calidad de los datos. <\/p>\n\n\n\n Es habitual la depuraci\u00f3n de errores de datos dentro de una misma fuente de datos. Sin embargo, las empresas con m\u00faltiples unidades de negocio o con operaciones que abarcan diferentes ubicaciones pueden querer limpiar datos sucios en millones de registros. Un ejemplo de esto podr\u00eda 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. <\/p>\n\n\n\n Aseg\u00farese de tener en cuenta todos los errores de datos que residen en su base de datos de CRM, archivos de Excel, sistemas de gesti\u00f3n de bases de datos como SQL Server y Oracle o incluso aplicaciones web. <\/p>\n\n\n\n Despu\u00e9s de importar todas las fuentes, lleve a cabo una actividad de perfilado de datos para resaltar las \u00e1reas problem\u00e1ticas clave que necesitan ser abordadas antes de proceder a las etapas de limpieza y depuraci\u00f3n. Entre ellas se encuentran las siguientes: <\/p>\n\n\n\n Sobre la base de esta auditor\u00eda, se puede proceder a la limpieza de los errores utilizando cualquiera de las transformaciones o funciones de formato de las herramientas de depuraci\u00f3n de datos para ajustar los datos seg\u00fan sus objetivos de calidad de datos. <\/p>\n\n\n\n Las organizaciones suelen encontrarse con duplicidades cuando se combinan datos de varios departamentos, clientes, centros de coste y unidades operativas. <\/p>\n\n\n\n Identifique las entradas duplicadas en funci\u00f3n de los criterios de coincidencia que utilice y la puntuaci\u00f3n de coincidencia resultante. Se recomienda pecar de falsos positivos, ya que puede permitirle verificar manualmente qu\u00e9 registros pueden seguir resalt\u00e1ndose como coincidencias m\u00e1s adelante, tras lo cual los registros correctos pueden marcarse como dorados o duplicados. <\/p>\n\n\n\n Un software de depuraci\u00f3n de datos<\/a> preparado para la empresa, como DataMatch Enterprise (DME)<\/a> 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 c\u00f3mo el ISD puede abordar los errores de calidad de datos, haga clic aqu\u00ed.<\/a> <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" \u00bfAlguna vez te has encontrado en medio de una campa\u00f1a 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 […]<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":60278,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_lmt_disableupdate":"","_lmt_disable":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[1271,1324],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"\n\u00bfQu\u00e9 es la depuraci\u00f3n de datos? <\/h2>\n\n\n\n
\u00bfEn qu\u00e9 consiste la limpieza de datos? <\/h3>\n\n\n\n
Ejemplo: estandarizar el formato del nombre de Nombre-Inicial-Apellido (‘J. Edwards’) a Nombre-Anterior-Apellido (‘John Michael Edwards’). <\/li>
Ejemplo: cambiar \u00abMARGAREt\u00bb por \u00abMargaret\u00bb o \u00abThomav\u00bb por \u00abThomas\u00bb o \u00abDav d\u00bb por \u00abDavid\u00bb. <\/li>
Ejemplo: eliminar la entrada \u00abIsaac Jones\u00bb y mantener la entrada \u00abIsaac M. Jones\u00bb como registro maestro. <\/li><\/ul>\n\n\n\n\u00bfQu\u00e9 hay que tener en cuenta a la hora de elegir un software de depuraci\u00f3n de datos? <\/h2>\n\n\n\n
1. Importar archivos y bases de datos relevantes<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
2. Inspeccionar los errores e incoherencias de los datos<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
3. Normalizaci\u00f3n de los datos<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
4. Realizar el lavado por lotes o en tiempo real<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
3 errores de depuraci\u00f3n de datos que hay que evitar <\/h2>\n\n\n\n
5 mejores pr\u00e1cticas para la limpieza de datos <\/h2>\n\n\n\n
1. Crear una hoja de ruta para la calidad de los datos<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
2. Establecer normas de calidad de los datos<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
3. Identificar e importar todas las fuentes relevantes conocidas<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
4. Perfil y limpieza de datos<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
5. Identificar y eliminar las entradas duplicadas<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Uso de DataMatch Enterprise para la depuraci\u00f3n de datos <\/h2>\n\n\n\n