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¿Datos limpios? Decisiones acertadas

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¿Datos limpios? Decisiones acertadas

Alberto Aguilera Palomar | abr 18, 2022

La cantidad de datos de la que disponemos ha seguido aumentando y con ello, también han aumentado las posibilidades de error. Por ello, confiamos en la limpieza de datos para optimizar nuestros procesos de gestión de información. La limpieza de datos aumenta la integridad y la relevancia de nuestra información, reduciendo las incoherencias, eliminando los errores y permitiendo a las empresas tomar decisiones precisas e informadas.

¿Qué es la limpieza de datos?
La limpieza de datos es el proceso de identificación y resolución de datos corruptos, inexactos o irrelevantes. Esta etapa crítica del procesamiento de datos -también denominada depuración o limpieza de datos- aumenta la coherencia, la fiabilidad y el valor de los datos de cualquier empresa.
 

Las inexactitudes más comunes en los datos son los valores que faltan, las entradas mal colocadas y los errores tipográficos. En algunos casos, la limpieza de datos requiere que se completen o corrijan ciertos valores, mientras que, en otros casos, los valores tendrán que ser eliminados por completo.

Los datos que contienen este tipo de errores e incoherencias se denominan "datos sucios", y sus consecuencias son reales. Se calcula que sólo el 3% de los datos cumple las normas básicas de calidad y que los datos sucios cuestan a las empresas de EE.UU. más de 3 billones de dólares cada año.

El poder de los datos limpios
Una decisión es tan buena como los datos que la informan. Con cantidades masivas de datos procedentes de múltiples fuentes, una herramienta de limpieza de datos es más importante que nunca para garantizar la exactitud de la información, la eficiencia de los procesos y para impulsar la ventaja competitiva de la empresa. Algunas de las principales ventajas de la depuración de datos son:
 
  1. Mejora de la toma de decisiones: La calidad de los datos es fundamental porque afecta directamente a la capacidad de la empresa para tomar decisiones acertadas y calcular estrategias eficaces. Ninguna empresa puede permitirse perder tiempo y energía corrigiendo errores provocados por datos sucios.

    Pensemos en una empresa que depende de los datos generados por los clientes para desarrollar cada nueva generación de sus sistemas de pedidos en línea y móviles, como AnyWare de Domino's Pizza. Sin un programa de limpieza de datos, los cambios y revisiones de la aplicación pueden no estar basados en información precisa o exacta. Como resultado, la nueva versión de la aplicación puede no alcanzar su objetivo y no satisfacer las necesidades o expectativas de los clientes.

  2. Aumento de la eficiencia: Utilizar datos limpios no sólo es beneficioso para las necesidades externas de cualquier empresa, sino que también puede mejorar la eficiencia y la productividad. Cuando la información se depura adecuadamente, revela valiosos conocimientos sobre las necesidades y los procesos internos. Por ejemplo, una empresa puede utilizar los datos para hacer un seguimiento de la productividad de los empleados o de la satisfacción en el trabajo en un esfuerzo por predecir y reducir la rotación. La limpieza de los datos de las revisiones de rendimiento, los comentarios de los empleados y otros documentos de RRHH relacionados, pueden ayudar a identificar rápidamente a los empleados que tienen un mayor riesgo de abandono.

  3. Ventaja competitiva: Cuanto mejor satisfaga una empresa las necesidades de sus clientes, más rápido se situará por encima de sus competidores. Una herramienta de limpieza de datos ayuda a proporcionar información fiable y completa para que pueda identificar las necesidades cambiantes de los clientes y estar al tanto de las tendencias emergentes. La limpieza de datos puede producir tasas de respuesta más rápidas, generar clientes potenciales de calidad y mejorar la experiencia del cliente.

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Limpieza de datos: paso a paso
Una herramienta de limpieza de datos puede automatizar la mayoría de los aspectos del programa general de limpieza de datos de una empresa, pero una herramienta es sólo una parte de una solución continua y a largo plazo para la limpieza de datos. A continuación, veremos un resumen de los pasos que debe seguir una empresa para asegurarse de que sus datos están limpios y son utilizables:
 
Paso 1. Identificar los campos de datos críticos

Las empresas tienen acceso a más datos que nunca, pero no todos son igual de útiles. El primer paso en la limpieza de datos es determinar qué tipos de datos o campos de datos son críticos para un determinado proyecto o proceso.

Paso 2. Recoger los datos
Una vez identificados los campos de datos relevantes, se recogen, clasifican y organizan los datos que contienen.
 
Paso 3. Descartar los valores duplicados
Una vez recogidos los datos, comienza el proceso de resolución de imprecisiones. Se identifican y eliminan los valores duplicados.
 
Paso 4. Resolver los valores vacíos
Las herramientas de limpieza de datos buscan en cada campo los valores que faltan y luego pueden rellenar esos valores para crear un conjunto de datos completo y evitar las lagunas de información.
 
Paso 5. Estandarizar el proceso de limpieza
Para que un proceso de limpieza de datos sea eficaz, debe estar estandarizado, de modo que pueda reproducirse fácilmente para mantener la coherencia. Para ello, es importante determinar qué datos se utilizan con más frecuencia, cuándo se necesitarán y quién será el responsable de mantener el proceso. Por último, habrá que determinar la frecuencia con la que se depurarán los datos; ¿Diariamente? ¿Semanalmente? ¿Mensualmente?
 
Paso 6. Revisar, adaptar, repetir
Es aconsejable reservar un tiempo cada semana o cada mes para revisar el proceso de limpieza de datos. ¿Qué ha funcionado bien? ¿Qué se puede mejorar? ¿Hay algún fallo o error evidente que parezca estar ocurriendo? Se debe incluir en la conversación a los miembros de los distintos equipos que se vean afectados por la limpieza de datos para obtener un informe completo del proceso de la empresa.
 
La calidad de los datos se está convirtiendo cada vez más en una prioridad estratégica para todas las empresas, en la que participan profesionales de todos los ámbitos, y un programa sólido de limpieza de datos es una parte de ese esfuerzo más amplio. Para tener éxito, trabajar como un equipo deportivo es una forma de ilustrar los ingredientes clave necesarios para superar cualquier reto de calidad de datos. Al igual que en los deportes de equipo, difícilmente se tendrá éxito si se entrena y practica solo. Hay que practicar juntos para que el equipo tenga éxito.
 
Datos limpios significa tomar decisiones claras
Buenas decisiones, malas decisiones: todas dependen de la calidad de los datos que las informan. Los errores cuestan dinero, tardan en corregirse y pueden dañar la marca. La limpieza de datos es una forma de asegurarse de que es posible confiar en los datos en los que se basa la empresa. Cuando existe confianza en los datos, se pueden tomar decisiones con exactitud, precisión y confianza.
 
Limpieza de datos con SAP Data Services

La limpieza manual de datos requiere mucho tiempo y es propensa a cometer errores, por lo que muchas empresas han optado por automatizar y estandarizar este proceso. El uso de una herramienta de limpieza de datos es una forma sencilla de mejorar la eficiencia y la coherencia de la estrategia de limpieza de datos de la empresa y de aumentar su capacidad para tomar decisiones informadas.

SAP Data Services ayuda a evaluar y mejorar la calidad de los datos. Puede alertar a los usuarios de errores e incoherencias. Data Services se conecta a cientos de fuentes de datos diferentes, por lo que nos aporta la seguridad de que todos los datos están limpios, independientemente de su procedencia, incluida por supuesto la de SAP.

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