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.
La depuración de datos es un proceso esencial para las empresas en la era de la información y los datos masivos. Consiste en identificar, corregir o eliminar errores, incoherencias, duplicados y valores atípicos en los conjuntos de datos. Las empresas actuales necesitan invertir en software de depuración de datos por varias razones clave:
- Calidad de los datos: Los datos de baja calidad pueden llevar a decisiones comerciales erróneas, dañar la reputación de la empresa y afectar la satisfacción del cliente. La depuración de datos garantiza que los datos sean precisos, coherentes y confiables.
- Cumplimiento normativo: Muchas industrias y jurisdicciones tienen regulaciones estrictas sobre la calidad y la seguridad de los datos. El incumplimiento puede resultar en multas y sanciones. La depuración de datos ayuda a cumplir con estas regulaciones.
- Eficiencia operativa: Los datos limpios facilitan la automatización de procesos comerciales, mejoran la eficiencia operativa y reducen los costos. Las empresas pueden ahorrar tiempo y recursos al evitar problemas causados por datos defectuosos.
- Toma de decisiones informada: Los líderes empresariales dependen de datos precisos y oportunos para tomar decisiones estratégicas. Los datos depurados permiten análisis más precisos y, en última instancia, decisiones más informadas.
- Satisfacción del cliente: Los datos inexactos pueden afectar la relación con los clientes. La depuración de datos asegura que la información del cliente sea correcta, lo que mejora la satisfacción y la lealtad del cliente.
- Identificación de oportunidades y amenazas: Los datos limpios permiten identificar tendencias, oportunidades de mercado y amenazas competitivas con mayor precisión. Esto es crucial para la estrategia empresarial y la ventaja competitiva.
- Reducción de riesgos financieros: La toma de decisiones basada en datos incorrectos puede generar riesgos financieros significativos. La depuración de datos ayuda a minimizar estos riesgos y protege la salud financiera de la empresa.
- Gestión de la cadena de suministro: En empresas que dependen de cadenas de suministro eficientes, los datos precisos son esenciales para el seguimiento de inventario, la gestión de pedidos y la planificación de la producción.
- Marketing y personalización: Los datos depurados permiten estrategias de marketing más efectivas y personalizadas, lo que puede aumentar la efectividad de las campañas y mejorar la retención de clientes.
- Competencia y ventaja en el mercado: En un entorno empresarial altamente competitivo, la capacidad de aprovechar al máximo los datos y tomar decisiones basadas en ellos puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso.
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.
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:
- Elimina copias de datos similares de otras bases de datos y fuentes.
- Garantiza una base de datos racionalizada y adecuada.
Las empresas de hoy en día tienen que darse cuenta de que la mejora de la calidad de los datos se traduce en una mejor toma de decisiones en toda la organización. Para ser relevante y competitivo, es necesario invertir en el software de depuración de datos adecuado.
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