Los datos se están convirtiendo en una herramienta cada vez más generalizada y amplia en el presente ecosistema digital. Aunque parece que recopilar datos es algo que está al alcance de cualquier empresa, es preciso que estos datos estén estructurados, tengan calidad y sean seguros y fácilmente accesibles internamente para que impulsen los ingresos y el crecimiento.
La calidad de los datos es una medición del estado de los mismos basada en varios criterios: su exactitud, completitud, integridad, oportunidad, coherencia y grado de cumplimiento de las normas.
La acelerada digitalización de las compañías a lo largo de la última década y el crecimiento de empresas nuevas puramente digitales, tiene como consecuencia que cada vez más actores del mercado adopten estrategias de marketing basadas en datos. La puesta en práctica de políticas basadas en los datos trata de responder a la necesidad de ultra-personalización de los mensajes.
Por otro lado, a pesar de la democratización de la analítica web en todos los sectores, los diferentes grupos de usuarios de los datos todavía tienden a centrarse más en la cantidad que en la calidad.
¿Cómo gestionar y mejorar la calidad de los datos?
Cuando adoptan un enfoque centrado en la calidad de los datos, las organizaciones se enfrentan a un doble reto: por un lado, integrar datos correctos en sus sistemas de información y, por otro, eliminar todos los errores que se hayan identificado, tales como datos incompletos, obsoletos o imprecisos.
Aquí, 5 pasos para mejorar de forma continua la calidad de los datos:
Paso 1: Definir un rango de calidad de datos; Dependiendo de los objetivos de la compañía y de la información que se estime útil, se puede hacer un mapa de las necesidades de datos de los equipos y determinar los puntos del contacto relevantes en el trayecto de los usuarios. El objetivo es racionalizar y enfocar los esfuerzos en los datos importantes que ayudarán a gestionar la actividad digital.
Paso 2: Auditar la base de datos; Asegurarse de que las bases de datos no contienen anomalías y son completas. ¿Tienen todos los contactos una dirección de e-mail y/o un número de teléfono? ¿Son correctos? ¿Son correctos los nombres y los apellidos? Si se lleva a cabo esta auditoría con minuciosidad, se puede definir un plan de acción y hacer recomendaciones sobre las reglas para mantener los datos.
Paso 3: Limpiar las bases de datos; Cuando se manejan diversas fuentes de datos, los conjuntos de datos pueden llegar a “contaminarse”. La limpieza de datos consiste en eliminar todas las duplicaciones, la información obsoleta, o incorrecta y los datos mal formateados. Este ejercicio posibilitará trabajar con una base sólida, evitar alteraciones en el análisis de resultados y optimizar la fase de enriquecimiento de los datos.
Paso 4: Checar y validar; Una vez que el proceso de limpieza de los datos ha concluido, hay que asegurarse de que el conjunto de datos está adecuadamente limpio y estandarizado. Es difícil conseguir una limpieza del todo eficiente. Siempre se cuelan micro-errores, así que es conveniente estar preparado para llevar a cabo una segunda limpieza en caso de ser necesario.
Paso 5: Perseverar a largo plazo en los esfuerzos en pro de la calidad de datos; Es importante recordar que la calidad de los datos es un proceso en el que hay que perseverar si se quiere garantizar esa calidad a lo largo del tiempo. Si un ítem de la base de datos contiene un error, es necesario estúdiarlo, corregirlo, regístralo y finalmente adoptar medidas apropiadas para que no vuelva a suceder. Asimismo, asegúrarse de que todos los colaboradores que generan y gestionan datos estén pendientes de seguir las normas de higiene. Idealmente, hay que contar con un responsable de la gobernanza de datos para monitorizar de modo permanente la eficiencia de los procesos.
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