Cómo aplicar una estrategia de limpieza de datos

La limpieza de datos empieza por aceptar que hay un problema de calidad de datos.

Empieza a hacer las preguntas adecuadas.

• ¿Tengo datos precisos y completos?
• ¿Está actualizada mi infraestructura de gestión de datos?
• ¿Comprende mi equipo la calidad de los datos?
• ¿Dispongo de normas de calidad de los datos?
• ¿Me enfrento con frecuencia a la ineficacia, los informes defectuosos y las malas proyecciones?
• ¿Hasta qué punto confía mi equipo en los análisis y la información?

La limpieza de datos no consiste simplemente en corregir erratas o errores. Requiere una estrategia de gestión de datos en la que tendrás que realizar tareas que llevan mucho tiempo, como la coincidencia y deduplicación de datos. Estas tareas llevan siglos si las haces manualmente mediante código y scripts. Además, también tendrás que contratar talento especial para realizar el trabajo. Por lo tanto, siempre es una buena práctica de las iniciativas de calidad de datos tener un enfoque estratégico. Algunos aspectos a cubrir en tu estrategia son

• Evalúa los requisitos de tu empresa

Los equipos pequeños con CRM pueden beneficiarse de una herramienta de limpieza de datos que ayude a eliminar duplicados y elimine errores fácilmente, sin código ni una curva de aprendizaje pronunciada. Idealmente, necesitas una solución que pueda hacer el trabajo rápidamente. Puedes utilizar la versión gratuita de WinPure como parte de tu pila tecnológica. Por otra parte, si eres una organización de nivel medio, probablemente necesites una herramienta que pueda dar a tus usuarios y departamentos individuales la capacidad de limpiar datos sin depender de otras fuentes.

P.D: Codificar scripts para limpiar duplicados es de la vieja escuela, y lleva mucho tiempo.

Las necesidades de limpieza de datos o gobierno de datos de cada empresa son diferentes. La clave para encontrar una solución que funcione es identificar primero el problema específico al que te enfrentas y el tipo de solución que necesitas.

• Crear un flujo de trabajo de gestión de la calidad de los datos

Un flujo de trabajo de gestión de la calidad de los datos comienza con la revisión y el diagnóstico de los problemas, como la identificación de la causa de los errores (por ejemplo, el síndrome del dedo gordo causado por la mecanografía manual, o los duplicados causados por un error de migración de datos), y la frecuencia con que se producen.

Los pasos habituales implican:

1. Planificar una iniciativa de calidad de datos: Evalúa tus objetivos, el calendario, la disponibilidad actual de recursos y tu presupuesto para resolver los problemas clave.
2. Definir las normas de calidad de los datos: Los datos deben ser precisos, completos, fiables, relevantes y validados.
   Y lo que es más importante, deben ser capaces de proporcionar información que pueda utilizarse en iniciativas empresariales.
3. Identificar recursos tecnológicos y de talento: ¿Necesitas un ingeniero de datos o un analista de datos?
   ¿Tus datos están almacenados en un sistema heredado que es compatible con las herramientas modernas de limpieza de datos?
   Estas preguntas te ayudarán a comprender cuánto tiempo, esfuerzo y dinero te llevará poner en marcha una iniciativa de limpieza de datos y qué tipo de herramienta necesitarás para hacer el trabajo.
4. Establecer una norma de comunicación: Puede que pienses que no hay conectividad entre la comunicación y los datos, pero te sorprendería saber cuántos conflictos se producen en un lugar de trabajo simplemente porque un usuario de la empresa y un usuario de TI no son capaces de comunicarse eficazmente.
   Hacer que todos los empleados participen en una mejor gestión de los datos conduce a una mejor coordinación.
   Cada vez que un empleado vea una discrepancia en los datos, debe poder comunicar ese asunto fácilmente con el reconocimiento de que será resuelto por las partes implicadas.
5. Implantar procesos: La calidad de los datos no es tarea de una sola persona ni responsabilidad de un solo equipo.
   Por ejemplo, todos deben ser responsables del control de calidad de los datos entrantes y de garantizar que se evitan las entradas y registros duplicados.
   Y lo que es más importante, debe crearse un diseño lógico claro de los conductos de datos a nivel empresarial y compartirse en toda la organización para evitar duplicidades.

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• Elegir un servicio de limpieza de datos

La elección de un servicio de limpieza de datos depende de varios factores:

1. Facilidad de uso para usuarios no técnicos: Cualquier persona de tu organización debe poder utilizar una herramienta de limpieza de datos sin necesidad de una curva de aprendizaje pronunciada.
2. Cotejo de datos rápido y preciso: La herramienta debe ser capaz de cotejar con rapidez y precisión múltiples fuentes de datos para eliminar duplicados y errores difíciles de detectar.
3. Mantenimiento y automatización: La limpieza de datos es un proceso continuo, lo que significa que la herramienta elegida debe poder ayudarte a automatizar fácilmente todas las actividades de limpieza futuras.
4. Reglas avanzadas de calidad de datos: Durante el proceso de limpieza de datos, las reglas de validación de datos ayudan a mantener y garantizar la integridad de los datos. La herramienta debe permitirte crear e integrar fácilmente estas reglas en tu flujo de trabajo de calidad de datos.
5. Conectividad con múltiples fuentes: Una herramienta de limpieza de datos debe tener soporte (llamado conectores de datos) para fuentes de datos de uso común como XML, JSON, EDI y herramientas de BI como Tableau y PowerBI, así como CRM y otras plataformas.

El objetivo de elegir un servicio de limpieza de datos es facilitar el trabajo, por lo que si la herramienta es complicada y requiere una curva de aprendizaje pronunciada, es probable que tengas más problemas.

Implantar una solución es el primer paso, pero no debe ser el último. Necesitarás un programa de supervisión regular para asegurarte de que los datos siguen siendo completos, válidos, relevantes y precisos en todo momento. Algunas de las cosas clave que hay que supervisar son

• Niveles y frecuencia de los errores
• Depuración de datos duplicados
• Verificación de la exactitud de los datos
• Fusión y depuración de datos
• Valores atípicos y falsos positivos

La limpieza de datos no es un proceso puntual. Es una tarea continua que requiere constancia.

Las empresas cometen un gran error cuando limitan la calidad de los datos al departamento de TI, donde los usuarios de TI son los responsables de los datos sucios. En los complejos entornos de trabajo actuales, en los que los usuarios empresariales son partes interesadas en los datos, la alfabetización en datos debe ser accesible a todos. Además, los usuarios empresariales tienen que estar tan integrados e implicados en la iniciativa de calidad de datos como los demás usuarios tecnológicos. De lo contrario, la parte empresarial siempre estará luchando con los datos, mientras que la parte técnica siempre tendrá que hacer la limpieza, lo que provocará conflictos innecesarios y una disminución de la productividad. Igualmente importante es que te comuniques con tu equipo y crees procesos que faciliten que las personas trabajen mutuamente para garantizar que los datos son precisos, válidos, completos y fiables para obtener información procesable.

No ignores tus problemas de calidad de datos. Estás en una época en la que existen soluciones fáciles de usar, sin código, para ayudarte a hacer la limpieza de datos más rápido, mejor y con resultados precisos. Todo lo que necesitas es una planificación estratégica. Tantea el terreno con una prueba gratuita de nuestro servicio de limpieza de datos y comprueba cómo podemos ayudarte a tomar el control de tus problemas de calidad de datos.