Si has respondido \u00abS\u00cd\u00bb a todas estas preguntas, tienes una crisis de calidad de datos.<\/p>\n
Y por eso hay que aplicar la limpieza de datos.<\/p>\n
En esta gu\u00eda detallada, cubriremos:<\/p>\n
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- Qu\u00e9 es la limpieza de datos<\/li>\n
- C\u00f3mo ayuda la limpieza de datos a las empresas<\/li>\n
- Caracter\u00edsticas de los datos de alta calidad<\/li>\n
- Soluciones disponibles y mejores pr\u00e1cticas<\/li>\n<\/ul>\n
Comencemos.<\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 es la limpieza de datos?<\/h3>\n
Limpieza de datos – tambi\u00e9n conocida como depuraci\u00f3n de datos<\/a>, la limpieza de datos<\/a> es un proceso que hace que los datos sean utilizables. Limpia\u00bb los datos duplicados y tambi\u00e9n ayuda a la transformaci\u00f3n de los datos. En t\u00e9rminos generales, el proceso se denomina limpieza de datos:<\/p>\n
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- Deduplicaci\u00f3n de datos<\/a> y eliminaci\u00f3n de redundancias<\/li>\n
- Correcci\u00f3n de datos incompletos o no v\u00e1lidos<\/li>\n
- Formateo y estandarizaci\u00f3n de datos<\/li>\n
- Transformar los datos desordenados en datos utilizables<\/li>\n<\/ul>\n
Con una limpieza de datos eficaz y peri\u00f3dica, sus fuentes de datos estar\u00e1n preparadas para su uso previsto, libres de errores perjudiciales y desordenados.<\/p>\n
\u00bfC\u00f3mo ayuda la limpieza de datos a las empresas?<\/h3>\n
La limpieza de datos no es s\u00f3lo un problema inform\u00e1tico. En toda la organizaci\u00f3n, los departamentos recogen datos de una serie de aplicaciones conectadas y registros de actividad. Cada uno de estos departamentos necesita datos para el an\u00e1lisis, la creaci\u00f3n de informes estad\u00edsticos y la toma de decisiones empresariales estrat\u00e9gicas.<\/p>\n
A continuaci\u00f3n se explica c\u00f3mo la limpieza de datos puede ayudar a los distintos departamentos de su organizaci\u00f3n:<\/p>\n
Cumplimiento de datos: En una \u00e9poca en la que los gobiernos de todo el mundo est\u00e1n regulando la recopilaci\u00f3n de datos, las organizaciones deben asegurarse de que siguen la normativa sobre datos y de que cumplen con ella. Por ejemplo, un minorista de comercio electr\u00f3nico podr\u00eda enfrentarse a sanciones del gobierno si no cumple la normativa sobre privacidad de datos. Para cumplir con esta normativa, la empresa debe procesar sus datos dentro del marco del GDPR<\/a> garantizando que los datos de los clientes est\u00e9n actualizados, limpios y se mantengan registros precisos. Las incoherencias de los datos en los registros podr\u00edan afectar a los objetivos de cumplimiento del RGPD.<\/p>\n
Unificaci\u00f3n de fuentes de datos dispares: Una organizaci\u00f3n puede tener m\u00faltiples<\/a> fuentes de datos que recogen y almacenan diferentes tipos de informaci\u00f3n sobre una entidad. Siempre hay una alta posibilidad de que estas fuentes de datos almacenen datos duplicados. Por ejemplo, si el departamento de marketing y el de atenci\u00f3n al cliente utilizan diferentes CRM o sistemas para registrar los datos de contacto de una entidad, esto significa que la empresa tiene que lidiar con datos duplicados introducidos en diferentes formatos y estilos.<\/p>\n
Servicio de atenci\u00f3n al cliente: Un departamento de atenci\u00f3n al cliente que no atiende los problemas de los clientes debido a que los datos de la direcci\u00f3n son err\u00f3neos, incompletos o no v\u00e1lidos. Un correo electr\u00f3nico enviado a una identificaci\u00f3n equivocada. Un correo electr\u00f3nico con una ortograf\u00eda o un nombre del cliente err\u00f3neos. Todos estos son ejemplos de c\u00f3mo los datos err\u00f3neos pueden obstaculizar el servicio al cliente. La limpieza de los datos le permitir\u00e1 disponer de la informaci\u00f3n de contacto correcta y actualizada para prestar unos servicios \u00f3ptimos.<\/p>\n
Eficiencia operativa: Los datos limpios ayudan a las empresas a crear procesos y todos sabemos que los procesos claramente definidos ayudan a la eficiencia operativa. Por ejemplo, nuestro cliente Zurich<\/a> Insurance pudo mejorar su eficiencia operativa y aumentar su retorno de la inversi\u00f3n cuando fue capaz de identificar los errores en sus datos y limpiarlos de duplicados, errores tipogr\u00e1ficos y desordenados.<\/p>\n
Marketing: Ning\u00fan otro departamento de una organizaci\u00f3n tiene la carga de mantener datos de alta calidad como el departamento de marketing. Tanto si se trata de campa\u00f1as de correo electr\u00f3nico, como de campa\u00f1as en redes sociales, publicidad o cualquier otra actividad, los datos de los consumidores est\u00e1n en primera l\u00ednea. Los datos err\u00f3neos pueden tener consecuencias desastrosas. No es raro ver que las empresas env\u00eden el correo de una campa\u00f1a al conjunto de p\u00fablico equivocado.<\/p>\n
Las ventas: As\u00ed como los datos de los clientes son importantes para el marketing, tambi\u00e9n lo son para las ventas. De hecho, los datos de las ventas son los m\u00e1s importantes que proporcionan a una organizaci\u00f3n detalles sobre el retorno de la inversi\u00f3n, los ingresos y la rentabilidad. Las herramientas empresariales de limpieza de datos suelen desplegarse en los departamentos de ventas para desduplicar los registros de ventas. Si se descuidan, los registros de ventas duplicados pueden dar informes de ROI sesgados y afectar a la organizaci\u00f3n en general.<\/p>\n
Estos son s\u00f3lo algunos ejemplos muy b\u00e1sicos de las consecuencias de los datos err\u00f3neos. Los problemas cotidianos que tienen las empresas con los datos err\u00f3neos est\u00e1n profundamente arraigados en los procesos de la empresa y su soluci\u00f3n requiere un esfuerzo considerable por parte de los directivos y ejecutivos.<\/p>\n
Si una organizaci\u00f3n hace de la limpieza de datos una prioridad, podr\u00e1 evitar todos estos problemas y aprovechar las ventajas de unos datos limpios y de alta calidad.<\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 es lo que hace que los datos sean de alta calidad o limpios?<\/h3>\n
Aunque es importante limpiar los datos, \u00bfc\u00f3mo sabemos qu\u00e9 es lo que hace que los datos sean de alta calidad? Hay algunos \u00abest\u00e1ndares\u00bb que se utilizan ampliamente en la industria para medir la calidad de los datos. El objetivo de la limpieza de datos es alcanzar estos est\u00e1ndares, que pueden definirse como cualquier dato que sea:<\/p>\n
Es v\u00e1lido: Hay ciertas reglas que se aplican a las fuentes de datos. Por ejemplo, una de ellas es que todas las direcciones deben constar de c\u00f3digos postales<\/a> o que todos los n\u00fameros de tel\u00e9fono deben escribirse acompa\u00f1ados de los c\u00f3digos de pa\u00eds + ciudad. Los campos de datos que no cumplen estas reglas de validez se consideran inv\u00e1lidos. Por ejemplo, las direcciones sin c\u00f3digos postales completos se consideran inv\u00e1lidas. Las reglas de validez se definen, por ejemplo, mediante reglas de negocio o restricciones:<\/p>\n
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- Las columnas importantes como Apellido, Direcci\u00f3n de correo electr\u00f3nico no deben estar vac\u00edas<\/li>\n
- La introducci\u00f3n de datos debe seguir los formatos definidos<\/li>\n
- Un campo o campos deben ser \u00fanicos en un conjunto de datos<\/li>\n<\/ul>\n
Una parte importante de la limpieza de datos consiste en garantizar que los datos no v\u00e1lidos se destaquen y se rectifiquen antes de seguir utiliz\u00e1ndolos.<\/p>\n
Precisi\u00f3n: Las erratas, las faltas de ortograf\u00eda, los errores de car\u00e1cter, etc., afectan a la calidad de la precisi\u00f3n. Un nombre escrito como Matt en lugar de Matthew o Cath en lugar de Catherine no se considera un dato preciso.<\/p>\n
Completo: Se define por la medida en que un conjunto de datos se ha rellenado con precisi\u00f3n en contraposici\u00f3n a los que se han dejado en blanco. Por ejemplo, \u00bfest\u00e1n completos todos los campos del n\u00famero de tel\u00e9fono? \u00bfEst\u00e1n completos todos los campos del identificador \u00fanico?<\/p>\n
Coherencia: La coherencia de los datos es importante para un an\u00e1lisis preciso de los mismos. Un buen ejemplo de coherencia ser\u00eda, de nuevo, los n\u00fameros de tel\u00e9fono: algunos c\u00f3digos de pa\u00eds se escriben con +, otros con 00. La coherencia de los datos significa garantizar que s\u00f3lo se utilice un m\u00e9todo para todos los registros de datos.<\/p>\n
Oportunidad: \u00bfCon qu\u00e9 frecuencia se actualizan o limpian los datos? La mayor\u00eda de las empresas se limitan a descuidar sus datos una vez que los han recogido o utilizado para los fines previstos. La mayor\u00eda s\u00f3lo limpia los datos para un informe o un an\u00e1lisis y deja esos datos en un segundo plano mientras se siguen acumulando nuevos datos. Los datos antiguos se convierten en un cuello de botella e incluso crean duplicados si no se clasifican o actualizan regularmente junto con los nuevos datos.<\/p>\n
A la hora de implantar un marco de limpieza de datos, es una buena idea utilizar estas normas como puntos de referencia para medir la calidad de los datos.<\/p>\n
\u00bfC\u00f3mo pueden las empresas lograr la calidad de los datos?<\/h3>\n
Para la mayor\u00eda de las empresas, los datos defectuosos no son un problema hasta que una iniciativa fallida, un informe defectuoso o un error masivo de marketing les da una brusca llamada de atenci\u00f3n. En ese momento, la exageraci\u00f3n se impone y se prefieren las herramientas de depuraci\u00f3n de datos ad hoc a las soluciones a largo plazo. No deje que esto le ocurra a su empresa de limpieza de datos.<\/p>\n
Despu\u00e9s de haber trabajado con 4.500 empresas de todo el mundo, esto es lo que sugerimos que haga para mantener sus datos limpios:<\/p>\n
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- Cree un plan de gesti\u00f3n de la calidad de los datos: Antes de conseguir la aceptaci\u00f3n de los ejecutivos, antes de invertir en una herramienta, elabore un plan. Es importante entender el problema de sus datos e identificar la causa ra\u00edz que lo origina. Su plan de calidad de datos debe incluir la identificaci\u00f3n de nuevas funciones, nuevas soluciones de software y cualquier nueva norma que deba aplicarse.<\/li>\n
- Busque las herramientas de limpieza de datos<\/a> adecuadas: Hay decenas de herramientas de limpieza de datos en el mercado, pero muy pocas son asequibles y dan una soluci\u00f3n integral. Lo ideal ser\u00eda contar con una herramienta que permita cotejar, desduplicar, limpiar y fusionar datos<\/a>. La herramienta insignia de calidad de datos de Data Ladder es una potente herramienta de cotejo<\/a> y limpieza de datos que ha sido utilizada por organizaciones como HP, Deloitte, Zurich Insurance y miles de otras para no s\u00f3lo limpiar, sino tambi\u00e9n desduplicar y fusionar datos.<\/li>\n<\/ol>\n
Corregir el origen de los errores de los datos: Los datos en bruto son intr\u00ednsecamente malos, por lo que es necesario que corrija los errores en<\/a> la fuente, es decir, su base de datos<\/a>. Puede tratarse de un error humano, de un error de la m\u00e1quina, de un error en el m\u00e9todo de recogida de datos… las posibilidades son infinitas. Arregle los datos en el origen para asegurarse de que no le causen estr\u00e9s en el futuro. Aqu\u00ed es tambi\u00e9n donde deber\u00eda hacer uso de una herramienta de calidad de datos que pueda corregir errores de datos en tiempo real evitando que los datos defectuosos entren en el sistema.<\/p>\n
Adem\u00e1s, aqu\u00ed hay preguntas que puede hacer a su equipo sobre los datos de su organizaci\u00f3n al crear el plan.<\/p>\n
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- \u00bfC\u00f3mo de limpios son los datos?<\/li>\n
- \u00bfCu\u00e1les son los problemas m\u00e1s comunes que afectan a los datos?<\/li>\n
- \u00bfCu\u00e1les son algunos de los problemas m\u00e1s dif\u00edciles a los que se enfrentan los equipos cuando intentan utilizar los datos?<\/li>\n
- \u00bfQu\u00e9 sistemas o controles existen para gestionar el problema de la calidad de los datos?<\/li>\n
- \u00bfQu\u00e9 tipo de proceso de limpieza o mantenimiento de datos se sigue?<\/li>\n
- \u00bfSe puede confiar en estos datos para obtener una informaci\u00f3n fiable?<\/li>\n
- \u00bfLos datos cumplen la tarea para la que fueron concebidos?<\/li>\n
- \u00bfC\u00f3mo se pueden aplicar y mantener las normas de calidad de datos en toda la organizaci\u00f3n?<\/li>\n
- \u00bfAfectan los datos a alguno de sus procesos principales?<\/li>\n
- \u00bfC\u00f3mo puede la organizaci\u00f3n conseguir una \u00fanica fuente de verdad?<\/li>\n<\/ul>\n
Si sus respuestas a las preguntas anteriores indican un defecto grave en sus datos, tendr\u00e1 que depurar los datos para ser m\u00e1s eficiente desde el punto de vista operativo.<\/p>\n
Mejores pr\u00e1cticas<\/h3>\n
El viejo adagio \u00abm\u00e1s vale prevenir que curar\u00bb se aplica tambi\u00e9n al mundo de los datos. A medida que las empresas se adentran en el mundo de los big data y los lagos de datos<\/a>, es necesario asegurarse de que se dispone de los par\u00e1metros adecuados para evitar que los datos brutos obstaculicen las operaciones de la empresa.<\/p>\n
He aqu\u00ed algunas de las mejores pr\u00e1cticas recomendadas:<\/p>\n
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- Centrarse en la introducci\u00f3n de datos: \u00bfTe has dado cuenta de que a veces rellenas un formulario web que pide espec\u00edficamente un correo electr\u00f3nico del trabajo y no una cuenta de Gmail al azar? Este es un ejemplo de control de entrada de datos en el front-end. Aunque no garantiza una precisi\u00f3n del 100% (mucha gente escribe correos electr\u00f3nicos falsos), le ayudar\u00e1 considerablemente a la hora de separar los datos relevantes de los irrelevantes. Implantar estos controles de cara al cliente para minimizar la recogida de datos err\u00f3neos.<\/li>\n
- Limpie siempre los datos antes de generar un informe: Puedes tener la tentaci\u00f3n de sacar un informe de una base de datos en un intento r\u00e1pido de satisfacer a tu jefe, pero no lo hagas. Mantenga sus datos actualizados regularmente o l\u00edmpielos antes de utilizarlos para una campa\u00f1a, un informe o un an\u00e1lisis. No querr\u00e1 terminar rehaciendo un extenso trabajo de informe s\u00f3lo porque se le pas\u00f3 abordar los duplicados en sus datos.<\/li>\n
- Despliegue de herramientas de limpieza de datos en tiempo real: Evite que los datos err\u00f3neos entren en su base de datos desplegando herramientas de<\/a> limpieza de datos que detecten errores durante la fase de ingesti\u00f3n de datos.<\/li>\n
- Intente centralizar las fuentes de datos: La mayor\u00eda de los problemas de datos se producen por la disparidad de las fuentes de datos. Tantas aplicaciones utilizadas por tantos departamentos, cada uno de los cuales vierte sus datos en la base de datos. Intente sincronizar sus fuentes de datos<\/a>, por ejemplo, utilizando un CRM para ventas + marketing + facturaci\u00f3n. Esto no s\u00f3lo le ayudar\u00e1 a mantener los datos limpios, sino que tambi\u00e9n le dar\u00e1 acceso a una \u00fanica fuente de verdad.<\/li>\n<\/ol>\n
Los datos limpios son obligatorios para el \u00e9xito de su organizaci\u00f3n en esta era digital e impulsada por los datos. Si realmente quieres estar orientado a los datos, tienes que asegurarte de que tienes datos lo suficientemente buenos como para ser utilizados para la inteligencia. Los datos malos, sucios y desordenados te har\u00e1n caer.<\/p>\n
Uso de una herramienta de limpieza de datos de autoservicio<\/h3>\n
Ahora que sabe que tiene datos err\u00f3neos, evite una reacci\u00f3n instintiva ante ellos. No arrastre inmediatamente sus recursos inform\u00e1ticos ni contrate a costosos desarrolladores para empezar a crear un software interno. Se necesitan a\u00f1os para crear un programa de limpieza de datos que funcione con eficacia y cumpla los criterios de calidad de los datos.<\/p>\n
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- \n
- Una potente herramienta de limpieza de datos puede ayudarle a:<\/li>\n
- Automatice los programas de limpieza para todas sus fuentes de datos<\/li>\n
- Limpie sus datos de erratas, errores, faltas de ortograf\u00eda y caracteres y mucho m\u00e1s<\/li>\n
- Haga coincidir sus listas de datos y elimine los duplicados<\/li>\n
- Integrar varias fuentes de datos para limpiarlos en tiempo real<\/li>\n
- Estandarizar los datos<\/a> y garantizar la coherencia en toda la fuente de datos<\/li>\n
- Validar los datos de direcci\u00f3n<\/a> y de contacto<\/li>\n<\/ul>\n
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- Validar los datos de direcci\u00f3n<\/a> y de contacto<\/li>\n<\/ul>\n
- Intente centralizar las fuentes de datos: La mayor\u00eda de los problemas de datos se producen por la disparidad de las fuentes de datos. Tantas aplicaciones utilizadas por tantos departamentos, cada uno de los cuales vierte sus datos en la base de datos. Intente sincronizar sus fuentes de datos<\/a>, por ejemplo, utilizando un CRM para ventas + marketing + facturaci\u00f3n. Esto no s\u00f3lo le ayudar\u00e1 a mantener los datos limpios, sino que tambi\u00e9n le dar\u00e1 acceso a una \u00fanica fuente de verdad.<\/li>\n<\/ol>\n
- Deduplicaci\u00f3n de datos<\/a> y eliminaci\u00f3n de redundancias<\/li>\n