Maximización de la precisión de los datos: 5 mejores prácticas para la limpieza de datos

La precisión de los datos sigue siendo un desafío crítico para las empresas. Los departamentos de marketing, ventas y otros negocios luchan constantemente con las consecuencias de los datos inexactos. La situación es tristemente irónica. Las empresas confían en los datos, pero no pueden mantener datos precisos. Los datos mal administrados pueden conducir a decisiones incorrectas o incompletas, lo que cuesta tiempo y dinero. Lograr la precisión de los datos requiere un compromiso de invertir en herramientas y prácticas de limpieza de datos.

Este artículo discutirá la importancia de la precisión de los datos y algunas de las mejores prácticas de limpieza de datos para garantizar que sus datos sean utilizables y confiables.

¿Qué significa la precisión de los datos?

La precisión de los datos es la medida de qué tan cerca los datos en un conjunto de datos representan la entidad del mundo real. Es una métrica importante que le da una idea de dónde se encuentran sus datos en términos de entrega de información precisa.

¿Por qué es importante la precisión de los datos?

La precisión de los datos no es tanto una preocupación técnica como una preocupación empresarial. Su importancia se siente en empresas de todos los tamaños. La lógica es simple; tener datos precisos puede ayudar a garantizar que las operaciones funcionen sin problemas y que las decisiones se tomen con la información más actualizada. Por ejemplo, si una empresa quisiera tomar decisiones basadas en los comentarios de los clientes o el rendimiento del producto, necesitaría acceso a registros precisos, como direcciones de correo electrónico actualizadas, números de teléfono o datos de direcciones. Si estos registros son inexactos, podría llevar a los equipos responsables a sacar conclusiones equivocadas o implementar estrategias incorrectas. Además, los datos inexactos también pueden generar problemas como fraude, suites legales y problemas con los riesgos de cumplimiento.

Muchas empresas intentan manejar sus datos manualmente, lo que lleva mucho tiempo, pero hay empresas que utilizan conjuntos de software de calidad de datos como WinPure para tener una limpieza y deduplicación de datos más precisa y mejorar la calidad general de los datos de su empresa.

La precisión de los datos es crucial para todos los departamentos y no solo para TI. Por ejemplo, en contabilidad y finanzas, los números inexactos pueden alterar los presupuestos y los modelos de pronóstico. También es esencial para los departamentos de marketing donde las campañas y estrategias deben basarse en información precisa del consumidor. En el departamento de recursos humanos, es importante que la información de los empleados sea precisa para que las personas adecuadas reciban los paquetes de compensación y beneficios correctos. Finalmente, los equipos de TI confían en gran medida en datos precisos cuando llevan a cabo sus funciones.

¿Cómo pueden las empresas garantizar la precisión de los datos?

La precisión de los datos no sucede de la noche a la mañana. Las empresas necesitan invertir en herramientas, capacitación y el desarrollo de procesos y políticas que puedan ayudarlas a garantizar que tengan datos precisos.

Si bien la precisión de los datos puede parecer una tarea abrumadora, se puede hacer de manera estratégica y en pequeñas porciones. El objetivo con la precisión de los datos no es obtener datos 100 % perfectos; el objetivo es tener datos utilizables y confiables para un propósito previsto.

Puede garantizar la precisión de los datos a un nivel micro antes de pasar a la macro. Esto significa que puede comenzar con los datos que son más críticos para sus operaciones comerciales principales; por ejemplo, comience con sus datos de CRM. ¿Tiene datos en los que pueda confiar? Si su equipo comenzara una campaña de marketing al día siguiente, ¿tendrían que dedicar tiempo a limpiar y deduplicar los datos? Si sus equipos no tienen el tipo correcto de datos para trabajar, terminarán desperdiciando dinero y esfuerzo, si no, tiempo y recursos. Peor aún, incluso podrían molestar a los clientes con múltiples correos electrónicos o con errores tipográficos y errores en los nombres.

La mayoría de los empleados de ventas y marketing pasan horas todos los días tratando de limpiar los datos de CRM en Excel antes de usarlos en una campaña. No solo es un esfuerzo desperdiciado, sino que es una forma desordenada de manejar los datos.

Entonces, ¿cómo maximizar la precisión de los datos a un nivel micro? Asegurando las mejores prácticas para la limpieza de datos.

¿Cuáles son las mejores prácticas para la limpieza de datos?

La limpieza de datos no es solo una tarea de TI. También es una operación comercial. Las siguientes diez mejores prácticas para la limpieza de datos requieren esfuerzo tanto de los departamentos de TI como de los comerciales.

1. Invierta en un software de calidad de datos: el software de calidad de datos está diseñado para ayudar a automatizar muchos procesos de limpieza de datos. Puede identificar y eliminar inconsistencias, duplicados y errores en su conjunto de datos. Por ejemplo, una herramienta popular de calidad de datos es WinPure Clean & Match, que se puede usar para verificar información de direcciones, detectar registros duplicados y realizar análisis de texto básicos para verificar la coherencia.

2. Cree un diccionario de datos internos: un diccionario de datos internos es un documento que ayuda a organizar diferentes tipos de datos de manera estandarizada en toda la organización. Es más útil cuando los equipos trabajan con múltiples bases de datos o sistemas y necesitan garantizar la uniformidad en su proceso de recopilación de datos. Por ejemplo, si una organización recopila direcciones de clientes, podría crear un diccionario interno que incluya campos como dirección, ciudad, estado/provincia, código postal, etc.

3. Use convenciones de nomenclatura estandarizadas: también llamadas normalización o estandarización, estas son reglas que usa para unificar la forma en que se representan ciertos términos dentro de una base de datos o sistema. Por ejemplo, si está recopilando información del cliente, podría usar una convención como "Nombre_Apellido" en lugar de "fname_lname" o "nombre-apellido". Esto facilita la búsqueda rápida en su base de datos sin tener que analizar múltiples estructuras de nombres diferentes.

4. Valide las entradas de datos manualmente: si bien las herramientas de validación automatizadas pueden ayudar a detectar errores, sigue siendo importante revisar manualmente las entradas de vez en cuando para garantizar la precisión, especialmente si está tratando con información confidencial o privada del cliente donde incluso los errores más pequeños podrían tener consecuencias graves. repercusiones más adelante en la línea. Además, las revisiones manuales pueden ayudar a identificar errores tipográficos o valores de entrada incorrectos que los sistemas automatizados no detectarían porque no los reconocerían como entradas válidas en primer lugar (como errores ortográficos).

5. Eliminar entradas duplicadas: eliminar registros duplicados de su conjunto de datos ayuda a mantenerlo limpio y garantiza información precisa. Para encontrar duplicados rápidamente, puede considerar usar algoritmos de coincidencia aproximada en lugar de coincidencias exactas. La coincidencia aproximada analiza todos los atributos disponibles en lugar de solo un atributo, lo que lo hace mucho más efectivo para encontrar duplicados verdaderos, independientemente de las ligeras variaciones entre las entradas (por ejemplo, dos personas que viven en la misma dirección pero escriben sus nombres de manera diferente). Además, muchos paquetes de software ofrecen una funcionalidad preconstruida para eliminar entradas duplicadas automáticamente según las reglas definidas por el usuario, lo que brinda una manera fácil para las organizaciones que buscan mantener sus bases de datos limpias sin tener que dedicar demasiado tiempo a realizar revisiones manuales.

Estas prácticas básicas de limpieza de datos no cuestan mucho. Todo lo que necesita es una solución eficiente y capacitación básica sobre limpieza de datos para garantizar que su equipo tenga acceso a datos precisos. Una vez que esta estrategia funcione a un nivel micro, puede escalarla a un nivel macro.

Conclusión

Para concluir, la precisión de los datos es una parte importante de las operaciones comerciales. Debe asegurarse de que sus datos sean lo más precisos posible con un enfoque de mejores prácticas; como la validación de fuentes de datos, la depuración de datos con regularidad, la identificación de posibles errores y la creación de sistemas de seguimiento para marcar anomalías. Al hacerlo, las organizaciones pueden evitar errores costosos y crear conocimientos más confiables a partir de sus conjuntos de datos recopilados. Con las herramientas y los procesos adecuados, las organizaciones pueden estar seguras de que sus conjuntos de datos están actualizados y son precisos. La limpieza de datos no debe verse como una ocurrencia tardía, sino como un paso fundamental para garantizar el éxito de cualquier proyecto basado en datos. Además, con un mantenimiento regular, las organizaciones también pueden asegurarse de que sus conjuntos de datos permanezcan limpios y sin errores a lo largo del tiempo.