{"id":63141,"date":"2019-05-30T00:00:00","date_gmt":"2019-05-30T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/herramientas-de-limpieza-de-datos-mejora-de-la-analitica-y-la-inteligencia-empresarial-con-datos-limpios\/"},"modified":"2022-03-17T11:12:51","modified_gmt":"2022-03-17T11:12:51","slug":"herramientas-de-limpieza-de-datos-mejora-de-la-analitica-y-la-inteligencia-empresarial-con-datos-limpios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/herramientas-de-limpieza-de-datos-mejora-de-la-analitica-y-la-inteligencia-empresarial-con-datos-limpios\/","title":{"rendered":"Herramientas de limpieza de datos: Mejora de la anal\u00edtica y la inteligencia empresarial con datos limpios"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para entender y responder a las tendencias que impactan en el rendimiento de la empresa, es fundamental saber d\u00f3nde encontrar los datos correspondientes y c\u00f3mo unir las diferentes piezas para la elaboraci\u00f3n de informes de inteligencia empresarial. Pero, \u00bfsabe a ciencia cierta si los datos subyacentes en los que se basan sus informes y cuadros de mando son limpios y precisos? Si no est\u00e1 utilizando una herramienta de limpieza de datos en su almac\u00e9n de datos o en su sistema de gesti\u00f3n de datos maestros (MDM), es probable que est\u00e9 basando decisiones importantes en datos defectuosos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Seg\u00fan la Harvard Business Review <\/span><a href=\"https:\/\/hbr.org\/2016\/09\/bad-data-costs-the-u-s-3-trillion-per-year\"><br \/>\n<span style=\"font-weight: 400;\">los datos err\u00f3neos cuestan 3,1 billones de d\u00f3lares<\/span><br \/>\n<\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00a1a las empresas estadounidenses anualmente! La raz\u00f3n por la que los datos malos cuestan tanto es que los gestores, los responsables de la toma de decisiones, los analistas de datos, los trabajadores del conocimiento y otros deben acomodarse a ellos a diario. Y eso es caro y lleva mucho tiempo. Ante los plazos cr\u00edticos, la mayor\u00eda recurre simplemente a arreglar los datos por s\u00ed mismos en la medida de lo posible. Como resultado, los datos err\u00f3neos se trasladan a otros sistemas de la empresa, lo que se refleja en los informes, las decisiones empresariales, la experiencia del cliente y, en \u00faltima instancia, los resultados. Muy pocas personas se ponen en contacto con los responsables de la recopilaci\u00f3n o creaci\u00f3n de los datos, les explican sus necesidades y les ayudan a solucionar los problemas de los datos en su origen.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">El \u00abqu\u00e9\u00bb y el \u00abc\u00f3mo\u00bb de las herramientas de limpieza de datos para la inteligencia empresarial<\/span><\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/www.forbes.com\/sites\/gilpress\/2016\/03\/23\/data-preparation-most-time-consuming-least-enjoyable-data-science-task-survey-says\/#45335de6f637\"><span style=\"font-weight: 400;\">Seg\u00fan Forbes:<\/span><\/a><\/p>\n<p><strong>\u00abLos cient\u00edficos de datos pasan casi el 80% de su tiempo recopilando y limpiando datos en lugar de analizarlos realmente\u00bb.<\/strong><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><img class=\"alignnone size-full wp-image-48885\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/what-data-scientists-do.jpg\" alt=\"data cleansing for analytics\" width=\"960\" height=\"409\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/what-data-scientists-do.jpg 960w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/what-data-scientists-do-300x128.jpg 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/what-data-scientists-do-768x327.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 960px) 100vw, 960px\" \/><\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La inversi\u00f3n en inteligencia y an\u00e1lisis empresarial requiere en primer lugar una dedicaci\u00f3n a cultivar datos de la mayor calidad posible. Los equipos de BI y Anal\u00edtica exitosos siempre priorizan 3 cosas durante cualquier proyecto:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Datos de alta calidad<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Integraci\u00f3n eficaz de los datos<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Higiene continua de los datos<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para obtener datos de alta calidad, se necesita una <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">herramienta de limpieza de datos <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">que ayude a identificar y corregir los datos inexactos, incompletos, incorrectos e irrelevantes. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pero es m\u00e1s f\u00e1cil decirlo que hacerlo. Los que se inician en la limpieza de datos suelen utilizar las funciones b\u00e1sicas de \u00abbuscar y reemplazar\u00bb o regex a trav\u00e9s de editores de texto u hojas de c\u00e1lculo, o crear algoritmos propios. En Data Ladder, hemos visto que <\/span><a href=\"http:\/\/bit.ly\/Why-In-House-Data-Quality-Projects-Fails-WP\"><span style=\"font-weight: 400;\">soluciones internas<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> suelen incorporar algoritmos p\u00fablicos \u00fanicos, y ofrecen un enfoque muy engorroso y simplista. Esto reduce en gran medida tanto la velocidad como la precisi\u00f3n del partido.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las empresas inteligentes y orientadas al futuro que se toman en serio la inteligencia empresarial prefieren utilizar una herramienta de limpieza de datos para este fin. Entienden que no se trata s\u00f3lo de los algoritmos, sino de todo el flujo del proceso, de lo bien que se gestiona el proceso de principio a fin, de c\u00f3mo se identifican e integran las fuentes de datos dispares, de c\u00f3mo las diferentes definiciones de cada sistema se unen y tienen sentido, de c\u00f3mo funcionan juntos los m\u00faltiples algoritmos de concordancia, de cu\u00e1l tiene prioridad sobre el otro y cu\u00e1ndo, de si la organizaci\u00f3n entiende correctamente los problemas de sus datos para poder obtener el mayor n\u00famero de coincidencias, etc. Lo ideal es que la herramienta de limpieza de datos que elija tambi\u00e9n sea capaz de <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">controlar sus datos<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> para prevenir futuros casos de datos err\u00f3neos. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cuanto m\u00e1s limpios sean los datos y se mantengan, mejor ser\u00e1 la anal\u00edtica y la inteligencia empresarial en general.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Preguntas que hay que hacer para limpiar los datos y mejorar el BI<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Garantice resultados m\u00e1s significativos para sus iniciativas de inteligencia empresarial plante\u00e1ndose estas 5 preguntas antes de empezar a preparar su herramienta de limpieza de datos:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li><b>\u00bfD\u00f3nde viven los datos necesarios y qu\u00e9 dificultad habr\u00e1 para extraerlos?<\/b><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Esto suele depender de su infraestructura tecnol\u00f3gica. Las empresas, por t\u00e9rmino medio, utilizan m\u00e1s de 65 fuentes de datos diferentes. Los datos que necesita para el an\u00e1lisis pueden residir en lagos de Big Data, hojas de c\u00e1lculo, bases de datos SQL, redes sociales, CRM, etc. Por ejemplo, si se centra en los datos de los clientes para el an\u00e1lisis, aseg\u00farese de que su <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">La<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-limpieza-de-datos-herramienta-de-limpieza-de-datos-crm-rapida-y-rentable\/\">herramienta de limpieza de datos de CRM<\/a> puede integrarse<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> con el Salesforce de su organizaci\u00f3n y limpiarlo eficazmente, o con cualquier CRM que est\u00e9 utilizando.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li><b>\u00bfC\u00f3mo se recoger\u00e1n o importar\u00e1n estos datos en su proceso de limpieza de datos?<\/b><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfLos datos se descargar\u00e1n manualmente de sus sistemas de origen y luego ser\u00e1n cargados para su limpieza por el personal existente? Si su herramienta de limpieza de datos admite la carga por lotes, puede importar los datos autom\u00e1ticamente y programar importaciones peri\u00f3dicas con regularidad. Como alternativa, se puede implementar un <\/span><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/importacion-de-datos-integre-datos-de-fuentes-dispares\/\"><br \/>\n<span style=\"font-weight: 400;\">API para la importaci\u00f3n de datos en tiempo real<\/span><br \/>\n<\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> y limpieza de datos<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">. <\/span><\/p>\n<ul>\n<li><b>\u00bfQu\u00e9 fuentes proporcionan los datos m\u00e1s precisos o fiables?<\/b><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El mismo tipo de datos puede residir en diferentes fuentes de datos en su organizaci\u00f3n. \u00bfCu\u00e1l eliges? <\/span><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-resolucion-de-entidades-la-resolucion-de-entidades-mas-rapida-y-precisa-del-sector\/\"><br \/>\n<span style=\"font-weight: 400;\">La resoluci\u00f3n de entidades<\/span><br \/>\n<\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> es una buena opci\u00f3n en este caso, para que pueda hacer coincidir sus fuentes de datos y obtener un registro completo de cada entidad.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li><b>\u00bfQu\u00e9 m\u00e9todo se utilizar\u00e1 para garantizar la limpieza de los datos?<\/b><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfCu\u00e1ntas personas validan los nuevos datos a medida que van llegando? \u00bfPermanecer\u00e1 el sistema resistente cuando se encuentre con datos sucios? Las <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/productos\/datamatch-enterprise-api-cortafuegos-de-calidad-de-datos-para-el-procesamiento-en-tiempo-real\/\">soluciones de API<\/a> son tambi\u00e9n una buena opci\u00f3n en este caso, ya que le ayudan a establecer un cortafuegos de calidad de datos detr\u00e1s de los formularios web, etc., de modo que los datos sucios se validan y corrigen a medida que entran.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li><b>\u00bfCu\u00e1l ser\u00e1 la fuente de verdad de sus datos?<\/b><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Si sus informes utilizan datos procedentes de fuentes internas y externas, o incluso si proceden de varias fuentes diferentes, \u00bfc\u00f3mo puede conciliarlos? <\/span><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-comparacion-de-datos-calificado-como-el-mejor-de-su-clase-con-una-precision-de-coincidencia-del-96\/\"><br \/>\n<span style=\"font-weight: 400;\">La conciliaci\u00f3n de los datos<\/span><br \/>\n<\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> para crear una fuente \u00fanica de verdad y luego utilizarla para el BI es muy recomendable.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Por qu\u00e9 sus esfuerzos de BI fracasar\u00e1n sin datos limpios y precisos<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/la-guia-completa-de-herramientas-soluciones-y-mejores-practicas-de-limpieza-de-datos-para-empresas\/\">limpieza de datos<\/a> se considera un elemento fundamental de <\/span><br \/>\n<span style=\"font-weight: 400;\">fundamentos de la ciencia de datos<\/span><br \/>\n<span style=\"font-weight: 400;\">ya que desempe\u00f1a un papel importante en el proceso de an\u00e1lisis y en la obtenci\u00f3n de respuestas fiables. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Con demasiada frecuencia, los l\u00edderes empresariales recurren a poner el caballo delante del carro. Como por ejemplo, volcar a los cient\u00edficos de datos en la ecuaci\u00f3n en su prisa por lograr la transformaci\u00f3n digital. No se dan cuenta de que estos cient\u00edficos de datos seguir\u00e1n teniendo que dedicar la mayor parte de su tiempo a limpiar los datos, como se muestra en el gr\u00e1fico circular de la parte superior. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Con el enfoque adecuado, las empresas pueden posicionarse mejor a partir de conocimientos mejorados, sin necesidad de recurrir a costosos cient\u00edficos de datos.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><a href=\"https:\/\/calendly.com\/dme-solution-specialist\/datamatch-enterprise-demo\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><br \/>\n<b>Obtenga su consulta GRATIS<\/b><br \/>\n<\/a><b> con nuestros especialistas para ver c\u00f3mo nuestro <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-limpieza-de-datos-herramienta-de-limpieza-de-datos-crm-rapida-y-rentable\/\">software de limpieza de datos<\/a> puede ayudarle a perfilar, limpiar y cotejar sus datos con una facilidad inigualable.<\/b><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Para entender y responder a las tendencias que impactan en el rendimiento de la empresa, es fundamental saber d\u00f3nde encontrar los datos correspondientes y c\u00f3mo unir las diferentes piezas para la elaboraci\u00f3n de informes de inteligencia empresarial. 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