La depuraci\u00f3n de datos, tambi\u00e9n conocida como limpieza de datos, es un proceso que refina sus datos eliminando los duplicados y arreglando el contenido no estructurado.<\/p>\n
Si ha estado manejando datos, sabr\u00e1 que los datos sucios y duplicados son un problema que las organizaciones han estado luchando por gestionar durante a\u00f1os. Mientras que hace unas d\u00e9cadas los formatos y estructuras de datos eran bastante sencillos, ahora son extremadamente complejos.<\/p>\n
Con la aparici\u00f3n de las aplicaciones, los metadatos recogidos a trav\u00e9s de los dispositivos, las m\u00faltiples plataformas de terceros, como las redes sociales y las plataformas de marketing, las organizaciones est\u00e1n literalmente ahogadas en datos. La mayor parte son datos brutos y no estructurados.<\/p>\n
\u00bfLa soluci\u00f3n?<\/p>\n
Una herramienta de depuraci\u00f3n de datos<\/a>.<\/p>\n Perm\u00edtame explicarle c\u00f3mo ayuda una herramienta de depuraci\u00f3n de datos y por qu\u00e9 deber\u00eda considerar invertir en una.<\/p>\n Antes de hablar de la herramienta en s\u00ed, es importante discutir las otras dos opciones que las empresas suelen utilizar para resolver los problemas de calidad de datos.<\/p>\n Contrataci\u00f3n de cient\u00edficos de datos: <\/strong>Esta suele ser la primera soluci\u00f3n que eligen las empresas. Los cient\u00edficos de datos, por definici\u00f3n, son expertos que estudian los datos, obtienen ideas clave y ayudan a las organizaciones a capitalizar esas ideas. Por desgracia, la mayor\u00eda de las organizaciones contratan a cient\u00edficos de datos para que limpien y arreglen los datos. Estos analistas dedican casi el 80% de su tiempo a arreglar datos err\u00f3neos.<\/p>\n Seg\u00fan un informe de InfoWorld<\/a>,<\/p>\n \u00abLa mayor\u00eda de los cient\u00edficos de datos dedican solo el 20 por ciento de su tiempo al an\u00e1lisis real de los datos y el 80 por ciento de su tiempo a encontrar, limpiar y reorganizar enormes cantidades de datos, lo que supone una estrategia de datos ineficiente.\u00bb<\/em><\/p>\n Y todos somos muy conscientes de este hecho. Decenas de organizaciones gastan millones de d\u00f3lares en la contrataci\u00f3n de cient\u00edficos de datos experimentados, s\u00f3lo para terminar haci\u00e9ndoles realizar tareas de limpieza mundanas. El problema de los datos err\u00f3neos persiste. Las luchas y la frustraci\u00f3n permanecen.<\/p>\n Creaci\u00f3n de soluciones internas: <\/strong>Cuando la contrataci\u00f3n de un cient\u00edfico de datos no es suficiente, las empresas comienzan a contratar expertos en desarrollo con la esperanza de lanzar sus soluciones internas. Aunque esto puede \u00abparecer\u00bb una estrategia efectiva (privacidad, control, seguridad), a largo plazo, se convierte en un esfuerzo caro que cuesta a las empresas al menos 250+K d\u00f3lares al a\u00f1o s\u00f3lo en contratar y retener el talento. Incluso as\u00ed, los equipos luchan por lograr la precisi\u00f3n en la desduplicaci\u00f3n y la limpieza de los datos<\/a>. Por no hablar de que se tardan meses y a\u00f1os en probar y ensayar algoritmos que funcionen en estructuras de datos complejas.<\/p>\n Comprar una soluci\u00f3n limpiadora de primera l\u00ednea: <\/strong>F\u00edjese que menciono \u00abtop-in-line\u00bb. Hay una raz\u00f3n. Las herramientas b\u00e1sicas de depuraci\u00f3n de datos s\u00f3lo realizan una limpieza b\u00e1sica de los mismos. Mediante sencillos algoritmos de comparaci\u00f3n, estas herramientas s\u00f3lo buscan duplicados y permiten limpiar o normalizar los problemas de formato de los archivos de Excel.<\/p>\n Las mejores soluciones de datos ofrecen un marco completo de gesti\u00f3n de la calidad de los datos. No s\u00f3lo se limpian los datos: tambi\u00e9n se pueden cotejar, perfilar en busca de errores, estandarizar y crear una versi\u00f3n consolidada de la verdad.<\/p>\n La compra de una soluci\u00f3n tiene m\u00faltiples ventajas frente a la contrataci\u00f3n de un analista de datos o el gasto millonario en el desarrollo de toda una herramienta de limpieza de datos<\/a>.<\/p>\n A lo largo de los a\u00f1os en que hemos trabajado con m\u00e1s de 4.500 clientes de todo el mundo, hemos visto de primera mano los beneficios que las organizaciones han podido obtener al adquirir una soluci\u00f3n.<\/p>\n Algunas de las principales ventajas son:<\/p>\n La inspecci\u00f3n de datos mediante m\u00e9todos manuales es una actividad que requiere mucho tiempo. Cuando se tienen millones de filas de datos, aislados en m\u00faltiples fuentes de datos, que var\u00edan en m\u00faltiples formatos, ser\u00e1 dif\u00edcil fijar los datos. Por lo tanto, es imprescindible que pueda inspeccionar los datos con facilidad para saber exactamente lo que tiene que arreglar.<\/p>\n Una herramienta de depuraci\u00f3n de datos de alta calidad le permitir\u00e1 inspeccionar estos datos mediante una opci\u00f3n de perfilado de datos<\/a> que le permitir\u00e1 obtener una visi\u00f3n consolidada de cada columna de su conjunto de datos. Le permitir\u00e1 ver la salud de sus campos y cu\u00e1les son los problemas m\u00e1s comunes que los afectan.<\/p>\n Esta mera actividad de elaboraci\u00f3n de perfiles llevar\u00eda a los empleados meses para descubrirla. Con un programa inform\u00e1tico, s\u00f3lo se necesitan unos minutos para cada conjunto de datos.<\/p>\n Una vez que sepa exactamente qu\u00e9 es lo que est\u00e1 plagando sus datos, la limpieza es un proceso sencillo.<\/p>\n No tiene que esperar meses para obtener datos limpios para ejecutar un informe u obtener informaci\u00f3n anal\u00edtica. Una soluci\u00f3n potente como Data Ladder puede limpiar m\u00e1s de un mill\u00f3n de registros en s\u00f3lo 45 minutos. Imagine el tiempo que su cient\u00edfico de datos y el equipo pueden ahorrar.<\/p>\n Adem\u00e1s, la posibilidad de depurar estos datos mediante reglas empresariales predefinidas facilita a\u00fan m\u00e1s el proceso. No tiene que pasar horas definiendo reglas de negocio como la sustituci\u00f3n de abreviaturas o el uso de may\u00fasculas en los nombres, etc., ya que esto suele estar incorporado.<\/p>\n Tenemos docenas de casos pr\u00e1cticos en los que las empresas utilizan nuestra soluci\u00f3n para ordenar sus datos desordenados, consolidar registros o listas de fuentes de datos dispares para obtener una visi\u00f3n de 360 clientes<\/a>. Mientras depuran los datos, tambi\u00e9n tienen la oportunidad de eliminar duplicados, fusionar sus datos y obtener una visi\u00f3n general de la calidad de sus datos.<\/p>\n Para quienes pretenden crear experiencias personalizadas para los clientes, esta es una oportunidad extremadamente importante. Son capaces de integrar m\u00faltiples conjuntos de datos procedentes de fuentes de terceros, depurar los datos y, finalmente, fusionarlos todos para crear un registro maestro final. Esta capacidad de limpiar, cotejar, deduplicar y consolidar los datos es lo que hace que una soluci\u00f3n de primera l\u00ednea merezca la pena.<\/p>\n Si conoce el motivo, la fuente y los tipos de errores de datos a los que se enfrenta, estar\u00e1 en mejor posici\u00f3n para crear un marco de gobernanza de datos. Por ejemplo, podr\u00eda mejorar su m\u00e9todo de recogida de datos, aplicar una pol\u00edtica de registro de datos m\u00e1s estricta en toda la organizaci\u00f3n o incluso crear un proceso de gesti\u00f3n de datos.<\/p>\n Es fundamental recordar que, a medida que se adquieren datos complejos, tambi\u00e9n se exige a las empresas que sean responsables con ellos. Las normas de cumplimiento de datos, como el GDPR, la Ley de la Comisi\u00f3n Federal de Comercio, aplican sanciones estrictas a las empresas que no tienen cuidado en la protecci\u00f3n de los datos de los consumidores. La mayor\u00eda de las veces, un error por descuido, como el env\u00edo de un correo electr\u00f3nico a una lista no suscrita de un p\u00fablico, puede causar un da\u00f1o importante.<\/p>\n Para garantizar que estos problemas no se produzcan, es necesario contar con datos limpios y un marco de gobernanza de datos.<\/p>\n Los datos sucios y desordenados le impiden ver o crear oportunidades. Tomemos, por ejemplo, el caso de Maxeda, una cadena minorista con tres oficinas internacionales. Con los datos desordenados en silos, la organizaci\u00f3n tuvo que limpiar primero sus millones de registros, desduplicar los registros y luego fusionarlos<\/a> para obtener una idea justa del viaje del cliente. Una vez que hicieron todo esto, fueron capaces de identificar mejores oportunidades de mercado y pudieron crear una experiencia digital para sus consumidores.<\/p>\n No se trata de una especulaci\u00f3n: los datos influyen en los ingresos en el mundo actual. Con los datos adecuados, puede ganar consumidores y vencer a la competencia. Si te equivocas o no tienes datos de calidad, te quedas fuera de juego.<\/p>\n Data Ladder, un proveedor de soluciones de calidad de datos certificado por Gartner, est\u00e1 clasificado entre las mejores soluciones en l\u00ednea con IBM, SAS y Oracle. En m\u00faltiples informes gubernamentales y privados, pruebas de proyectos y estudios, hemos logrado un 98% de \u00e9xito en t\u00e9rminos de cotejo de datos que condujo a la eliminaci\u00f3n de duplicados profundamente anidados y a la fusi\u00f3n de datos complejos de m\u00faltiples fuentes.<\/p>\n La soluci\u00f3n ofrece limpieza y depuraci\u00f3n de datos como parte de un marco de 8 etapas que incluye la coincidencia de datos<\/a>, la integraci\u00f3n de datos, la validaci\u00f3n<\/a> y estandarizaci\u00f3n de<\/a> direcciones y la deduplicaci\u00f3n de datos<\/a> como funciones principales.<\/p>\n Nuestro objetivo fundamental es proporcionarle una plataforma \u00fanica que pueda utilizar en sus instalaciones o en un servidor en la nube para integrar, cotejar, limpiar, estandarizar, verificar, consolidar y fusionar los datos como desee. Puede utilizar la soluci\u00f3n como parte de un objetivo m\u00e1s amplio de transformaci\u00f3n de datos o como una herramienta necesaria para los usuarios de su empresa y su equipo de especialistas en datos.<\/p>\nInvertir en una herramienta de depuraci\u00f3n de datos frente a contratar analistas de datos, frente a crear soluciones internas <\/strong><\/h2>\n
Ventajas de utilizar una soluci\u00f3n de depuraci\u00f3n de datos de primera l\u00ednea<\/h3>\n
1. La capacidad de inspeccionar y depurar datos de forma f\u00e1cil y r\u00e1pida<\/h3>\n
2. Ahorra tiempo y te permite hacer uso de tus datos m\u00e1s r\u00e1pidamente<\/h3>\n
3. Puede clasificar sus datos, consolidar listas y obtener una visi\u00f3n de 360\u00ba de los clientes<\/h3>\n
4. Puede implementar un marco de gobierno de datos<\/h3>\n
5. Puede descubrir oportunidades ocultas y aumentar su ROI<\/h3>\n
DataMatch Enterprise como soluci\u00f3n de primera l\u00ednea que puede ayudar a su empresa a alcanzar sus objetivos<\/h2>\n