Los datos incorrectos cuestan mucho porque las empresas producen una gran cantidad de datos todos los días, pero es bastante costoso y lleva mucho tiempo rectificar los errores de datos con la misma frecuencia. Por esta razón, los líderes empresariales se dan cuenta cada vez más de la importancia de implementar una solución para la limpieza continua de datos. En este Post, quiero hablarte sobre la Limpieza de Datos Para Análisis Confiables e Inteligencia Comercial y de algunos peligros graves de usar datos incorrectos para BI (Business Intelligence) y cómo una herramienta de limpieza de datos puede ayudar en este sentido.
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Bien ahora continuemos con el Post: Limpieza de Datos Para Análisis Confiables e Inteligencia Comercial.
Según Forbes, los científicos de datos dedican aproximadamente el 80 % de su tiempo a la recopilación, limpieza y preparación de datos, mientras que solo el 20 % se dedica al análisis de datos real. Las organizaciones que no utilizan sistemas de administración de datos maestros o almacenes de datos para mantener sus datos limpios y precisos terminan basando decisiones comerciales cruciales en datos incorrectos.
¿ Por qué los datos limpios son cruciales para una inteligencia de negocios efectiva ?
Cuando los científicos y analistas de datos se ven obligados a cumplir plazos estrictos, sin tener en cuenta la verificación de la calidad de los datos, las empresas experimentan riesgos críticos. Desde el análisis de oportunidades de mercado hasta la atención al cliente, todas las operaciones comerciales se estresan cuando se introducen datos deficientes en los sistemas sin ningún firewall de calidad de datos. He enumerado algunas áreas clave que, según mi experiencia, se ven más afectadas por datos deficientes:
- Con datos deficientes que inundan sus sistemas, es probable que pierda oportunidades comerciales cruciales en múltiples frentes, como identificar prospectos potenciales en una base de datos de clientes potenciales, descubrir la demanda del mercado en un panorama competitivo, etc.
- A menudo, los equipos no pueden alcanzar sus objetivos anuales de ventas e ingresos porque utilizan datos obsoletos o inexactos al establecer esos objetivos. Una disminución en los ingresos comerciales anuales puede ser muy terrible, ya sea por la pérdida de clientes o por ambigüedades financieras.
- Los datos sucios e inexactos deben corregirse antes de que puedan ingresar a sus sistemas de BI. Esto lleva a los analistas de datos a perder mucho tiempo en trabajo duplicado y verificaciones manuales de calidad de datos, lo que lo lleva a experimentar una reducción de la eficiencia operativa y la productividad en toda la organización.
- Uno de los beneficios más importantes de la inteligencia comercial es aprovechar las experiencias personalizadas de los clientes. Los clientes quieren sentir que las marcas entienden sus necesidades y requisitos. Pero con datos inexactos y sucios, las marcas nunca pueden inferir información confiable sobre sus clientes. Esto puede conducir a una reducción de la satisfacción y lealtad del cliente .
¿ Qué hace una herramienta de limpieza de datos y cómo ?
Después de revisar algunos peligros graves de utilizar datos sucios para procesos comerciales cruciales, los líderes se preguntan sobre las posibles soluciones que existen. La verdad es que en una era en la que los datos se generan en grandes volúmenes y se utilizan en todas las transacciones, es imprescindible adoptar una herramienta de limpieza de datos para la toma de decisiones basada en datos. Una herramienta que puede ayudar a priorizar estos tres conceptos:
- Datos de alta calidad
- Integración eficiente de datos
- Limpieza continua de datos
Algunas empresas utilizan hojas de cálculo para lograr estos objetivos con sus datos, mientras que otras deciden implementar soluciones internas. Pero ambas opciones no ofrecen la precisión, la velocidad y la coherencia necesarias para mantener los datos limpios y estandarizados a lo largo del tiempo.
¿ Qué es una herramienta de limpieza de datos ?
Una herramienta de limpieza de datos ayuda a implementar una serie de procesos que eliminan las discrepancias de datos, como:
- Integrar y combinar datos de múltiples fuentes
- Eliminar valores basura o ruido de sus conjuntos de datos
- Corrección de faltas de ortografía y abreviaturas
- Transformar mayúsculas y minúsculas y patrones para lograr una vista consistente
- Convertir valores para seguir unidades de medida consistentes
- Coincidencia de registros para identificar registros pertenecientes a la misma entidad
- Fusión de registros para lograr un disco de oro, libre de defectos de calidad de datos.
5 preguntas que debe hacerte antes de elegir una herramienta de limpieza de datos
Hay algunas preguntas importantes para las que necesita respuestas antes de poder ingresar y seleccionar una herramienta de limpieza de datos. Seguí adelante y los enumeré a continuación:
Pregunta 1: ¿ Qué fuentes de datos incluyen los datos requeridos ?
Identificar las fuentes de las que necesita extraer datos lo ayudará a analizar las soluciones que ofrecen las opciones de integración necesarias.
Pregunta 2: ¿ Cómo descubrirá todos los defectos de calidad de los datos que contaminan sus datos ?
Una vez que haya reunido los datos necesarios, ¿cómo sabrá los defectos de datos presentes en sus conjuntos de datos? Aquí es donde la creación de perfiles de datos es un requisito previo importante para la limpieza de datos. Es un proceso que ayuda a descubrir detalles ocultos sobre sus datos en términos de incompletitud, falta de estandarización, valores no válidos y posible ruido presente en su conjunto de datos.
Pregunta 3: ¿ Cómo combinará los registros duplicados (si los hay) ?
Muchas herramientas de limpieza de datos vienen con funciones integradas de coincidencia y deduplicación de datos. Estas soluciones todo en uno pueden ser excelentes para ahorrar tiempo y dinero, y otros gastos administrativos, ya que la limpieza y el cotejo de datos se realizan dentro de la misma herramienta.
Pregunta 4: ¿ Cómo garantizará la limpieza continua de datos ?
Piense en cómo su organización mantendrá continuamente los datos limpios y sincronizados. Algunos proveedores ofrecen funciones de programación que puede usar para la limpieza por lotes. Otros proveedores ofrecen servicios de API que puede integrar en una aplicación personalizada.
Pregunta 5: ¿ Adónde moverá sus datos después de limpiarlos ?
Una vez que se realiza la limpieza y la coincidencia de datos, debe moverlos a una fuente de destino. Conoce las diferentes opciones de exportación o migración de datos que ofrecen diversas herramientas del mercado.
Uso de la limpieza de datos para obtener información de datos confiable y precisa
La limpieza de datos es un requisito básico para habilitar una cultura basada en datos en cualquier organización. Cuando los líderes empresariales aceleran el proceso de extracción de información, ponen a su empresa en riesgo de basar decisiones cruciales en datos defectuosos y, por lo tanto, terminan pasando meses y años rectificando el daño causado. Invertir en una solución de limpieza de datos puede hacer que las empresas ahorren una gran cantidad de tiempo y dinero y aprovechen al máximo sus datos con análisis confiables e información comercial.
Conclusión
Recuerda tomar atención y seguir los consejos explicados en este Post para limpiar tus datos. Asi te evitarás muchos dolores de cabeza en el futuro, sobre todo si la cantidad de datos que tienes que analizar son muchas.
Nota(s)
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