Calidad de Datos: Guía completa para elegir el software empresarial adecuado

Según una encuesta reciente realizada en 2022, los problemas de mala calidad de los datos tuvieron un 25% en los ingresos de las empresas.
Unsurprisingly, ensuring data accuracy, completeness, and integrity continues to be among the principales KPI para los equipos de datos en 2024.
There’s a need for businesses to invest in data quality software that meets their needs.

Ya sean directivos, analistas de datos o empleados, las empresas actuales dependen de los datos a diario.
El proceso de recopilación y preparación de datos puede ser increíblemente agotador y costoso, incluso con científicos de datos dedicados, en ausencia de un software empresarial de calidad de datos.
La mayoría de las empresas recurren a arreglar los datos por sí mismas, lo que da lugar a datos malos que se trasladan a otros departamentos y sistemas, con el resultado de informes y toma de decisiones que no son óptimos.

¿Por qué necesitas un software de calidad de datos?

La mayoría de los equipos de datos contemplan la idea de automatizar ciertas tareas con ayuda de la tecnología, pero rara vez hacen algo al respecto.
Verás, introducir una nueva tecnología para digitalizar tu empresa puede ser perturbador, con nuevos retos y procesos que aprender.
Pero a largo plazo, puede resultar beneficioso para el rendimiento y la productividad de tu equipo.

Por ejemplo, las tareas insignificantes de preparación de datos pueden ser gestionadas por software de calidad de datos, dejando que los científicos de datos se centren en el trabajo significativo de modelado y desarrollo de algoritmos. En la mayoría de las organizaciones, los científicos de datos acaban dedicando el 80% de su tiempo a tareas de preparación de datos, un trabajo que el 76% de ellos no disfrutan en absoluto. No es de extrañar que los mejores talentos de datos acaben cambiar de empresa en 1,7 años de media.

No tiene por qué ser así.

Aparte de retener a los mejores talentos de datos, hay muchas otras buenas razones por las que necesitas invertir en un software de calidad de datos empresarial:

• Toma de decisiones precisa: Unos datos fiables garantizan que las decisiones empresariales se basen en información precisa y actualizada, reduciendo el riesgo de tomar decisiones que podrían ser perjudiciales para la organización.
• Cumplimiento: Las herramientas de calidad de datos ayudan a garantizar el cumplimiento de los reglamentos y normas, manteniendo datos precisos y coherentes, lo que es crucial en sectores en los que el cumplimiento normativo es una prioridad.
• Satisfacción del cliente: Los datos de alta calidad contribuyen a mejorar la experiencia del cliente al evitar errores e imprecisiones en las interacciones con los clientes, lo que aumenta la confianza y la satisfacción.
• Eficiencia operativa: Unos datos limpios y coherentes agilizan los procesos empresariales, reduciendo el tiempo y el esfuerzo necesarios para las correcciones manuales y evitando las interrupciones operativas causadas por errores en los datos.
• Reducción de costes: La mejora de la calidad de los datos reduce los costes asociados a los errores en los datos, como las reclamaciones de los clientes, las devoluciones de productos y el desperdicio de recursos en campañas de marketing incorrectas.
• Análisis e informes mejorados: Unos datos fiables respaldan unos análisis e informes precisos, proporcionando una base sólida para extraer perspectivas y tendencias significativas que puedan impulsar la toma de decisiones estratégicas.
• Campañas de marketing eficaces: Garantizar que los datos de los clientes son precisos y completos ayuda a orientar los esfuerzos de marketing, evitando el despilfarro de recursos en campañas dirigidas a un público equivocado o que utilizan información obsoleta.
• Mitigación del riesgo: Los datos de calidad reducen el riesgo de errores en los informes financieros, el cumplimiento y otras áreas críticas, minimizando las posibles consecuencias legales y financieras asociadas a los datos inexactos.
• Colaboración mejorada: Los datos coherentes y precisos facilitan una mejor colaboración entre departamentos, ya que los equipos pueden confiar en los datos que comparten, lo que conduce a una cooperación interfuncional más eficaz.
• Innovación basada en datos: Los datos fiables son esenciales para las organizaciones que quieren aprovechar tecnologías emergentes como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el análisis de datos para innovar y seguir siendo competitivas en el mercado.

Preguntas que debes hacerte antes de buscar una herramienta de calidad de datos

La calidad de los datos puede significar cosas distintas para organizaciones diferentes.
Necesitas identificar tus KPI de datos para tener una idea básica de lo que necesitas en una herramienta de calidad de datos.

Además, hay tantas opciones en el mercado, que elegir un software de gestión de datos resulta complicado.
Sin embargo, si acabas de empezar tu búsqueda, conocer los KPI de tus datos y hacerte estas preguntas puede acotarla por ti:

¿Cuáles son nuestros objetivos específicos de calidad de los datos?

Define claramente los objetivos y resultados que pretendes conseguir con la herramienta de calidad de datos.
Comprende si buscas principalmente mejorar la precisión, agilizar los procesos o cumplir normas específicas.

¿Cuáles son las fuentes y los tipos de datos que debemos gestionar?

Identifica la variedad y el volumen de datos que maneja tu organización.
¿Funciona bien con CRM, listas de correo, hojas de cálculo y bases de datos?
Considera si la herramienta puede manejar eficazmente diversas fuentes de datos y formatos relevantes para tu negocio.

¿Cómo de fácil es la herramienta para los usuarios no técnicos?

Evalúa la facilidad de uso de la herramienta, especialmente para personas sin grandes conocimientos técnicos.
Una herramienta de calidad de datos sin código permite a los usuarios diseñar, implantar y gestionar procesos de calidad de datos sin necesidad de conocimientos de codificación o programación.

¿Se ajusta la herramienta a nuestros requisitos de escalabilidad?

Evalúa la escalabilidad de la herramienta de calidad de datos.
Considera si puede crecer sin problemas junto con los crecientes volúmenes de datos de tu organización y la evolución de las necesidades de los usuarios.

¿En qué medida se integra la herramienta con los sistemas y flujos de trabajo existentes?

Asegúrate de la compatibilidad evaluando las capacidades de integración de la herramienta con tus sistemas y flujos de trabajo actuales.
Una integración perfecta puede evitar interrupciones y facilitar una transición más fluida.

¿Cuál es la velocidad y la eficacia del procesamiento de datos de la herramienta?

Evalúa la velocidad de procesamiento de la herramienta, especialmente para tareas computacionalmente complejas.
Debe gestionar eficazmente los procesos de calidad de datos sin causar retrasos significativos, garantizando resultados puntuales.

Estas preguntas pueden reducir enormemente tu búsqueda de una herramienta de calidad de datos.

Características clave a tener en cuenta al elegir un software de datos

Hay tres cosas principales que debes tener en cuenta cuando busques características en un programa informático de datos.
Éstas son

1. Los procesos de calidad de datos que puede realizar
2. Las funciones adicionales que pueden mejorar los procesos de calidad de datos

Las hemos cubierto todas para ayudarte a decidir:

Procesos de calidad de datos

Los datos que recopilas pueden estar contaminados por diversos errores de calidad de datos. Tus datos deben pasar por un ciclo de vida adecuado de gestión de la calidad de los datos de principio a fin para que tengan valor.

Este ciclo de vida consiste en una lista de procesos sistemáticos, entre los que se incluyen los más comunes:

Importación de datos

También llamada ingesta de datos, esta función consiste en conectar, ingerir e integrar datos de diversas fuentes de datos.
También incluye la compatibilidad nativa con CRM, extensiones de archivo de terceros, bases de datos y formatos de archivo.

Evaluación de datos

Esta función te ayuda a examinar y analizar rápidamente un conjunto de datos para obtener una visión completa de la calidad de los datos.
Lo consigue proporcionando una visión de 360º de la calidad de tus datos, inspeccionando los datos de campo, los patrones recurrentes, los valores en blanco y otras estadísticas de tus datos.
También señala las áreas a las que pueden dirigirse los esfuerzos de limpieza.

Extracción de datos

También conocido como análisis sintáctico de datos, su finalidad principal es extraer información o elementos significativos de las cadenas para su posterior validación con respecto a una biblioteca predefinida de valores precisos.
La extracción de datos puede ayudarte a identificar nombres o apellidos, así como a convertir abreviaturas en nombres propios, entre otras cosas.

Depuración de datos

Esta función te ayuda a conseguir una visión estandarizada de todos tus datos, eliminando los valores incorrectos en todas las fuentes de datos.

Cotejo de datos

Los algoritmos de emparejamiento de datos están diseñados para identificar posibles coincidencias entre registros de conjuntos de datos basándose en determinados criterios o medidas de similitud. Puedes utilizar parámetros de configuración como valores umbral, criterios de similitud u otras opciones que se pueden ajustar para afinar el proceso de coincidencia.

Deduplicación de datos

La función de deduplicación de datos consiste en identificar y tratar los registros duplicados dentro de un conjunto de datos para garantizar la exactitud y coherencia de los datos. Señala y elimina los casos en que varios registros pertenecen a la misma entidad o individuo. Reduce la probabilidad de errores, mejora la eficacia del análisis de datos y garantiza que la toma de decisiones se base en un conjunto de datos limpio y preciso.

Fusión de datos

Combina o fusiona varios registros dentro de un conjunto de datos estableciendo reglas de priorización y sobrescritura condicional de datos.
Esta función te ayuda a crear un registro consolidado o maestro que represente la información más precisa y completa.

Exportación de datos

Si quieres volver a exportar tus resultados al archivo fuente original o a cualquier otra fuente de datos, puedes hacerlo.

Funciones adicionales para mejorar la calidad de los datos

Aparte de las funciones especializadas de limpieza y gestión de datos, también es imprescindible que las herramientas de calidad de datos te ayuden a hacer tu trabajo más fácil, preciso y rápido.

Una herramienta de calidad de datos sin código como WinPure te ayuda con:

Una interfaz visual fácil de usar

Las herramientas sin código suelen ofrecer una interfaz visual, a menudo mediante componentes de arrastrar y soltar, diagramas de flujo u otros elementos gráficos.
Esto permite a los usuarios diseñar flujos de trabajo, establecer reglas y configurar procesos de calidad de datos de forma intuitiva.
La intuitiva interfaz de usuario de WinPure ayuda a los usuarios a realizar cómodamente tareas complejas de calidad de datos.

Procesamiento rápido de datos

Los procesos que hemos descrito antes pueden consumir muchos recursos y requerir una gran potencia de cálculo.
Sin embargo, una herramienta de cotejo de datos sin código optimizada y ampliamente probada como WinPure ofrece un rendimiento rápido en distintas configuraciones del sistema.

Resultados precisos

Con los algoritmos de grado industrial de WinPure para cotejar, normalizar, limpiar y fusionar datos, puedes previsualizar la precisión de los resultados visualmente en una variedad de muestras de datos.

Configuración en lugar de codificación

Los usuarios pueden configurar la herramienta especificando reglas, transformaciones y lógica a través de la interfaz gráfica, eliminando la necesidad de codificación manual.
Esto la hace accesible a un público más amplio dentro de una organización.

Capacitación del usuario

WinPure permite a los usuarios empresariales, analistas de datos y demás personal no técnico asumir un papel activo en la gestión y mejora de la calidad de los datos.
Esta democratización de las iniciativas de calidad de datos fomenta la colaboración entre distintos departamentos.

Despliegue rápido

Como los usuarios no necesitan escribir código, la configuración y el despliegue de los procesos de calidad de datos suelen ser más rápidos.
Esto permite a las organizaciones abordar los problemas de calidad de datos con prontitud y mayor agilidad.

Adaptabilidad y flexibilidad

Las herramientas sin código suelen ofrecer flexibilidad a la hora de diseñar y modificar los procesos de calidad de datos.
Los usuarios pueden adaptar rápidamente los flujos de trabajo y las reglas para responder a los requisitos cambiantes de la empresa o a la evolución de las necesidades de calidad de los datos.

Reducción de la dependencia informática

Las herramientas sin código reducen la dependencia de los departamentos de TI para implantar y gestionar los procesos de calidad de datos.
Los usuarios empresariales pueden diseñar y ejecutar de forma independiente las iniciativas de calidad de datos, lo que aumenta la eficacia.

Solución rentable

Las herramientas de calidad de datos sin código, como WinPure, pueden ser una solución rentable, ya que minimizan la necesidad de conocimientos especializados de codificación.
Esto puede suponer un ahorro de costes, tanto de personal como de tiempo necesario para la implantación.

WinPure es un Software de Calidad de Datos Empresarial que comprueba esas marcas

Ya se trate de velocidad, fiabilidad o una interfaz de usuario fácil de usar, WinPure te ayuda a iniciar tu viaje de limpieza de datos con una barrera de entrada baja.
Tanto si eres una pequeña empresa como una gran compañía, WinPure puede adaptarse a tus necesidades de calidad de datos.
Con opciones de licencia flexibles y compatibilidad con el procesamiento de grandes volúmenes de datos, WinPure se adapta a tus necesidades empresariales a medida que creces.

Puedes comprobar hoy mismo nuestra prueba gratuita y decidir por ti mismo.

Para terminar – Elige una herramienta de calidad de datos sin código para obtener los mejores resultados

Invertir en cualquier software de calidad de datos requiere tiempo y compromiso.
Sin embargo, un software de datos sin código puede ayudarte a reducir considerablemente la distancia entre el aprendizaje y la implementación, especialmente con la mayoría de los procesos de datos especializados que requieren unos pocos clics.

WinPure facilita la labor de los equipos ayudando a corregir los errores de calidad de datos con precisión y rapidez. De este modo, tu equipo de datos puede centrarse en las tareas importantes mientras utiliza un software de calidad de datos todo en uno para ocuparse de las actividades de limpieza y cotejo de datos.