En el mundo tecnológico actual, los datos son un bien preciado. Sin embargo, tener más datos no siempre significan resultados más precisos. El desafío de mantener y comprender los datos de múltiples fuentes es suficiente para mantener despiertos a los equipos de TI en la noche, así realizar una depuración de datos de calidad.
En promedio, cada empresa ha implementado cerca de 464 aplicaciones personalizadas y no es difícil ver por qué. El departamento de ventas puede usar su propio sistema para almacenar los datos de los clientes, mientras que el departamento de servicio al cliente usa otro sistema para manejar las quejas de los clientes y resolver problemas. Las unidades de negocio procesarán datos de múltiples fuentes para tomar decisiones: almacenes de datos como terminales de punto de venta, CRM que capturan datos de redes sociales, plataformas de automatización de marketing, etc. Y en cada sistema, los datos a menudo se ingresan manualmente, lo que genera errores de entrada e inconsistencias.
Con miles de millones de registros de datos, la redundancia y la duplicación de datos son inevitables. Encontrar y establecer el equipo adecuado para comprender diferentes bases de datos es un problema mayor.
Si bien es posible que desee subcontratar tareas a expertos en limpieza de datos, esto significa gastar la mayor parte de sus ingresos y gastos en empresas que no comprenden sus datos desde una perspectiva comercial y, por lo tanto, siempre cometen errores.
La pregunta es: ¿debería subcontratar, especialmente cuando puede invertir fácilmente en una solución de software de depuración dedicada que los usuarios de su empresa pueden usar por sí mismos sin sobrecargar al departamento de TI con solicitudes de limpieza y coincidencia de datos?
La solución de depuración de datos puede procesar datos redundantes en solo unos minutos:
Utilice una combinación de algoritmos de coincidencia y análisis de datos para encontrar duplicados y hacer coincidir sus datos, le permite analizar y estandarizar sus datos para garantizar la coherencia y la disponibilidad.
Antes de comprender cómo puede ayudar el software de depuración de datos, debe comprender cómo se producen los datos duplicados y por qué es tan difícil detectar estos problemas en tiempo real.
Data Sheet
Depuración de Datos
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¿Cómo ocurre la depuración de datos?
Tomemos el ejemplo de un minorista de comercio electrónico que mantiene una base de datos a nivel empresarial. La empresa tiene cientos de empleados que ingresan datos con regularidad. Estos empleados trabajan con una red en expansión de proveedores, personal de ventas, soporte técnico y distribuidores. Con tantas cosas sucediendo, las empresas necesitan una mejor manera de comprender los datos que tienen para completar su trabajo de manera efectiva.
Supongamos que hay dos agentes, uno es un agente de ventas y el otro es un agente de soporte técnico, ellos tratan con el cliente Camilo Fernández. Debido a un error humano o al uso de múltiples sistemas de datos, dos empleados de diferentes departamentos terminaron ingresando dos piezas de información.
Cabe señalar que los nombres son los más afectados por errores de datos: errores tipográficos, homógrafos, abreviaturas, etc. Es la pregunta más común en el campo [nombre].
Como puede ver, pueden producirse varios tipos de errores como resultado del error humano mediante la introducción manual de datos:
Nombres mal escritos – JosSue, JUAN, jose, etc.
Variaciones en las direcciones – 30Cll, calle 30b, calle CL30b etc.
Abreviaturas y ciudades – oct, Octubre.
Valores que faltan – una entrada tiene un correo electrónico y la otra no
Otros datos para estudiar.
Necesita transformar estos datos difusos (o datos sucios) en datos utilizables a los que puedan acceder todos los departamentos sin tener que encomendar la tarea al departamento de TI cada vez. No tener acceso a los datos correctos puede resultar costoso para su empresa, de ello la importancia de la depuración de datos adecuada.
¿Utilizar un software de depuración de datos o un equipo de soluciones internas?
Según Gartner, el 40% de las iniciativas empresariales fracasan debido a la mala calidad de los datos.
¿Cómo podría resolver los problemas de calidad de los datos, especialmente cuando su empresa sigue creciendo y escalando? Hay dos maneras de hacerlo:
Contratar un equipo interno de especialistas en datos que pueda desarrollar una solución para usted. Considere la posibilidad de adquirir un software de depuración de datos de terceros, de eficacia probada, que pueda limpiar su base.
Los motivos de la mala calidad de los datos son los siguientes:
Múltiples usuarios que introducen entradas mixtas
Introducción manual de datos por parte de los empleados
Introducción de datos por parte de los clientes
Proyectos de migración y conversión de datos
Cambio de aplicaciones y fuentes
Como ya se ha mencionado, hay dos opciones para limpiar los datos difusos.
Contratar a un equipo de desarrolladores/talentos de datos en la empresa para que limpien manualmente sus datos.
Las empresas que dudan en invertir en tecnología prefieren la primera opción. El pensamiento operativo de estas empresas se basa en la necesidad de ahorrar costes a corto plazo y en pensar que la calidad de los datos puede mantenerse periódicamente. En este caso, la comparación y limpieza de datos se convierte en un proceso que requiere mucho tiempo y toneladas de trabajo manual para corregir los datos.
Las empresas que dudan en invertir en tecnología prefieren la primera opción. El pensamiento operativo de estas empresas se basa en la necesidad de ahorrar costes a corto plazo y en pensar que la calidad de los datos puede mantenerse periódicamente. En este caso, la comparación y limpieza de datos se convierte en un proceso que requiere mucho tiempo y toneladas de trabajo manual para corregir los datos.A largo plazo, estas soluciones manuales, temporales y periódicas de arreglo rápido requieren desarrolladores y especialistas en datos que, alerta de spoilers, no son tan baratos como se pensaba.
Invierta en un software de depuración de datos disponible en el mercado
El software de depuración de datos (también llamado software de concordancia de datos) ha demostrado tener una mayor precisión de concordancia (85-96%) que un equipo interno de especialistas en datos (65-85%). Estas soluciones se prueban en una variedad de escenarios y cuentan con algoritmos inteligentes que limpian las filas de datos en una fracción del tiempo que los ojos humanos podrían tardar en revisarlas todas. Lo que normalmente podría llevar meses puede resolverse en cuestión de minutos.
Además, el software de depuración de datos más popular hoy en día permite la integración con sus bases de datos, lo que significa que puede automatizar la limpieza de sus datos en tiempo real utilizando funciones de orquestación de flujos de trabajo.
En resumen, la depuración de datos es una técnica que:
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Elimina copias de datos similares de otras bases de datos y fuentes.
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Garantiza una base de datos racionalizada y adecuada.
