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Por datos duplicados se entiende múltiples registros de una persona o entidad. Por ejemplo, podrías tener cinco registros de María Juana en tu CRMcon cada registro conteniendo un ID de correo electrónico o un número de teléfono diferentes. Aunque la mayoría de las bases de datos tendrán entre un 5 y un 10% de datos duplicados, un exceso de ese porcentaje perjudica los resultados empresariales. Lamentablemente, muchas empresas han informado de que más del 30% de su CRM está formado por datos duplicados, lo que da lugar a percepciones erróneas y análisis sesgados. Por ejemplo, un cliente reciente descubrió que 32.000 de sus 74.000 registros de CRM (casi el 43%) eran datos duplicados. Esta revelación dio lugar a conflictos internos en el equipo, hizo que éste abandonara sus objetivos actuales para centrarse en resolver los problemas de datos, y les hizo redefinir sus procesos internos. No quieres que le ocurra lo mismo a tu empresa. Por eso, en esta guía, te ayudaremos a comprender las causas habituales de los datos duplicados, cómo resolverlos y evitarlos, y qué pasos debes dar para asegurarte de que los datos duplicados no se conviertan en una crisis organizativa. Esta guía está dirigida a analistas de datos, desarrolladores y usuarios empresariales que se encuentran en una situación en la que el tiempo apremia y necesitan ayuda para resolver sus problemas de datos duplicados de forma rápida y eficaz.
Mira cómo este cliente descubrió que tenía datos de CRM duplicados:
¿QUÉ CAUSA LA DUPLICACIÓN DE DATOS?
La duplicación de datos puede deberse a un sinfín de razones, algunas de las más comunes son: ❌ Error humano: Aunque la mayoría de las empresas tienen ahora sistemas automatizados de recogida de datos, todavía habrá dependientes que introduzcan manualmente los datos de los clientes en los sistemas de TPV. Los dependientes no son conscientes de la calidad de los datos, y pueden introducir accidentalmente la información de un cliente dos veces -o- el cliente puede olvidar el ID de correo electrónico original con el que se registró y dar otro correo electrónico al dependiente. Antes de que te des cuenta, el sistema ya tiene más de una entrada del mismo cliente. ❌ Sistemas desconectados: Las tiendas y marcas internacionales luchan con sistemas desconectados que causan un grave problema con los datos duplicados. Podrías tener a ese mismo cliente visitando la misma tienda en una sucursal de EE.UU. y en otra del Reino Unido. También pueden utilizar números de teléfono diferentes o temporales para registrarse. A menos que exista un sistema centralizado, la empresa está registrando los datos de este cliente en dos bases de datos distintas, ¡con dos números de teléfono diferentes! Los datos duplicados de este tipo podrían dar lugar a perspectivas y análisis sesgados. Podrías enviar material de marketing a clientes de EE.UU. sólo para perder la mitad de ellos en correos de devolución causados por el registro de números de teléfono y direcciones temporales. ❌ Errores técnicos: Problemas como errores de formato, actualizaciones de software, etc. pueden hacer que los archivos y registros se conviertan en duplicados sin que el usuario lo sepa. Esto se aplica a las empresas que utilizan integraciones API para conectar varias bases de datos y plataformas. Por ejemplo, un sitio web de comercio electrónico puede acabar teniendo registros duplicados en su CRM y en su base de datos principal debido a un fallo técnico de la API que hace que un pedido se registre dos veces. Estos problemas técnicos son asesinos silenciosos y nunca se detectan hasta que se realiza una auditoría de calidad de datos (por eso debes realizar una auditoría de calidad de datos cada tres meses, especialmente si tienes miles de datos de clientes que entran cada mes). ❌ Migración de datos: A veces, la duplicación se produce cuando los datos se migran de un sistema a otro sin seguir los protocolos de calidad de datos. La mayoría de las empresas cometen el error de migrar los datos tal cual sin evaluarlos para detectar problemas de calidad de datos. Por supuesto, las grandes empresas tienen procesos de migración de datos que seguir, pero una empresa pequeña o mediana simplemente extraería los datos en una hoja de cálculo, los cargaría en su nuevo CRM, sólo para descubrir que los duplicados existentes han sesgado su análisis. Por básico que parezca, hay empresas que luchan con actividades tan mundanas, lo que acaba provocando problemas más graves más adelante. ❌ Falta de un identificador único: Cuando las empresas utilizan fuentes en línea para raspar datos, o cuando los datos están protegidos por determinadas obligaciones legales, no contienen identificadores únicos, como números de registro, números de DNI o NSS. A falta de estos identificadores, se utilizan ID de correo electrónico, direcciones o números de teléfono, o la base de datos asigna números de serie únicos a los registros, pero con estos atributos, siempre existe la posibilidad de duplicación, ya que una persona puede tener varias direcciones de correo electrónico o números de teléfono, por lo que aunque tenga un número de serie único, no significa necesariamente que sea un registro único.
❌ Mala calidad de los datos: La falta de controles de calidad de los datos y la ausencia de normas de introducción de datos da lugar a duplicaciones cuando los usuarios introducen datos que contienen erratas, caracteres extraños y ruido excesivo. Esto suele ocurrir cuando las personas introducen información a través de formularios web, donde las normas para la introducción de datos precisos suelen ser inexistentes o bajas. Por ejemplo, dejar que el usuario escriba un país o una ciudad en lugar de una selección desplegable o automática. No es ninguna broma. Las empresas luchan mucho contra los retos de la duplicación de datos debido a problemas aparentemente pequeños que se producen en la raíz. Con el tiempo, estos problemas se convierten en cuellos de botella en las aplicaciones posteriores de los datos, ¡y se convierten en una crisis en toda regla! ¿Cómo resolvemos estos problemas? He aquí tres enfoques comunes.
CÓMO DEDUPLICAR DATOS: 3 ENFOQUES COMUNES
Como sugiere el término, la deduplicación de datos es el proceso de eliminar duplicados. Suena sencillo en teoría, ¡pero no lo es tanto en la práctica! Hay tres formas de solucionar los problemas de deduplicación de datos:
✅ Algoritmos de emparejamiento difuso:
Los desarrolladores o analistas de datos experimentados, utilizan FuzzyWuzzy, una biblioteca en lenguaje Python para cotejar conjuntos de datos e identificar duplicados basándose en su puntuación de similitud. Es una opción estupenda si tienes un desarrollador o analista en plantilla cuyo trabajo principal sea controlar la calidad de los datos y resolver los duplicados en los lotes.
✅ Sé un profesional de Excel:
¿Necesitas eliminar rápidamente duplicados básicos de nombres de contactos? La función VLOOKUP de Excel hace un gran trabajo eliminando duplicados que comparten los mismos caracteres, como Catherine y Katherine. Sin embargo, si el mismo nombre se escribe como Kathryn o Kathy, ¡no se obtendrá ninguna coincidencia! Además, tendrás que dedicar una buena cantidad de tiempo a limpiar manualmente los datos, algo que muchas personas de ventas y marketing acaban haciendo, a regañadientes. Es un proceso tedioso, ingrato y espeluznante. Quiero decir que me encanta Excel para organizar y procesar mis datos, ¡pero no me hagas utilizarlo para la deduplicación!
✅ Utiliza un Software de Deduplicación de Datos:
Antes de que hagas una búsqueda en Google, déjame decirte que existen docenas de programas de deduplicación de datos. Pero lo que necesitas esencialmente es un software que haga bien la correspondencia de datos, más concretamente, la correspondencia de datos difusa. ¿Por qué el énfasis? Porque la mayoría de los programas utilizan algoritmos básicos de correspondencia de datos para resaltar los duplicados basándose en el recuento exacto de caracteres. Son similares a Excel (excepto en la capacidad de procesar conjuntos de datos más grandes y proporcionar visualizaciones geniales), pero no están diseñados para capturar campos de datos no definidos. Utilizando el ejemplo anterior, un software básico de correspondencia de datos no podrá identificar si Catherine o Katherine son la misma persona, pero uno que tenga potentes capacidades de correspondencia difusa podrá detectarlo y te permitirá crear una biblioteca de esos caracteres y nombres no coincidentes para utilizarla en el futuro.
POR QUÉ UN SOFTWARE DE DEDUPLICACIÓN ES UNA SOLUCIÓN MEJOR QUE EL CÓDIGO O EXCEL
Tu método preferido para deduplicar datos depende de cuatro factores clave:
✅La «limpieza» de los datos. Si más del 10% de tus datos están incompletos, no son válidos y están duplicados, un software de deduplicación de datos con un módulo de limpieza de datos puede hacer el trabajo más rápidamente.
✅Cómo de dispares o aisladas son las fuentes de datos. Si una empresa tiene múltiples fuentes de datos de varios proveedores, administradores y fuentes de terceros, la deduplicación de datos puede requerir más tiempo y recursos. Tendrás que integrar estas distintas fuentes de datos en una única plataforma, de modo que puedas tener una visión consolidada de las distintas fuentes de datos y también ser capaz de realizar una comparación entre ellas. Si tienes que pasar de una hoja de Excel a otra y de un archivo a otro, perderás un tiempo valioso y aumentarás las posibilidades de cometer errores. ✅ La urgencia de tu proyecto de deduplicación de datos: ¿Necesitas presentar un informe dentro de una semana? Un software de cotejo de datos es la forma más rápida y eficaz de resolver los duplicados en el plazo de una semana. Incluso si la urgencia no es un problema, ¡es más probable que un software te ayude a deduplicar los datos con más precisión y eficacia que las otras dos opciones! ✅ ¿Cuánto dinero estás dispuesto a gastarte? De media, un analista de datos cualificado puede costarte 120.000 $/año, ¡y su trabajo sería principalmente de conserje de datos! Con las tecnologías basadas en IA/ML, ¿es una buena decisión contratar a una persona con talento sólo para deduplicar o limpiar datos? Un enfoque mejor sería contratar a un especialista en datos que se sienta cómodo utilizando una combinación de herramientas y tecnologías (una solución de deduplicación de datos cuesta a partir de 1.500 $) para limpiar y deduplicar datos. De este modo puedes combinar tecnología + talento para obtener resultados óptimos. Una herramienta de correspondencia de datos ahorrará un tiempo valioso a tus analistas de datos, ¡y también les dará la oportunidad de dedicar más tiempo a la estrategia y a mejorar los procesos!
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He aquí un breve desglose de lo que puedes conseguir si optas por un software en lugar de utilizar Excel, subcontratar a un consultor o utilizar scripts (esto también se aplica a los desarrolladores. No siempre necesitas construir manualmente algoritmos para resolver problemas de datos).
| Beneficios | Cómo |
| Ahorro de costes | Las herramientas de deduplicación de datos pueden ahorrar costes al reducir el tiempo de los recursos en los esfuerzos de deduplicación manual. Dependiendo del tamaño del conjunto de datos, las empresas pueden ahorrar entre un 10% y un 70%, lo que representa miles de dólares de ahorro. |
| Mejora de la precisión de los partidos | Las soluciones de cotejo de datos vienen con algoritmos de cotejo avanzados incorporados que pueden identificar duplicados complejos sin necesidad de codificación adicional. Los métodos manuales, como los algoritmos de scripting, son básicos y requieren múltiples iteraciones para ser eficaces. Incluso así, suelen tener una precisión inferior al 80%. |
| Reducción del riesgo de errores e incoherencias en el emparejamiento | Con una tecnología de deduplicación de datos, puedes estar tranquilo, ya que no tendrás que codificar ninguna regla. Una herramienta como WinPure tiene plantillas y reglas incorporadas que puedes utilizar o modificar según necesites. Esto reduce el riesgo de errores y la aparición de falsos positivos o negativos. |
| Reducción significativa del tiempo | Las empresas han informado de un ahorro de entre 300 y 1.400 horas en la deduplicación de datos para un conjunto de datos de un millón de filas. Las horas pueden aumentar en función de todos los factores mencionados anteriormente. Sin embargo, con una solución de deduplicación de datos, puedes perfilar, limpiar, emparejar y eliminar duplicados ¡en menos de una hora! |
| Mejora de los procesos y de la eficacia organizativa | Al reducirse las horas de mano de obra y los recursos necesarios para gestionar los datos, ¡tu organización se verá motivada para supervisar y auditar los datos con regularidad! La mejora de los procesos y la eficacia organizativa son grandes impulsores del cambio y el crecimiento. |
Si estás preparado para utilizar un software, también necesitas saber cómo elegir el adecuado. En la siguiente sección, te daremos consejos y sugerencias a partir de las opiniones de clientes que hemos obtenido, en las que comparten con nosotros exactamente lo que buscan cuando toman la decisión de elegir una solución de deduplicación de datos. ¡Sigue leyendo!
ELEGIR LA SOLUCIÓN DE DEDUPLICACIÓN DE DATOS ADECUADA
Hay muchos programas de deduplicación de datos, pero ¿cómo saber cuál es el adecuado para ti? Estos son algunos de los factores que nuestros clientes nos dijeron que priorizaban a la hora de elegir un software. ✅ Facilidad de uso: Éste sigue siendo el principal criterio de selección para la mayoría de los clientes. La deduplicación de datos ya es un proceso complejo. No sirve de nada resolver un problema de calidad de datos si tus usuarios tienen que seguir una formación y estar cualificados para utilizar un software. Lo ideal es que una buena herramienta de deduplicación o correspondencia de datos sea lo suficientemente sencilla como para que la utilicen incluso usuarios no técnicos. ✅ Sin código: La mayoría de los desarrolladores y analistas de datos formados en Python se burlarían del no-código, pero lo cierto es que ¡te ahorra mucho tiempo! No querrás pasarte horas averiguando por qué un fallo de codificación en un script te impide resolver un resultado de coincidencia difusa. Podrías simplemente utilizar un software, realizar múltiples iteraciones de coincidencias, utilizar bibliotecas predefinidas para eliminar duplicados en cuestión de minutos. ✅ Atención al cliente: Opta siempre por herramientas que den prioridad a la atención al cliente. Utiliza Gartner, G2 y otros sitios de reseñas para obtener información sobre los esfuerzos de atención al cliente de la empresa. ✅ Capacidades de integración: Puedes identificarlas hablando con el equipo de soporte o técnico de la herramienta que elijas. Lo ideal es que el software permita una fácil integración con tu CRM, base de datos Snowflake, SQL y otras fuentes de datos. ✅ Escalabilidad: ¿Puede el software manejar conjuntos de datos más grandes, de hasta un millón de registros o más? ¿Hay créditos adicionales para más registros? Ten en cuenta la escalabilidad a la hora de elegir un software. No querrás pagar 5.000 $ sólo para descubrir que sólo puedes procesar 10.000 registros. Elegir una solución puede ser difícil, pero una vez que aciertes, la mitad de tus problemas de calidad de datos pueden resolverse. La clave está en asociarte con una solución que «entienda» tu reto de duplicación de datos y te ayude a resolver los desafíos urgentes sin pedirte demasiado en términos de recursos y capacidades.
PARA CONCLUIR – GANA LA LUCHA CONTRA LA DUPLICACIÓN DE DATOS CON LA SOLUCIÓN ADECUADA
¡Sí! La duplicación de datos es un problema bastante común que afecta a la mayoría de las bases de datos, pero nadie le presta realmente atención hasta que provoca una crisis empresarial, como correos electrónicos enfadados de los clientes, decisiones empresariales erróneas basadas en información deficiente, etc. No quieres perder meses para resolver un problema de duplicación de datos. Es entonces cuando un software de deduplicación de datos puede hacer el trabajo más rápido y mejor que otros métodos tradicionales como la codificación o el uso de Excel. Sin embargo, elegir la solución adecuada es imprescindible para el éxito de tu proyecto. Opta por soluciones fáciles de usar, con un gran servicio de atención al cliente y que requieran una formación mínima.
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