5 mejores prácticas para mejorar la calidad de los datos

Mejorar calidad de los datos es extremadamente importante para organizaciones de todos los tamaños. La falta de datos limpios, validados y de alta calidad puede dar lugar a errores fácilmente evitables que, en ocasiones, pueden resultar costosos para la organización. Reciente datos de Gartner muestra que los datos no organizados son responsables de pérdidas anuales promedio de hasta $15 millones.

A medida que los entornos comerciales continúan volviéndose más complejos y las organizaciones aprovechan los datos disponibles en varios formatos de archivo y ubicaciones en la nube, mejorar la calidad de los datos es absolutamente crucial para garantizar que sus decisiones no se basen en datos poco confiables o inexactos. ¿Está interesado en mejorar la calidad de sus datos para tomar mejores decisiones comerciales? Aquí encontrará todo lo que necesita saber sobre cómo mejorar la calidad de los datos y cómo puede ayudar a su organización.

¿Qué es la calidad de los datos y por qué es importante?

La calidad de los datos puede significar diferentes cosas para diferentes organizaciones. Algunos pueden priorizar métricas como la precisión y la consistencia para medir la calidad, mientras que otros pueden centrarse más en la confiabilidad y la integridad. Independientemente de cómo defina el término, los datos de alta calidad permiten a las empresas crear proyecciones y pronósticos mucho más precisos, anticipar y resolver problemas operativos y crear estrategias proactivas para ganarse a los clientes actuales y potenciales.

No hace falta decir que cuando trabaja con datos que no se han limpiado y validado de antemano, debe tener mucho cuidado para garantizar que los informes y análisis que surgen de estos datos sean precisos y no estén cargados de errores. Al mejorar sus datos, estas organizaciones pueden automatizar sus integración de datos y procesos de análisis sin preocuparse por datos obsoletos, inexactos o poco confiables.

5 mejores prácticas para mejorar la calidad de los datos

Garantizar la calidad de los datos es crucial para el éxito organizacional. Las mejores prácticas clave incluyen:

• Establecer un proceso para investigar problemas de calidad de datos.
• Establecer directrices claras para la gobernanza de datos.
• Equipos de formación.
• Explorando las iniciativas de Customer360.
• Hacer de los datos de alta calidad una prioridad.

Además, la estandarización de formatos de datos, la limpieza regular de datos, la integración efectiva, el monitoreo con indicadores clave de rendimiento (KPI), el uso de herramientas de elaboración de perfiles de datos, el fomento de la retroalimentación, la colaboración y el fomento de una cultura de mejora continua contribuyen colectivamente a mantener conjuntos de datos precisos, confiables y valiosos. para una toma de decisiones informada.

1. Establecer un proceso para investigar los problemas de calidad de los datos.

Comprender los problemas de calidad de los datos y cómo pueden afectar a su negocio es el paso más importante para mejorar la calidad de los datos. Después de todo, solo podrá realizar mejoras en la calidad de sus datos una vez que identifique cuál es el problema y por qué es importante resolver estos problemas para su organización.

También es importante investigar las incoherencias de los datos porque ciertos problemas pueden causar problemas mayores en algunos escenarios que en otros. Por ejemplo, un pequeño error ortográfico en el campo "ocupación" en una base de datos de clientes puede no ser un problema demasiado grande en caso de que solo necesite enviar un correo electrónico promocional a un cliente, pero un nombre incorrecto puede marcar una gran diferencia en caso de que Estás en el espacio de venta de entradas o de seguros.

A continuación, se incluyen algunas métricas que puede utilizar para determinar la calidad de sus datos:

• Lo completo: Establecer un proceso para medir la integridad de los datos puede ayudarlo a asegurarse de que no haya brechas en su análisis de datos. Es necesario medir la integridad de los datos para determinar si falta información crucial para garantizar que los conocimientos derivados de estos datos se puedan utilizar para diseñar estrategias confiables y hacer proyecciones.
• Precisión: Verificar la precisión de los datos es extremadamente importante. Una ligera diferencia en el formato de sus datos puede hacerlos inválidos e inútiles. Por ejemplo, si el campo Fecha de nacimiento en su base de datos de empleados acepta fechas en el formato MM / DD / AAAA y un empleado ingresa 13/01/1983 en el campo, los datos serán inexactos y no deberían procesarse más.
• Unicidad: Los valores duplicados y repetitivos pueden causar inconsistencias en sus canalizaciones de datos. Asegúrese de que sus datos sean únicos al erradicar los valores redundantes que pueden afectar la precisión y la confiabilidad, especialmente al crear canalizaciones de integración complejas con múltiples flujos de datos.
• Entradas actualizadas: Los datos actualizados son esenciales en varios escenarios, incluida la previsión y la asignación de presupuestos. Dado que la mayoría de las empresas hoy en día necesitan trabajar con datos en tiempo real y crear informes rápidamente, es importante asegurarse de que todos los datos que se recopilan estén actualizados para mitigar las posibilidades de errores.

2. Establecer pautas claras para la gobernanza de datos

Cumplir con las leyes y regulaciones de gobernanza de datos es absolutamente esencial. No hacerlo puede resultar en multas, sanciones y repercusiones más severas.

Dado que los diferentes equipos utilizan los datos de la organización y de los clientes de diferentes maneras, es mejor llevar a cabo discusiones en toda la empresa para crear pautas de gobierno de datos y decidir cómo se pueden implementar. Estas directrices deben cubrir todos los aspectos de la recopilación y gestión de datos, incluido dónde y cómo se almacenan los datos y qué personal podrá procesarlos.

Desde el punto de vista de la calidad de los datos, implementar estas pautas podría significar la creación de canalizaciones automatizadas para garantizar que ciertos datos se eliminen tan pronto como se procesen o que los datos en algunos campos solo tengan un formato particular.

3. Entrene a sus equipos

Mejorar la calidad de los datos es prácticamente un proceso de por vida y debe tratarse como tal. A medida que su organización continúa obteniendo sus datos desde diferentes ubicaciones, es importante asegurarse de que sus equipos no comiencen a holgazanear y que siempre estén actualizados con los últimos procedimientos cuando se trata de mejorar los datos.

A continuación, presentamos algunos consejos que puede utilizar para realizar su próxima capacitación sobre calidad de datos:

• Conceptos básicos de cómo los datos de mala calidad pueden afectar a la organización
• Desafíos de mejorar la calidad de los datos, especialmente cuando los datos se integran desde múltiples canales
• El costo de los datos de mala calidad (tanto en términos de utilización de recursos como de proyectos fallidos)
• Creación de casos de uso específicos del departamento o del proyecto para comprender cómo funciona la calidad de los datos en situaciones de la vida real

4. Explorar customer360

Cliente360 es un concepto interesante para minimizar los duplicados y promover el uso de datos precisos, confiables y consistentes para impulsar las decisiones comerciales. Los flujos de datos se pueden automatizar e integrar entre sí y la calidad de los datos se puede mejorar eliminando las entradas irrelevantes, duplicadas o corruptas de lo que actuará como su única fuente de verdad.

Dado que estos datos se limpiarán y actualizarán, será fácil usar los datos 360 del cliente en toda la organización para garantizar que no haya problemas causados ​​por la falta de estandarización o por el uso de flujos de datos inconsistentes.

5.Hacer de los datos de alta calidad una prioridad

Esto puede sonar como una obviedad, pero en realidad es uno de los pasos más importantes que puede tomar para mejorar la calidad de los datos. La calidad de los datos a menudo pasa a un segundo plano porque se dedica más tiempo y esfuerzo a la organización. mayores y más importante .

Después de todo, ¿quién querría enfocarse en mejorar la calidad cuando puede trabajar para mejorar su discurso de ventas o crear nuevas estrategias para minimizar los gastos generales?

Comprender cómo la calidad de los datos afecta todas estas otras áreas de su organización y su éxito hace una gran diferencia. Una vez que se dé cuenta de que mejorar los datos puede ayudarlo a mejorar la orientación, mantener clientes potenciales en el embudo de ventas y reducir los costos asociados con la administración de datos de baja calidad, usted y sus equipos priorizarán de buena gana la limpieza, validación y depuración de datos para extraer más valor de ellos.

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