Conceptos básicos de la fusión de datos: proceso, beneficios y casos de uso

¿Sabías que solo los profesionales del marketing utilizan un promedio de 15 fuentes de datos diferentes para recopilar información del cliente? Si bien esto puede parecer sorprendente, las predicciones muestran que este número aumentará a 18 este año, y eso sin siquiera considerar otros departamentos como servicio al cliente, ventas, contabilidad y finanzas.

Las diversas aplicaciones utilizadas por las diferentes funciones de una organización para recopilar información también dificultan la revisión de cada fuente para obtener información precisa. Estas diversas herramientas tienden a recopilar información similar, lo que genera duplicados. La combinación de datos es la solución para contrarrestar los problemas de duplicación, permitiendo a las organizaciones acceder a datos completos, precisos y consistentes.

¿Qué es la fusión de datos?

La fusión de datos es el proceso de combinar dos o más conjuntos de datos en una única base de datos unificada. Implica agregar nuevos detalles a los datos existentes, agregar casos y eliminar cualquier información duplicada o incorrecta para garantizar que los datos disponibles sean completos, completos y precisos.

Sin embargo, diferentes departamentos organizacionales recopilan información similar utilizando diferentes herramientas y técnicas.

Considere una empresa que analiza los datos de los clientes:

• El equipo de marketing utiliza encuestas para obtener información sobre las preferencias, los puntos débiles y las opiniones de los clientes.
• El equipo de ventas utiliza sistemas de gestión de relaciones con el cliente (CRM) para medir información como compras anteriores, satisfacción del cliente y preferencias.
• El equipo de atención al cliente utiliza software de asistencia técnica para crear tickets y mantener un registro detallado de las interacciones de los clientes, lo que garantiza que las inquietudes de los clientes se aborden con prontitud.

Dado que estos equipos recopilan información de los clientes con sus objetivos específicos en mente, los datos recopilados suelen ser similares y deben integrarse para evitar silos. Los datos almacenados por separado incluyen varios problemas como:

• La información dispersa dificulta que los analistas analicen varios conjuntos de datos para interpretarlos correctamente y tomar las decisiones correctas.
• Los datos pueden ser inconsistentes, inexactos o incompletos.
• Los datos duplicados pueden provocar un desperdicio de recursos.

La combinación de datos dispares en un conjunto de datos centralizado permitirá a la empresa generar un perfil de cliente completo para ejecutar campañas personalizadas y crear contenido que resuene con el público objetivo.

En respuesta, la fusión de datos unifica los conjuntos de datos y crea una sola fuente de verdad, ofreciendo beneficios como:

• Eficiencia de recursos: Al proporcionar acceso a la información en un marco consolidado, la combinación de datos acelera la recuperación de información, elimina procesos manuales y repetitivos y mejora las capacidades de búsqueda. Esta centralización garantiza que los recursos se asignen a tareas estratégicas que agregan valor.
• Conveniencia: Al combinar varios conjuntos de datos en uno, los usuarios ya no tienen que reunir información de varias fuentes. La conveniencia de tener datos relevantes en un solo lugar hace que sea más fácil analizarlos y extraer información relevante.
• Toma de decisiones mejorada: La combinación de datos garantiza que la información disponible sea completa, precisa y coherente, presentando una visión holística e integral de lo que sucede dentro de la organización, lo que facilita la toma de decisiones informadas y basadas en datos.

¿Cuándo es necesaria la fusión de datos?

La combinación de datos es una técnica que permite a las organizaciones analizar datos almacenados en diversas ubicaciones, hojas de cálculo o bases de datos. Este enfoque es crucial en múltiples escenarios. Exploremos los más importantes a continuación:

Transformación Digital

Las organizaciones que adoptan la digitalización deben darse cuenta de la importancia de combinar conjuntos de datos. Al aprovechar las tecnologías digitales, los datos almacenados en archivos dispares como Excel, CSV y SQL pueden consolidarse en un formato unificado y estructurado y almacenarse en un sistema de alojamiento y procesamiento de datos centralizado.

Inteligencia empresarial

El acceso a la información correcta en el momento adecuado es esencial para la toma de decisiones basada en datos. En el panorama competitivo actual, las empresas deben garantizar una utilización óptima de los recursos. Según Starmind, el 50 % de los empleados informaron que pasar largas horas buscando puntos de datos dificulta la productividad y el rendimiento general. Por lo tanto, los datos que residen en diferentes aplicaciones (CRM, análisis web, insights de redes sociales) deben combinarse para obtener insights procesables.

Fusiones y Adquisiciones (M&A)

Cuando una empresa adquiere o se fusiona con otra empresa, debe consolidar recursos para operar como una sola unidad u organización. Los datos son un activo vital que debe combinarse y almacenarse en un único repositorio para obtener una imagen completa de las operaciones de la entidad fusionada.

Los escenarios de fusiones y adquisiciones introducen nuevos aspectos como perfiles de clientes, datos demográficos, relaciones con proveedores, datos de empleados y más que abarcan casi todas las facetas de una organización. Por lo tanto, la combinación de datos es crucial para garantizar una integración sin fricciones y mejorar la eficiencia operativa.

Etapas de la fusión de datos: un proceso paso a paso

1. Pre-fusión

Perfilado

Antes de fusionar los datos, es fundamental conocer el estado actual de las fuentes de datos de una organización y el tipo de datos con los que están trabajando. Esto comprende el análisis de atributos, que ayuda a una organización a comprender cómo se escalarán los datos fusionados, en qué características se unirán los datos y qué información adicional deberá agregarse.

Este paso también analiza los valores de los datos de cada atributo en relación con la unicidad, la distribución y la integridad. Por perfilando los datos, las organizaciones pueden identificar los posibles resultados de los datos combinados y evitar errores resaltando valores no válidos.

A continuación, es vital transformar los datos (limpiar, estandarizar y validar) a un formato utilizable. Esto se hace reemplazando los valores faltantes o nulos, rectificando los incorrectos, convirtiendo conjuntos de datos a un formato común, analizando campos de datos largos en componentes pequeños y definiendo condiciones para integración de datos.

Al armonizar los formatos de datos, una empresa garantiza el cumplimiento de las normas y regulaciones legales, la precisión de los datos y la coherencia en varios puntos de contacto.

Filtración

Los datos a menudo se filtran cuando es necesario fusionar un subconjunto de datos en lugar del conjunto de datos completo. En este escenario, los datos se pueden segmentar horizontalmente (se requieren datos de un período de tiempo específico o solo un subconjunto de filas cumple con los criterios definidos para la fusión) o verticalmente (los datos constan de atributos que contienen información sin importancia).

Al filtrar los datos, la información se refina y solo se incorpora información relevante y precisa, lo que mejora la calidad general del conjunto de datos combinados.

Deduplicación

Es esencial garantizar que los conjuntos de datos tengan registros únicos. La información duplicada es una preocupación importante con la fusión de datos, ya que a menudo los departamentos recopilan y almacenan información similar por separado. Por lo tanto, las organizaciones deben realizar una limpieza y deduplicación exhaustiva de los datos para identificar y eliminar duplicados. Esto ayuda a agilizar el proceso de combinación de datos, garantizando que solo se almacenen registros distintos.

2. Fusionar

Una vez que se realizan los pasos de preprocesamiento, los datos están listos para fusionarse. Se pueden emplear la agregación y la integración para combinar datos. Dependiendo del uso previsto, aquí hay algunas formas de ejecutar este proceso:

Agregar filas

Cuando los datos están presentes en diferentes bases de datos y deben combinarse en una, se utiliza esta opción. Para implementar esto, es esencial que los conjuntos de datos que se fusionan tengan una estructura idéntica.

Por ejemplo, si una organización tiene datos de ventas mensuales almacenados en archivos separados, puede agregar las filas para crear un conjunto de datos consolidado que cubra varios meses para descubrir tendencias o patrones.

Agregar columnas

Cuando una empresa quiere agregar nuevos elementos a su conjunto de datos existente, es decir, enriquecerlo, agregar columnas es un enfoque adecuado.

Considere una empresa que tiene datos de clientes (datos demográficos e información de contacto) en una base de datos y un historial de compras en otra. Al agregar las columnas a un identificador único (ID de cliente), puede tener una vista completa del perfil del cliente y los patrones de compra, lo que le permite ejecutar campañas específicas.

Fusión condicional

Es posible que una empresa tenga registros incompletos o faltantes que deban completarse buscando valores en otra base de datos. En este escenario, la combinación condicional es un enfoque útil. Por lo tanto, la información de la base de datos de origen se combina selectivamente con la base de datos de destino según reglas de alineación específicas para garantizar la sincronización y la información precisa.

Por ejemplo, los restaurantes de una cadena alimentaria figuran en una base de datos y las valoraciones de los clientes figuran en otra. Para determinar la calificación promedio de cada restaurante, los dos conjuntos de datos se fusionan haciendo coincidir los nombres de los restaurantes con la opinión y calificación correctas de los clientes.

Nota: En combinación condicional, la base de datos de búsqueda (Fuente) debe tener valores únicos, mientras que el Target La base de datos debe tener duplicados.

3. Post-fusión

Una vez que se completa el proceso de fusión, las organizaciones deben realizar una auditoría final de los datos, como la elaboración de perfiles realizada al inicio del proceso, para resaltar cualquier error, inexactitud o registros incompletos para que se puedan tomar medidas inmediatas para corregirlos.

Desafíos de la fusión de datos

Si bien la combinación de datos es fundamental para obtener datos de alta calidad, las empresas deben tener en cuenta los problemas potenciales que podrían surgir durante el proceso. Algunos factores a considerar incluyen:

• Complejidad de datos: Al fusionar los datos, las diferencias estructurales y léxicas pueden introducir imprecisiones en el conjunto de datos. La heterogeneidad estructural se refiere a un caso en el que los conjuntos de datos considerados no tienen las mismas columnas presentes, mientras que la heterogeneidad léxica es cuando los campos de datos tienen una estructura similar, pero la información contenida en ellos está en un formato diferente. Para abordar esto, es importante invertir en herramientas que definan asignaciones entre diferentes estructuras de conjuntos de datos y permitan la transformación de elementos de datos a un formato estándar.
• Escalabilidad: Cuando se combinan conjuntos de datos, aumentan en tamaño y complejidad, lo que hace que tareas como la comparación, alineación y agregación de datos requieran más recursos. A medida que aumenta el volumen de datos, la capacidad de almacenamiento se convierte en una preocupación emergente. Los sistemas locales tradicionales carecen de la capacidad de escalar, lo que ralentiza el tiempo de procesamiento y aumenta el riesgo de imprecisiones. Para superar esto, las organizaciones deberían migrar a soluciones basadas en la nube para manejar grandes volúmenes de datos sin problemas.
• Duplicación: La combinación de diferentes conjuntos de datos puede generar duplicados, especialmente cuando cada fuente puede capturar de forma independiente la misma información. La duplicación puede llevar a la superposición de información en conjuntos de datos, lo que resulta en análisis inexactos y, por extensión, en una toma de decisiones incorrecta. Para combatir esto, las organizaciones deben emplear algoritmos de coincidencia, realizar una depuración de datos rigurosa y aplicar restricciones de unicidad para identificar y eliminar duplicados rápidamente.

Estrategias clave para garantizar una fusión de datos sin esfuerzo

• Evaluar fuentes de datos: Antes de combinar datos, las organizaciones deben analizar la naturaleza de cada conjunto de datos. Esto incluye comprender los tipos de variables, los formatos de datos y la estructura general. Esto ayuda a anticipar posibles desafíos durante el proceso de fusión.
• Utilice elementos visuales para comprender las relaciones de datos: Las visualizaciones como diagramas de dispersión, gráficos de barras, matrices de correlación, etc., brindan una descripción general de los datos y ayudan a seleccionar las variables correctas para fusionar. Estos elementos visuales facilitan la identificación de patrones, valores atípicos y relaciones dentro de los datos, lo que garantiza la inclusión de información relevante.
• Limpiar y transformar datos: Es esencial limpiar los datos eliminando duplicados y manejando los valores faltantes. Esto garantiza que el conjunto de datos combinado sea preciso y confiable, minimizando errores e inconsistencias.
• Elija los métodos de fusión con cuidado: El método de fusión depende de la estructura de los datos y de los objetivos previstos. Las diferentes técnicas de fusión, como las uniones internas, las uniones izquierdas y las uniones externas, tienen casos de uso específicos. Es fundamental seleccionar el método adecuado para garantizar una integración de datos significativa.
• Seleccione la herramienta de fusión adecuada: Las organizaciones deben realizar investigaciones y análisis adecuados para elegir la herramienta adecuada para sus necesidades de datos. La herramienta debe estar equipada con funciones de creación de perfiles, limpieza y validación de datos y alinearse con la complejidad de los datos y la competencia del usuario para simplificar el proceso de fusión.
• Validar datos combinados: Después de la fusión, la validación continua es vital. A medida que se introducen nuevos registros en el conjunto de datos, por ejemplo, transacciones de clientes, se vuelve imperativo examinar periódicamente los datos combinados para identificar cualquier discrepancia inesperada y garantizar que el conjunto de datos final tenga información actualizada.

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Astera es un software avanzado de nivel empresarial solución de gestión de datos que ayuda a los usuarios durante todo el ciclo de vida de los datos, desde la extracción hasta el análisis. Al aprovechar la IA para extraer sin esfuerzo datos no estructurados y utilizar capacidades sólidas de preparación de datos, la plataforma acelera el tiempo de obtención de información.

Además, la plataforma permite a los usuarios leer de forma inteligente los conjuntos de datos y realizar operaciones de unión/unión/búsqueda mientras monitorean el estado de los datos en tiempo real. Los usuarios pueden definir reglas y criterios para fusionar conjuntos de datos, ya sea uniendo tablas, combinando conjuntos de datos o realizando otras tareas de integración de datos. Sus algoritmos inteligentes ayudan a los usuarios a identificar registros coincidentes de manera eficiente.

Astera permite a los usuarios explorar, visualizar, interactuar y modificar datos de una manera interactiva y fácil de usar. Con Astera, los usuarios pueden revisar los cambios realizados para realizar un seguimiento del historial, lo que proporciona mayor transparencia y control sobre el proceso de fusión.

 

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