Gestión de la calidad de los datos: herramientas, estrategias de implementación y mejores prácticas

La realidad es que si desea mejorar el rendimiento, no sólo necesita tomar las decisiones correctas, sino también basarlas en datos precisos y actualizados. Por lo tanto, los equipos de marketing a menudo se ven atascados en tareas como el mantenimiento y la validación de datos en lugar de centrarse en tomar decisiones y optimizar campañas.

La gestión de la calidad de los datos ofrece un marco que ayuda a establecer procesos eficientes para el mantenimiento, la validación y la integración de los datos. Al implementar estas prácticas, los equipos de marketing pueden garantizar que sus datos sean precisos, coherentes y confiables y centrarse en las tareas más importantes.

¿Qué es la gestión de la calidad de los datos?

Una estrategia eficaz de gestión de la calidad de los datos permite a los equipos de marketing confiar en sus datos, lo que les permite centrarse en la toma de decisiones estratégicas sin desviarse por inconsistencias o imprecisiones de los datos.

También ayuda a mantener datos actualizados y procesables, lo cual es esencial para una segmentación, orientación y medición del desempeño precisas de los clientes.

Gestión de la calidad de los datos versus gobernanza de los datos

Si bien a menudo se usan indistintamente, la gestión de la calidad de los datos y el gobierno de los datos cumplen funciones distintas pero complementarias dentro de una organización. Diferenciar los dos es crucial para que los equipos de marketing se aseguren de implementar las estrategias adecuadas para gestionar sus datos de forma eficaz.

La gestión de la calidad de los datos se centra en los aspectos tácticos de la gestión de datos, incluidos procesos como la limpieza, integración, validación y seguimiento de los datos. DQM garantiza que los datos utilizados para campañas de marketing, segmentación de clientes y análisis de rendimiento estén libres de errores y discrepancias.

La gobernanza de datos , por otro lado, es más estratégica e involucra políticas, estándares y procedimientos que rigen cómo se gestionan y utilizan los datos en toda la organización. Incluye establecer la propiedad de los datos, definir políticas de datos, garantizar el cumplimiento de las regulaciones y establecer el marco para la administración de datos. El gobierno de datos garantiza que las prácticas de gestión de datos se alineen con los objetivos y requisitos regulatorios de la organización.

Si bien la gestión de la calidad de los datos y la gobernanza de los datos tienen funciones distintas, están profundamente interconectadas.

La gobernanza de datos eficaz crea el entorno y las condiciones bajo las cuales la gestión de la calidad de los datos puede tener éxito. Las políticas de gobernanza definen qué constituyen datos de calidad dentro de la organización, y la gestión de la calidad de los datos garantiza que esos estándares se cumplan mediante su aplicación práctica.

La importancia de la gestión de la calidad de los datos para las empresas

La mala calidad de los datos genera ineficiencias, ya que los equipos dedican demasiado tiempo a corregir errores en lugar de centrarse en iniciativas estratégicas. También resulta en oportunidades perdidas debido a conocimientos incorrectos y puede dañar las relaciones con los clientes cuando la información inexacta afecta la personalización y la calidad del servicio. Los datos inexactos pueden generar riesgos de cumplimiento y posibles sanciones legales, lo que aumenta la carga financiera.

Además, las estadísticas muestran que el 40% de los objetivos comerciales fracasan debido a datos inexactos.

Estas cifras subrayan la importancia de una gestión sólida de la calidad de los datos para evitar pérdidas financieras, garantizar una toma de decisiones precisa y lograr objetivos comerciales.

Implementación de un programa eficaz de gestión de la calidad de los datos

La implementación de un programa eficaz de gestión de la calidad de los datos es un proceso complejo y continuo que exige la colaboración de varios equipos dentro de una organización. Un programa DQM exitoso implica monitoreo, validación y mejora continua de la calidad de los datos para garantizar su precisión, coherencia y confiabilidad. Para lograrlo, es esencial involucrar a analistas de datos, especialistas en marketing, profesionales de TI y partes interesadas clave.

1. Definir objetivos de calidad de datos

Comience por definir claramente qué significa la calidad de los datos para su organización. Establezca objetivos específicos y mensurables que se alineen con sus objetivos comerciales generales, como mejorar la precisión de los datos de los clientes o reducir la cantidad de registros incompletos en sus campañas de marketing. Estos objetivos guiarán el desarrollo de sus estrategias de gestión de datos y servirán como puntos de referencia para el éxito.

Para aumentar la participación del equipo, explique el objetivo identificando áreas clave donde la calidad de los datos afecta sus esfuerzos de marketing. Por ejemplo, mejorar la precisión de los datos de los clientes puede conducir a una mejor orientación y personalización de las campañas, lo que resulta en mayores tasas de participación y conversión.

Además, establezca métricas y KPI claros para realizar un seguimiento del progreso hacia estos objetivos. Esto podría incluir medir el porcentaje de perfiles de clientes precisos, la tasa de eliminación de registros duplicados y la puntualidad de las actualizaciones de datos.

2. Estandarizar los procedimientos de manejo de datos

Establecer procedimientos estandarizados sobre cómo se recopilan, procesan, almacenan y eliminan los datos. Estos estándares garantizan la coherencia en toda la organización y reducen la probabilidad de errores de datos. Las directrices claras también facilitan la formación y el cumplimiento, lo que es especialmente importante en entornos con una alta rotación de personal o múltiples departamentos que manejan datos de clientes.

3. Invierta en herramientas de gestión de la calidad de los datos

Aproveche las herramientas avanzadas de gestión de datos que automatizan procesos clave como la limpieza, validación y enriquecimiento de datos. Estas herramientas pueden mejorar significativamente la eficiencia y precisión de sus iniciativas de calidad de datos al abordar sistemáticamente problemas comunes de datos antes de que afecten los resultados de marketing.

Improvado proporciona una base de datos sólida para operaciones y análisis de marketing integrales. La plataforma agrega datos de más de 500 plataformas de marketing y ventas, CRM y fuentes fuera de línea, los prepara automáticamente para el análisis y los carga de forma segura en un almacén de datos o una herramienta de BI de su elección. El proceso está completamente automatizado y no requiere experiencia técnica ni conocimiento de código.

4. Monitoreo continuo de la calidad de los datos

Implementar sistemas de monitoreo continuo para rastrear la calidad de los datos a lo largo del tiempo. Estos sistemas pueden identificar y alertar rápidamente a los equipos sobre los problemas que surgen, lo que permite una resolución rápida.

Agilice el proceso integrando soluciones de software de gestión de calidad de datos automatizadas como Cerebro. Cerebro es un servicio de gobierno de datos y gestión de campañas impulsado por inteligencia artificial que valida automáticamente la coherencia de sus datos y le alerta sobre cualquier anomalía y discrepancia en los datos.

5. Fomentar una cultura de calidad de datos

Promover una cultura donde se valore la calidad de los datos en toda la organización. Anime a los equipos demostrando cómo los datos de alta calidad pueden generar campañas de marketing más exitosas y mejores decisiones comerciales.

A continuación se presentan algunos pasos prácticos y ejemplos para fomentar una cultura de calidad de datos:

• Aceptación y promoción del liderazgo : los líderes de alto nivel deben apoyar y defender activamente las iniciativas de calidad de datos. Esto podría implicar la incorporación de métricas de calidad de datos en los KPI para roles de liderazgo, destacando la importancia de datos precisos para lograr los objetivos comerciales.
• Programas de administración de datos : establezca programas de administración de datos donde personas o equipos específicos sean responsables de mantener la calidad de los datos dentro de su dominio. Por ejemplo, un administrador de datos en el departamento de marketing puede supervisar la precisión de los datos de los clientes y las métricas de la campaña, garantizando que todos los procesos relacionados con los datos cumplan con los estándares definidos.
• Integre la calidad de los datos en las operaciones diarias : asegúrese de que la calidad de los datos esté integrada en los procesos comerciales cotidianos. Esto podría implicar incorporar controles de calidad de los datos en los sistemas de flujo de trabajo, utilizar herramientas automatizadas para señalar errores y exigir pasos de validación de datos antes de ingresarlos o generar informes. Por ejemplo, las plataformas de automatización de marketing pueden incluir funciones de validación de datos en tiempo real que solicitan a los usuarios que corrijan los errores de inmediato.

Elevando la gestión de la calidad de los datos con Cerebro

Improvado transforma la gestión de la calidad de los datos al automatizar procesos esenciales como la recopilación, limpieza, validación y comprobaciones de cumplimiento de los datos. Esto reduce la necesidad de supervisión manual y permite a los equipos de marketing redirigir su atención del mantenimiento de datos a la planificación estratégica.

La capacidad de monitoreo en tiempo real de la herramienta es particularmente beneficiosa, ya que identifica y aborda rápidamente las inconsistencias de los datos. Esta respuesta inmediata evita que pequeños errores se conviertan en problemas mayores que podrían afectar el rendimiento de la campaña.

La eficiencia obtenida con el uso de Improvado permite a los profesionales de marketing dedicar más tiempo a analizar datos y menos a administrarlos, lo que respalda una toma de decisiones más inteligente basada en datos que puede impulsar el crecimiento empresarial.

Preguntas frecuentes