Un \u00abno\u00bb a estas preguntas indica que necesita optimizar sus datos antes de invertir en un programa de BI o de an\u00e1lisis. Y este art\u00edculo le ayudar\u00e1 a entender c\u00f3mo.<\/p>\n
Unas cuantas estad\u00edsticas para empujarle a la acci\u00f3n <\/strong><\/h3>\nHe aqu\u00ed las estad\u00edsticas de una encuesta realizada por la HBR<\/a> para determinar por qu\u00e9 la mayor\u00eda de las empresas est\u00e1n fracasando en sus esfuerzos basados en los datos. La encuesta muestra:<\/p>\n\n- El 72% de los participantes en la encuesta afirman que a\u00fan no han forjado una cultura de datos<\/li>\n
- El 69% afirma que no ha creado una organizaci\u00f3n basada en datos<\/li>\n
- El 53% afirma que todav\u00eda no trata los datos como un activo empresarial<\/li>\n
- El 52% admite que no compite con datos y an\u00e1lisis<\/li>\n<\/ul>\n
\u00bfCifras alarmantes? En nuestra experiencia de trabajo con m\u00e1s de 4.500 clientes de todo el mundo, conocemos muy bien la verdad que hay detr\u00e1s de estas estad\u00edsticas.<\/p>\n
Las organizaciones est\u00e1n 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.<\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 es la transformaci\u00f3n de datos y por qu\u00e9 hay que priorizarla sobre todo lo dem\u00e1s? <\/strong><\/h3>\nEn un mundo interconectado, las empresas manejan una cantidad insondable de datos en bruto. Imag\u00ednese todos los datos que recoge de las aplicaciones de las redes sociales, las campa\u00f1as de marketing, las campa\u00f1as de ventas, los anuncios, las actividades de investigaci\u00f3n de mercado, los embudos de ventas, etc. Todos estos datos en bruto deben ser extra\u00eddos, clasificados, limpiados y \u00abtransformados\u00bb en datos utilizables que aporten informaci\u00f3n valiosa.<\/p>\n
La transformaci\u00f3n de datos, por tanto, es el proceso de transformar los datos brutos en datos utilizables. Este proceso implica pasos clave como:<\/p>\n
\n- Identificaci\u00f3n de los defectos que afectan a la calidad de los datos<\/li>\n
- Integraci\u00f3n de datos de fuentes dispares en una fuente de verdad consolidada<\/li>\n
- Limpieza y correcci\u00f3n de datos (problemas como errores tipogr\u00e1ficos, valores que faltan, etc.)<\/li>\n
- Deduplicaci\u00f3n de datos<\/li>\n
- Asignaci\u00f3n de los datos a una herramienta de BI<\/li>\n
- Hacer que los datos sean utilizables para la migraci\u00f3n u otros fines de transformaci\u00f3n digital<\/li>\n<\/ul>\n
Aunque esto parece sencillo en teor\u00eda, en la pr\u00e1ctica, la transformaci\u00f3n de datos es un proceso agitado que implica una importante inversi\u00f3n en herramientas de transformaci\u00f3n de datos, la consulta con proveedores de servicios externos y la aceptaci\u00f3n por parte de los ejecutivos de nivel superior. Se necesita al menos un a\u00f1o de deliberaci\u00f3n para que una empresa tome las medidas necesarias para transformar los datos.<\/p>\n
Los dos enfoques b\u00e1sicos<\/strong><\/h3>\nEn general, hay dos enfoques b\u00e1sicos para una soluci\u00f3n de transformaci\u00f3n de datos. Estos son:<\/p>\n
\n- \n
\n- El enfoque manual: crear un equipo interno para codificar a mano las soluciones ETL: <\/strong>Un m\u00e9todo tradicional, este enfoque todav\u00eda es utilizado por algunas organizaciones hoy en d\u00eda, lo que les hace fracasar miserablemente. Los datos que tenemos hoy son complejos. Es pr\u00e1cticamente imposible tener un equipo de codificadores que cree scripts ETL para cada fuente de datos, lo que no s\u00f3lo lleva mucho tiempo sino que es contraproducente. Los equipos tienen que pasar meses y a\u00f1os modificando los guiones para ajustarse a la creciente demanda, pero sin conseguir el nivel de precisi\u00f3n 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 mayor\u00eda de las organizaciones.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n<\/div>\n\n\n
Por qu\u00e9 fracasan las soluciones internas de calidad de datos<\/h3>\n<\/div>\n\nUna responsabilidad coherente para las empresas<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
Descargar el libro blanco gratuito<\/strong> <\/a><\/div>\n<\/div>\n\n- El enfoque del software: obtener una herramienta de preparaci\u00f3n de datos<\/a> <\/strong>in situ: Las soluciones locales permiten a las empresas preparar, transformar, integrar y fusionar datos<\/a> de m\u00faltiples fuentes en un nuevo registro maestro. En comparaci\u00f3n con el enfoque manual, este enfoque automatizado se lleva a cabo en poco tiempo, consume menos recursos, es m\u00e1s barato que contratar a un equipo completo y s\u00f3lo 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 inform\u00e1ticos cotejar, limpiar y fusionar datos sin necesidad de conocimientos ling\u00fc\u00edsticos adicionales.<\/li>\n<\/ul>\n
Seis tipos de transformaci\u00f3n de datos que necesitar\u00edan sus datos <\/strong><\/h3>\nLa transformaci\u00f3n de datos es un proceso compuesto por diferentes procesos y cada uno de ellos est\u00e1 dise\u00f1ado 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 soluci\u00f3n de integraci\u00f3n para consolidar sus datos en una plataforma para obtener una \u00fanica fuente de verdad. Sus necesidades de transformaci\u00f3n de datos dependen de la calidad actual de sus datos y de sus objetivos.<\/p>\n
Por lo general, si no dispone de un marco de calidad de datos, sus datos tendr\u00e1n que pasar por cinco procesos b\u00e1sicos para ser transformados. Estos son:<\/p>\n
Limpieza de datos: <\/strong> 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.<\/p>\nCuando se habla de datos brutos se refiere a cualquier dato que sea:<\/p>\n
\n- Plagado de errores ortogr\u00e1ficos, erratas, problemas num\u00e9ricos y de puntuaci\u00f3n y mucho m\u00e1s.<\/li>\n
- Duplicado varias veces en una fuente de datos o en varias fuentes de datos (si una organizaci\u00f3n tiene varios departamentos que almacenan diversas formas de informaci\u00f3n de una entidad)<\/li>\n
- Incompleta, incoherente e inexacta. Los nombres falsos, las direcciones de correo electr\u00f3nico y las direcciones f\u00edsicas son algunos de los problemas de calidad de datos m\u00e1s comunes.<\/li>\n<\/ul>\n
Puede obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre la limpieza de datos en esta extensa Gu\u00eda de limpieza de datos 101.<\/a><\/p>\nLalimpieza de datos<\/a> es el primer paso en la transformaci\u00f3n de datos. No puede hacer nada m\u00e1s hasta que sus datos est\u00e9n limpios de los errores b\u00e1sicos que le dan un indicador de \u00abmala salud\u00bb.<\/p>\nDeduplicaci\u00f3n de datos<\/a> <\/strong>: Este es un problema cl\u00e1sico en la mayor\u00eda de las organizaciones. Es el problema m\u00e1s com\u00fan que hemos tenido que encontrar con clientes de Fortune 500. Un importante minorista, por ejemplo, ten\u00eda problemas para gestionar los datos de los productos que llegaban de m\u00faltiples proveedores y distribuidores externos. Con diferentes identificadores \u00fanicos, formatos de datos y fuentes de datos, las listas de productos se vieron muy afectadas por la mala calidad de los datos.<\/p>\nDel mismo modo, las organizaciones que tienen datos de clientes almacenados en silos en m\u00faltiples fuentes de datos suelen tener problemas de duplicaci\u00f3n de datos. Si los departamentos de ventas, marketing y facturaci\u00f3n recopilan los mismos datos de los clientes de tres formas distintas, lo m\u00e1s probable es que la duplicaci\u00f3n de datos se produzca de forma exponencial.<\/p>\n
Estandarizaci\u00f3n de<\/a> <\/strong>datos: Aunque la falta de un formato de datos unificado puede no parecer significativa, a largo plazo, provoca los cuellos de botella m\u00e1s graves durante una fase de migraci\u00f3n de datos. Si su nuevo CRM tiene reglas estrictas de estandarizaci\u00f3n de datos (como que todos los nombres deben empezar con may\u00fascula o que todos los n\u00fameros de tel\u00e9fono deben empezar con el c\u00f3digo de pa\u00eds + ciudad), tiene un serio problema que resolver. Si los datos de su organizaci\u00f3n est\u00e1n siendo recogidos e introducidos manualmente por diferentes personas utilizando distintos formatos, ser\u00e1 necesario estandarizarlos para poder procesarlos.<\/p>\nAparentemente intrascendente, la normalizaci\u00f3n de los datos suele pasar desapercibida para las organizaciones hasta que necesitan realizar una actividad de cotejo de datos<\/a> y se dan cuenta de que el algoritmo de cotejo de datos pasa por alto la informaci\u00f3n que no tiene caracter\u00edsticas exactas.<\/p>\nValidaci\u00f3n de datos<\/a> <\/strong>: \u00bfSon precisos sus datos de origen? \u00bfEst\u00e1 completo? Por ejemplo, \u00bftiene datos precisos de la direcci\u00f3n? \u00bfTiene m\u00e1s n\u00fameros de tel\u00e9fono y direcciones de correo electr\u00f3nico falsos que direcciones v\u00e1lidas? La validaci\u00f3n de los datos es el proceso de garantizar que los datos sean precisos y fiables.<\/p>\nAl 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.<\/p>\n
Consolidaci\u00f3n de datos: <\/strong>Los datos almacenados en fuentes dispares son uno de los retos m\u00e1s cr\u00edticos a los que se enfrentan las organizaciones hoy en d\u00eda. Si una empresa media est\u00e1 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 soluci\u00f3n que les permita fusionar o consolidar estos datos para obtener una \u00fanica fuente de verdad.<\/p>\nPara muchos de nuestros clientes, la consolidaci\u00f3n de datos es la clave de sus estrategias de captaci\u00f3n personalizada de clientes. Bell Banks, un banco de renombre, pudo alcanzar sus objetivos de captaci\u00f3n de clientes gracias a un proceso eficaz de cotejo y consolidaci\u00f3n de datos. El banco fue capaz de identificar el viaje de sus clientes a trav\u00e9s de m\u00faltiples servicios y fue capaz de consolidar la informaci\u00f3n de fuentes dispares para obtener una visi\u00f3n de 360 clientes. Esto no s\u00f3lo les ayud\u00f3 a personalizar el compromiso con el cliente, sino que tambi\u00e9n permiti\u00f3 a sus equipos obtener inteligencia de negocio<\/a> que se utiliz\u00f3 para iniciar nuevas estrategias.<\/p>\n\u00bfC\u00f3mo puede ayudarle Data Ladder a alcanzar sus objetivos en materia de datos? <\/strong><\/h3>\nData Ladder, como proveedor de soluciones de calidad de datos, ha ayudado a m\u00e1s de 4.500 empresas en m\u00e1s de 40 pa\u00edses en la gesti\u00f3n de datos. En la \u00faltima d\u00e9cada nos hemos dado cuenta de que para la mayor\u00eda de las empresas, el mayor cuello de botella para lograr la transformaci\u00f3n digital o la eficiencia operativa reside en la causa de la mala gesti\u00f3n de los datos.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Data-Cleansing-Software-1.png\")
Con nuestra soluci\u00f3n, las empresas pueden:<\/p>\n
\n- Transforme los datos mediante herramientas de limpieza y preparaci\u00f3n de datos: <\/strong>El software insignia de Data Ladder, DataMatch Enterprise, permite una limpieza y preparaci\u00f3n de datos f\u00e1cil y eficiente en m\u00faltiples fuentes de datos.<\/li>\n<\/ul>\n
\n- Haga coincidir los datos para eliminar los duplicados con una tasa de precisi\u00f3n del 95%: <\/strong>En el mundo de la comparaci\u00f3n de datos, los \u00edndices de precisi\u00f3n son importantes. DataMatch Enterprise es la \u00fanica soluci\u00f3n de su clase que ofrece un \u00edndice de precisi\u00f3n del 95%. Nuestro proceso de cotejo de datos est\u00e1 dise\u00f1ado para ayudar a las empresas a alcanzar dos objetivos: eliminar los duplicados y consolidar o fusionar m\u00faltiples fuentes de datos.
![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/DL_Delete-Duplicates-Graphic.jpg\")
<\/strong><\/li>\n- Estandarizar y validar datos: <\/strong>Al ser una soluci\u00f3n certificada por CASS, DataMatch Enterprise puede utilizarse para verificar y validar los datos de las direcciones<\/a>. Bas\u00e1ndose en reglas empresariales preestablecidas, los usuarios pueden utilizar la opci\u00f3n de normalizaci\u00f3n de datos para crear uniformidad y coherencia entre los conjuntos de datos y dentro de ellos.<\/li>\n
- Integraci\u00f3n y fusi\u00f3n de datos para crear registros maestros: <\/strong>La integraci\u00f3n de datos de m\u00faltiples fuentes puede realizarse f\u00e1cilmente utilizando las m\u00e1s de 150 opciones de integraci\u00f3n de datos que ofrece la soluci\u00f3n. Adem\u00e1s, el software tambi\u00e9n permite a los usuarios crear registros maestros de sus fusiones y coincidencias de archivos que luego pueden utilizarse como la versi\u00f3n final de la verdad.<\/li>\n<\/ul>\n
- \n
- El 72% de los participantes en la encuesta afirman que a\u00fan no han forjado una cultura de datos<\/li>\n
- El 69% afirma que no ha creado una organizaci\u00f3n basada en datos<\/li>\n
- El 53% afirma que todav\u00eda no trata los datos como un activo empresarial<\/li>\n
- El 52% admite que no compite con datos y an\u00e1lisis<\/li>\n<\/ul>\n
\u00bfCifras alarmantes? En nuestra experiencia de trabajo con m\u00e1s de 4.500 clientes de todo el mundo, conocemos muy bien la verdad que hay detr\u00e1s de estas estad\u00edsticas.<\/p>\n
Las organizaciones est\u00e1n 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.<\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 es la transformaci\u00f3n de datos y por qu\u00e9 hay que priorizarla sobre todo lo dem\u00e1s? <\/strong><\/h3>\n
En un mundo interconectado, las empresas manejan una cantidad insondable de datos en bruto. Imag\u00ednese todos los datos que recoge de las aplicaciones de las redes sociales, las campa\u00f1as de marketing, las campa\u00f1as de ventas, los anuncios, las actividades de investigaci\u00f3n de mercado, los embudos de ventas, etc. Todos estos datos en bruto deben ser extra\u00eddos, clasificados, limpiados y \u00abtransformados\u00bb en datos utilizables que aporten informaci\u00f3n valiosa.<\/p>\n
La transformaci\u00f3n de datos, por tanto, es el proceso de transformar los datos brutos en datos utilizables. Este proceso implica pasos clave como:<\/p>\n
- \n
- Identificaci\u00f3n de los defectos que afectan a la calidad de los datos<\/li>\n
- Integraci\u00f3n de datos de fuentes dispares en una fuente de verdad consolidada<\/li>\n
- Limpieza y correcci\u00f3n de datos (problemas como errores tipogr\u00e1ficos, valores que faltan, etc.)<\/li>\n
- Deduplicaci\u00f3n de datos<\/li>\n
- Asignaci\u00f3n de los datos a una herramienta de BI<\/li>\n
- Hacer que los datos sean utilizables para la migraci\u00f3n u otros fines de transformaci\u00f3n digital<\/li>\n<\/ul>\n
Aunque esto parece sencillo en teor\u00eda, en la pr\u00e1ctica, la transformaci\u00f3n de datos es un proceso agitado que implica una importante inversi\u00f3n en herramientas de transformaci\u00f3n de datos, la consulta con proveedores de servicios externos y la aceptaci\u00f3n por parte de los ejecutivos de nivel superior. Se necesita al menos un a\u00f1o de deliberaci\u00f3n para que una empresa tome las medidas necesarias para transformar los datos.<\/p>\n
Los dos enfoques b\u00e1sicos<\/strong><\/h3>\n
En general, hay dos enfoques b\u00e1sicos para una soluci\u00f3n de transformaci\u00f3n de datos. Estos son:<\/p>\n
- \n
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- El enfoque manual: crear un equipo interno para codificar a mano las soluciones ETL: <\/strong>Un m\u00e9todo tradicional, este enfoque todav\u00eda es utilizado por algunas organizaciones hoy en d\u00eda, lo que les hace fracasar miserablemente. Los datos que tenemos hoy son complejos. Es pr\u00e1cticamente imposible tener un equipo de codificadores que cree scripts ETL para cada fuente de datos, lo que no s\u00f3lo lleva mucho tiempo sino que es contraproducente. Los equipos tienen que pasar meses y a\u00f1os modificando los guiones para ajustarse a la creciente demanda, pero sin conseguir el nivel de precisi\u00f3n 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 mayor\u00eda de las organizaciones.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n<\/div>\n\n\n
Por qu\u00e9 fracasan las soluciones internas de calidad de datos<\/h3>\n<\/div>\n
\nUna responsabilidad coherente para las empresas<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
Descargar el libro blanco gratuito<\/strong> <\/a><\/div>\n<\/div>\n- \n
- El enfoque del software: obtener una herramienta de preparaci\u00f3n de datos<\/a> <\/strong>in situ: Las soluciones locales permiten a las empresas preparar, transformar, integrar y fusionar datos<\/a> de m\u00faltiples fuentes en un nuevo registro maestro. En comparaci\u00f3n con el enfoque manual, este enfoque automatizado se lleva a cabo en poco tiempo, consume menos recursos, es m\u00e1s barato que contratar a un equipo completo y s\u00f3lo 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 inform\u00e1ticos cotejar, limpiar y fusionar datos sin necesidad de conocimientos ling\u00fc\u00edsticos adicionales.<\/li>\n<\/ul>\n
Seis tipos de transformaci\u00f3n de datos que necesitar\u00edan sus datos <\/strong><\/h3>\n
La transformaci\u00f3n de datos es un proceso compuesto por diferentes procesos y cada uno de ellos est\u00e1 dise\u00f1ado 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 soluci\u00f3n de integraci\u00f3n para consolidar sus datos en una plataforma para obtener una \u00fanica fuente de verdad. Sus necesidades de transformaci\u00f3n de datos dependen de la calidad actual de sus datos y de sus objetivos.<\/p>\n
Por lo general, si no dispone de un marco de calidad de datos, sus datos tendr\u00e1n que pasar por cinco procesos b\u00e1sicos para ser transformados. Estos son:<\/p>\n
Limpieza de datos: <\/strong> 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.<\/p>\n
Cuando se habla de datos brutos se refiere a cualquier dato que sea:<\/p>\n
- \n
- Plagado de errores ortogr\u00e1ficos, erratas, problemas num\u00e9ricos y de puntuaci\u00f3n y mucho m\u00e1s.<\/li>\n
- Duplicado varias veces en una fuente de datos o en varias fuentes de datos (si una organizaci\u00f3n tiene varios departamentos que almacenan diversas formas de informaci\u00f3n de una entidad)<\/li>\n
- Incompleta, incoherente e inexacta. Los nombres falsos, las direcciones de correo electr\u00f3nico y las direcciones f\u00edsicas son algunos de los problemas de calidad de datos m\u00e1s comunes.<\/li>\n<\/ul>\n
Puede obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre la limpieza de datos en esta extensa Gu\u00eda de limpieza de datos 101.<\/a><\/p>\n
Lalimpieza de datos<\/a> es el primer paso en la transformaci\u00f3n de datos. No puede hacer nada m\u00e1s hasta que sus datos est\u00e9n limpios de los errores b\u00e1sicos que le dan un indicador de \u00abmala salud\u00bb.<\/p>\n
Deduplicaci\u00f3n de datos<\/a> <\/strong>: Este es un problema cl\u00e1sico en la mayor\u00eda de las organizaciones. Es el problema m\u00e1s com\u00fan que hemos tenido que encontrar con clientes de Fortune 500. Un importante minorista, por ejemplo, ten\u00eda problemas para gestionar los datos de los productos que llegaban de m\u00faltiples proveedores y distribuidores externos. Con diferentes identificadores \u00fanicos, formatos de datos y fuentes de datos, las listas de productos se vieron muy afectadas por la mala calidad de los datos.<\/p>\n
Del mismo modo, las organizaciones que tienen datos de clientes almacenados en silos en m\u00faltiples fuentes de datos suelen tener problemas de duplicaci\u00f3n de datos. Si los departamentos de ventas, marketing y facturaci\u00f3n recopilan los mismos datos de los clientes de tres formas distintas, lo m\u00e1s probable es que la duplicaci\u00f3n de datos se produzca de forma exponencial.<\/p>\n
Estandarizaci\u00f3n de<\/a> <\/strong>datos: Aunque la falta de un formato de datos unificado puede no parecer significativa, a largo plazo, provoca los cuellos de botella m\u00e1s graves durante una fase de migraci\u00f3n de datos. Si su nuevo CRM tiene reglas estrictas de estandarizaci\u00f3n de datos (como que todos los nombres deben empezar con may\u00fascula o que todos los n\u00fameros de tel\u00e9fono deben empezar con el c\u00f3digo de pa\u00eds + ciudad), tiene un serio problema que resolver. Si los datos de su organizaci\u00f3n est\u00e1n siendo recogidos e introducidos manualmente por diferentes personas utilizando distintos formatos, ser\u00e1 necesario estandarizarlos para poder procesarlos.<\/p>\n
Aparentemente intrascendente, la normalizaci\u00f3n de los datos suele pasar desapercibida para las organizaciones hasta que necesitan realizar una actividad de cotejo de datos<\/a> y se dan cuenta de que el algoritmo de cotejo de datos pasa por alto la informaci\u00f3n que no tiene caracter\u00edsticas exactas.<\/p>\n
Validaci\u00f3n de datos<\/a> <\/strong>: \u00bfSon precisos sus datos de origen? \u00bfEst\u00e1 completo? Por ejemplo, \u00bftiene datos precisos de la direcci\u00f3n? \u00bfTiene m\u00e1s n\u00fameros de tel\u00e9fono y direcciones de correo electr\u00f3nico falsos que direcciones v\u00e1lidas? La validaci\u00f3n de los datos es el proceso de garantizar que los datos sean precisos y fiables.<\/p>\n
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.<\/p>\n
Consolidaci\u00f3n de datos: <\/strong>Los datos almacenados en fuentes dispares son uno de los retos m\u00e1s cr\u00edticos a los que se enfrentan las organizaciones hoy en d\u00eda. Si una empresa media est\u00e1 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 soluci\u00f3n que les permita fusionar o consolidar estos datos para obtener una \u00fanica fuente de verdad.<\/p>\n
Para muchos de nuestros clientes, la consolidaci\u00f3n de datos es la clave de sus estrategias de captaci\u00f3n personalizada de clientes. Bell Banks, un banco de renombre, pudo alcanzar sus objetivos de captaci\u00f3n de clientes gracias a un proceso eficaz de cotejo y consolidaci\u00f3n de datos. El banco fue capaz de identificar el viaje de sus clientes a trav\u00e9s de m\u00faltiples servicios y fue capaz de consolidar la informaci\u00f3n de fuentes dispares para obtener una visi\u00f3n de 360 clientes. Esto no s\u00f3lo les ayud\u00f3 a personalizar el compromiso con el cliente, sino que tambi\u00e9n permiti\u00f3 a sus equipos obtener inteligencia de negocio<\/a> que se utiliz\u00f3 para iniciar nuevas estrategias.<\/p>\n
\u00bfC\u00f3mo puede ayudarle Data Ladder a alcanzar sus objetivos en materia de datos? <\/strong><\/h3>\n
Data Ladder, como proveedor de soluciones de calidad de datos, ha ayudado a m\u00e1s de 4.500 empresas en m\u00e1s de 40 pa\u00edses en la gesti\u00f3n de datos. En la \u00faltima d\u00e9cada nos hemos dado cuenta de que para la mayor\u00eda de las empresas, el mayor cuello de botella para lograr la transformaci\u00f3n digital o la eficiencia operativa reside en la causa de la mala gesti\u00f3n de los datos.<\/p>\n
Con nuestra soluci\u00f3n, las empresas pueden:<\/p>\n- \n
- Transforme los datos mediante herramientas de limpieza y preparaci\u00f3n de datos: <\/strong>El software insignia de Data Ladder, DataMatch Enterprise, permite una limpieza y preparaci\u00f3n de datos f\u00e1cil y eficiente en m\u00faltiples fuentes de datos.<\/li>\n<\/ul>\n
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- Haga coincidir los datos para eliminar los duplicados con una tasa de precisi\u00f3n del 95%: <\/strong>En el mundo de la comparaci\u00f3n de datos, los \u00edndices de precisi\u00f3n son importantes. DataMatch Enterprise es la \u00fanica soluci\u00f3n de su clase que ofrece un \u00edndice de precisi\u00f3n del 95%. Nuestro proceso de cotejo de datos est\u00e1 dise\u00f1ado para ayudar a las empresas a alcanzar dos objetivos: eliminar los duplicados y consolidar o fusionar m\u00faltiples fuentes de datos.<\/strong><\/li>\n
- Estandarizar y validar datos: <\/strong>Al ser una soluci\u00f3n certificada por CASS, DataMatch Enterprise puede utilizarse para verificar y validar los datos de las direcciones<\/a>. Bas\u00e1ndose en reglas empresariales preestablecidas, los usuarios pueden utilizar la opci\u00f3n de normalizaci\u00f3n de datos para crear uniformidad y coherencia entre los conjuntos de datos y dentro de ellos.<\/li>\n
- Integraci\u00f3n y fusi\u00f3n de datos para crear registros maestros: <\/strong>La integraci\u00f3n de datos de m\u00faltiples fuentes puede realizarse f\u00e1cilmente utilizando las m\u00e1s de 150 opciones de integraci\u00f3n de datos que ofrece la soluci\u00f3n. Adem\u00e1s, el software tambi\u00e9n permite a los usuarios crear registros maestros de sus fusiones y coincidencias de archivos que luego pueden utilizarse como la versi\u00f3n final de la verdad.<\/li>\n<\/ul>\n
- Estandarizar y validar datos: <\/strong>Al ser una soluci\u00f3n certificada por CASS, DataMatch Enterprise puede utilizarse para verificar y validar los datos de las direcciones<\/a>. Bas\u00e1ndose en reglas empresariales preestablecidas, los usuarios pueden utilizar la opci\u00f3n de normalizaci\u00f3n de datos para crear uniformidad y coherencia entre los conjuntos de datos y dentro de ellos.<\/li>\n
- Haga coincidir los datos para eliminar los duplicados con una tasa de precisi\u00f3n del 95%: <\/strong>En el mundo de la comparaci\u00f3n de datos, los \u00edndices de precisi\u00f3n son importantes. DataMatch Enterprise es la \u00fanica soluci\u00f3n de su clase que ofrece un \u00edndice de precisi\u00f3n del 95%. Nuestro proceso de cotejo de datos est\u00e1 dise\u00f1ado para ayudar a las empresas a alcanzar dos objetivos: eliminar los duplicados y consolidar o fusionar m\u00faltiples fuentes de datos.
- Transforme los datos mediante herramientas de limpieza y preparaci\u00f3n de datos: <\/strong>El software insignia de Data Ladder, DataMatch Enterprise, permite una limpieza y preparaci\u00f3n de datos f\u00e1cil y eficiente en m\u00faltiples fuentes de datos.<\/li>\n<\/ul>\n
- El enfoque del software: obtener una herramienta de preparaci\u00f3n de datos<\/a> <\/strong>in situ: Las soluciones locales permiten a las empresas preparar, transformar, integrar y fusionar datos<\/a> de m\u00faltiples fuentes en un nuevo registro maestro. En comparaci\u00f3n con el enfoque manual, este enfoque automatizado se lleva a cabo en poco tiempo, consume menos recursos, es m\u00e1s barato que contratar a un equipo completo y s\u00f3lo 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 inform\u00e1ticos cotejar, limpiar y fusionar datos sin necesidad de conocimientos ling\u00fc\u00edsticos adicionales.<\/li>\n<\/ul>\n
- El enfoque manual: crear un equipo interno para codificar a mano las soluciones ETL: <\/strong>Un m\u00e9todo tradicional, este enfoque todav\u00eda es utilizado por algunas organizaciones hoy en d\u00eda, lo que les hace fracasar miserablemente. Los datos que tenemos hoy son complejos. Es pr\u00e1cticamente imposible tener un equipo de codificadores que cree scripts ETL para cada fuente de datos, lo que no s\u00f3lo lleva mucho tiempo sino que es contraproducente. Los equipos tienen que pasar meses y a\u00f1os modificando los guiones para ajustarse a la creciente demanda, pero sin conseguir el nivel de precisi\u00f3n 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 mayor\u00eda de las organizaciones.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n
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