Calidad de datos: guía detallada sobre data quality

Se ha demostrado que los datos son la clave para entregar valor a los clientes y estos son una parte integral de tu estrategia comercial. Además, son un activo importante de todas las empresas. No obstante, aún surge la duda de si todos los datos generados por una organización son igualmente valiosos. La respuesta es no.

Si bien puede parecer que recopilar datos es prácticamente la mitad de todo el trabajo duro, el verdadero desafío es mantener altos estándares de calidad de datos durante todo su ciclo de vida.

Para hacerlo más complicado, en muchas empresas aún no se tiene determinado quién es responsable de la gestión de datos. Por lo tanto, esta tarea la distribuyen generalmente entre equipos de operaciones, tomadores de decisiones y profesionales de diferentes departamentos que administran datos día a día.

Si en este momento tú serás el responsable de administrar los datos dentro de tu equipo, es fundamental que conozcas cómo asegurar la calidad de ellos. Además, que sepas cuáles son las mejores herramientas disponibles para ayudarte. A continuación, te brindaremos la información necesaria.

Comprender por qué es tan relevante cuidar la calidad de datos puede llegar a ser complejo. A través de esta cronología te destacamos la importancia que tienen a la hora de tomar decisiones:

1. Tienes datos, pero no están listos para utilizarse. En este momento solo tienes valores en una base de datos u hoja de cálculo de Excel. Al no estar procesados, no tienen un uso práctico. Por ejemplo: tienes muchas direcciones de correo electrónico de tus clientes y sus temas de interés en un archivo separado por comas (CSV, por sus siglas en inglés).
2. Transformas datos en información. Integras esos datos en una herramienta donde puedan visualizarse claramente en el contexto correcto. Por ejemplo: una lista de correo electrónico dentro de tu aplicación de marketing. Así, esta información puedes filtrarla según los intereses de cada contacto.
3. Obtienes conocimiento. Analizas los datos que has recopilado y obtienes información de valor de ellos. Puedes aprender muchas cosas; por ejemplo, la forma en que tus clientes desean ser contactados.
4. Decides de manera informada. Con todo el conocimiento que te brindan los datos ya procesados, puedes tomar una decisión final basada en información de calidad. De acuerdo con el punto anterior, puedes empezar a contactar a tus clientes de la forma en que ellos esperan y quieren.

Si este escenario lo alteramos un poco y ponemos datos de mala calidad de por medio, entonces el resultado del último punto no sería posible. Cuando tienes información incorrecta, no obtendrás el conocimiento adecuado. Esto, por automático, provoca que las decisiones comerciales que tomes no sean las mejores.

Seguramente en este momento te han surgido más dudas y una de ellas es cómo puedes asegurarte de que estás trabajando con datos de calidad. Hemos recopilado algunas características de las que puedes estar atento a cumplir.

Las 6 características de la calidad de datos

Los datos vienen en diferentes presentaciones: algunos cambian en su forma y otros en su tamaño. Esto hace que determinar su calidad no sea tan fácil. Aun así, los datos de calidad gozan de algunas características en común. Estas son las que te darán la pauta de lo que debes cumplir:

1. Precisión

Tus datos deben ser correctos y reflejar la situación real y actualizada del mundo en el que se vive. Para garantizar esta cualidad, necesitas optimizar constantemente tu estrategia de gestión de datos. La precisión está estrechamente relacionada con la integridad de la información que tienes. En general, la mejor manera de minimizar los errores en tus datos es evitar agregarlos de forma manual.

2. Integridad

Tus datos deben estar completos. La información incompleta podría no utilizarse. Si bien no es recomendable recopilar más de lo estrictamente necesario, sí asegúrate de que los valores imprescindibles sean obligatorios a la hora de almacenar nuevas entradas en tu base de datos. De lo contrario, tendrás nombres sin apellidos o números de contacto sin una cifra.

3. Relevancia

Tus datos deben brindarte justo lo que necesitas. Menos es más. Cuando estás seguro de que todos los datos y valores recopilados tienen una razón de ser, entonces sí tienes datos de calidad. Por ejemplo, si les preguntas a tus clientes su año de nacimiento para iniciar una prueba, pero su edad no es información útil para tu propósito, entonces tienes datos de más. Si bien pueden ser correctos, no cumplen una función.

4. Coherencia

Tus datos no deben contradecir otras fuentes. Si la información con la que cuentas no coincide con la almacenada en otras bases de datos, ponla en duda. Cuando hay inconsistencia entre las bases de datos es complicado determinar su precisión. Por fortuna, existen soluciones de integración que te permiten elegir qué pieza de software «gana» en caso de conflicto.

5. Accesibilidad

Tus datos deben ser accesibles para todas las personas indicadas. La mayoría de las empresas interactúan con clientes, prospectos, socios y empleados a través de diferentes aplicaciones y plataformas. Como resultado, los datos se encuentran dispersos en diversas herramientas y si no existe un software de integración puedes tener problemas de silos.

Los silos de datos se encuentran entre las principales causas de la mala calidad de los datos. Tal vez tus datos cumplan en precisión, consistencia y relevancia, pero si tu equipo de trabajo no puede aprovechar esa información porque no tiene un acceso fácil a ella, entonces no estará cumpliendo su propósito. Para garantizar la accesibilidad debes tener todos tus sistemas integrados.

6. Puntualidad

Tus datos deben estar actualizados. La información cambia constantemente y los datos obsoletos pueden no ser los más representativos de la situación actual que se vive en tu mercado o industria. Si bien es conveniente dar seguimiento a datos históricos, debe existir una noción clara del tiempo. Para generar informes en tiempo real, debes asegurarte de que tus datos se actualicen regularmente.

Cómo garantizar datos de alta calidad

Asegurar la calidad de los datos no es una tarea que realices una sola vez y ya. Es parte de un proceso continuo en el que las personas, la tecnología y la estrategia interna deben estar alineadas para jugar a favor.

A medida que tu empresa crece, los desafíos relacionados con la gestión de datos se vuelven más complejos. Por ello, una base sólida, enfocada en prevenir problemas futuros, es la clave para garantizar su calidad.

Hemos incluido algunos conceptos que debes tener en cuenta desde el primer momento en que implementas una estrategia de gestión de datos:

• Gobernanza de datos: se refiere al conjunto de políticas y reglas de la empresa que establecen los estándares en lo que respecta a la gestión de datos. Todas las personas que administran datos deben conocer y aplicar estas políticas. Este será el punto de partida para obtener datos de alta calidad.
• Elaboración de perfiles de datos: tiene que ver con las personas responsables. La gestión de datos rara vez se basa en un solo equipo. Aunque en su mayoría se asignan los aspectos técnicos al equipo de TI, los datos se obtienen y gestionan en toda la empresa. Por ello, debe haber personas a cargo que aseguren la calidad de los datos en todas las áreas de una organización.
• Mantenimiento de datos: esta tarea debe ser un esfuerzo continuo que incluya procesos periódicos de data cleansing, prevención, detección y reparación de datos. El mantenimiento de datos es la forma de salvaguardar su integridad.
• Integración de datos: conecta los diferentes sistemas que utilizas. Esta es la forma de asegurarte de que tus datos estén actualizados y accesibles. Además, si has elegido la sincronización de datos como una manera de integración, tus datos también serán consistentes entre aplicaciones y se enriquecerán las entradas coincidentes entre bases de datos.

Por ejemplo, supongamos que tienes la información de contacto de la misma persona en dos aplicaciones diferentes: en la primera aplicación tienes el nombre y la dirección de correo electrónico y en la segunda el nombre y el número de teléfono. La sincronización de datos bidireccional te permite tener todos estos valores disponibles en ambas aplicaciones.

Si estás trabajando con una estructura de datos compleja, en la que la calidad de tus datos es vital para ejecutar tus operaciones comerciales, existen otras disciplinas y conceptos que quizás debas y quieras conocer como la coincidencia de datos, la gestión de datos maestros y los informes de calidad.

Herramientas de calidad de datos

Si tienes problemas para garantizar algunas características de la calidad de los datos de las que te hemos hablado, descuida. Existe una aplicación para todo. En realidad hay tantas que a veces elegir la correcta es la tarea más compleja. Un buen lugar para comenzar tu investigación es visitar sitios de reseñas como Capterra.

Para darte una idea del alcance y la diversidad de las herramientas disponibles, hemos hecho una cuidadosa selección que aborda una variedad de tamaños de negocios y necesidades operativas:

1. PieSync

Este software ofrece una solución de integración específicamente para datos de clientes. Tener datos de contactos aislados es una de las amenazas más comunes para la calidad de datos. Dado que PieSync funciona de manera bidireccional y en tiempo real, ayuda a los administradores de datos a garantizar la coherencia, integridad, precisión y accesibilidad de los datos del cliente con una configuración muy sencilla.

Imagen de PieSync

2. SAS

Es una suite de software con diferentes productos para administrar, mejorar, integrar y gobernar datos. Uno de sus productos mejor valorados es SAS Data Management, diseñado para gestionar la integración y limpieza de datos. También proporciona formas poderosas de implementar la gobernanza de datos. Además ofrece SAS Data Quality como una solución para abordar problemas de calidad sin la necesidad de moverlos.

Imagen de SAS

3. Talend Open Studio

Es parte de una suite de código abierto. Además de contar con muchas funciones para resolver problemas de integración, también es muy flexible y fácil de usar. Las empresas medianas ahorran gran tiempo con las opciones de «arrastrar y soltar» del software.

Imagen de Talend Open Studio

4. OpenRefine

Anteriormente era Google Refine. Esta herramienta gratuita de código abierto es ideal para administrar y limpiar datos. Se centra en transformar y reformatear datos dispares para estandarizarlos. Este software te permite agregar innumerables extensiones y complementos para que puedas trabajar con muchas fuentes y formatos de datos. La utilizan empresas de todos los tamaños.

Imagen de OpenRefine

Garantizar la calidad de los datos no siempre es una tarea fácil, pero el tiempo y el esfuerzo que inviertes en ellos se amortizan en el éxito a largo plazo de tu empresa.