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.
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.
- 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. - 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.
- 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.
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.
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.
