Una descripción general completa de la estandarización de datos en las empresas
Publicado: 2024-05-28Las empresas a menudo tienen dificultades para implementar rápidamente inteligencia de marketing debido a formatos de datos inconsistentes y un panorama publicitario fragmentado. Estas inconsistencias dificultan la obtención de información oportuna y precisa, lo que retrasa la toma de decisiones y reduce la eficacia general de las estrategias de marketing.
Con la estandarización de los datos, las empresas pueden optimizar la integración, mejorar la precisión de los datos y acelerar la implementación de inteligencia de marketing procesable.
Este artículo examina lo que significa estandarizar datos y describe estrategias efectivas para implementar la estandarización de datos para aprovechar al máximo sus ventajas.
¿Qué es la estandarización de datos?
Al estandarizar los datos, los equipos de marketing pueden mejorar la calidad de los datos, mejorar los análisis entre canales y respaldar una toma de decisiones más informada.
Comprensión de la estandarización de datos y conceptos relacionados
La estandarización de datos a menudo se mezcla con varios términos relacionados pero distintos, especialmente en los campos de la gestión y el análisis de datos. Comprender las diferencias entre estos términos es crucial para el manejo adecuado de datos y la implementación de procesos.
Estos son los términos clave que comúnmente se confunden con la estandarización de datos.
Normalización de datos
La normalización de datos se refiere al proceso de organizar datos en una base de datos para reducir la redundancia y mejorar la integridad de los datos. Implica estructurar una base de datos de acuerdo con un conjunto de formas normales para minimizar la duplicación de información.
Limpieza (o limpieza) de datos
La limpieza de datos implica detectar y corregir (o eliminar) registros corruptos o inexactos de un conjunto de datos. Este proceso incluye identificar partes de los datos incompletas, incorrectas, inexactas o irrelevantes y luego reemplazar, modificar o eliminar estos datos sucios.
Enriquecimiento de datos
El enriquecimiento de datos se refiere al proceso de mejorar, refinar o mejorar datos sin procesar mediante la combinación de datos de terceros de fuentes externas adicionales. Este proceso agrega valor al conjunto de datos original antes de usarlo o analizarlo.
Transformación de datos
La transformación de datos es el proceso de convertir datos de un formato o estructura a otro. Este es un término amplio que puede incluir estandarización pero también abarca otras modificaciones como cambiar tipos de datos, agregar información y cálculos más complejos.
Integración de datos
La integración de datos implica combinar datos de diferentes fuentes para proporcionar una vista unificada. Este proceso a menudo implica varias operaciones, como transformación, limpieza y enriquecimiento de datos para consolidar datos dispares.
¿Por qué estandarizar los datos?
Los formatos de datos inconsistentes causan ineficiencias, ya que los equipos pierden tiempo reconciliando y limpiando datos en lugar de centrarse en tareas estratégicas. Esto a menudo conduce a la pérdida de oportunidades debido a conocimientos inexactos, lo que dificulta analizar adecuadamente el comportamiento del cliente y el rendimiento de la campaña. Además, los datos poco fiables pueden dañar las relaciones con los clientes al afectar negativamente a la personalización y la calidad del servicio.
Si esto por sí solo no es razón suficiente para estandarizar los datos, aquí hay más beneficios que conlleva.
Calidad de datos mejorada
La estandarización de los datos garantiza que toda la información siga formatos y definiciones consistentes, reduciendo errores e inconsistencias. Para los especialistas en marketing, esto significa datos más confiables en los que se puede confiar para el análisis y la toma de decisiones, lo que conduce a conocimientos más precisos y estrategias efectivas.
Análisis multicanal mejorado
Con datos estandarizados, los equipos de marketing pueden integrar perfectamente información de varias plataformas. Esta integración proporciona una visión integral de las interacciones con los clientes y el rendimiento de las campañas en todos los canales, lo que permite análisis multicanal más efectivos.
Informes optimizados
La estandarización de datos simplifica el proceso de presentación de informes al garantizar que todos los datos sean comparables y alineados. Esto facilita la generación de informes consistentes y precisos.
Eficiencia operacional
Los datos estandarizados reducen el tiempo y el esfuerzo necesarios para la limpieza y preparación de datos. Esta eficiencia operativa permite a los especialistas en marketing centrarse más en actividades estratégicas en lugar de dedicar tiempo valioso a tareas de conciliación de datos, lo que mejora la productividad y la eficacia.
Cumplimiento normativo
Mantener datos estandarizados ayuda a garantizar el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos como GDPR y CCPA. Al adherirse a definiciones y formatos de datos coherentes, los equipos de marketing pueden gestionar mejor la privacidad y la seguridad de los datos, reduciendo el riesgo de problemas legales y multas.
Ahora que conoce todos los beneficios de la estandarización de datos, pasemos a cómo hacerlo.
Estrategias de implementación de estandarización de datos
Implementar la estandarización de datos de manera efectiva en toda una organización requiere una estrategia bien pensada que aborde los aspectos técnicos y humanos de la gestión de datos. Estos son los pasos clave a considerar.
1. Establecer estándares claros
Comience por desarrollar un conjunto integral de estándares de datos que definan formatos, unidades y reglas de integridad de datos.
Por ejemplo, la estandarización de datos implica establecer formatos uniformes para la información de contacto del cliente, como garantizar que todos los números de teléfono estén en formato internacional (por ejemplo, +1-555-555-5555). Sin estandarización, el mismo número de teléfono podría registrarse de múltiples maneras inconsistentes, como 555-555-5555, (555) 555-5555 o +1 (555) 555-5555, lo que puede causar problemas al integrar datos de varias fuentes. .
La colaboración es clave, por lo tanto, involucre a las partes interesadas de varios departamentos para garantizar que estos estándares satisfagan diversas necesidades funcionales y sean adaptables a diferentes plataformas y tecnologías.
2. Aprovechar las herramientas de automatización
Utilice herramientas de automatización para hacer cumplir estos estándares de datos de manera consistente en toda la organización. La implementación de software de gestión de datos y canalización de datos de marketing ayudará a automatizar la aplicación de reglas de estandarización durante la entrada y el procesamiento de datos, minimizando los errores manuales y mejorando la eficiencia.
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.
3. Capacitación y soporte continuos
La estandarización de datos tiene que ver tanto con las personas como con la tecnología. Brinde capacitación continua a los miembros del equipo para que comprendan la importancia de la estandarización y se aseguren de que estén equipados para aplicarla de manera efectiva. Establezca canales de soporte para abordar cualquier problema de estandarización, ayudando a mantener altos estándares y fomentar el cumplimiento de los protocolos establecidos.
4. Garantía de calidad periódica
Realice auditorías periódicas y controles de calidad para verificar que se sigan los protocolos de estandarización de datos y se brinden los beneficios esperados. Utilice los conocimientos adquiridos en estas revisiones para perfeccionar los estándares y procesos continuamente.
Además, 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. Infraestructura escalable
Cree una infraestructura flexible y escalable que pueda admitir ajustes y ampliaciones de los estándares de datos a medida que evolucionan las necesidades empresariales. Esta infraestructura debería permitir actualizaciones y modificaciones sencillas sin requerir revisiones extensas, respaldando así la naturaleza dinámica de los datos de marketing.
Desafíos y soluciones de la estandarización de datos
Implementar la estandarización de datos en una gran empresa implica superar desafíos importantes. Así es como las organizaciones pueden abordar estos obstáculos de manera efectiva.
Resistencia al cambio
Los empleados pueden resistirse a adoptar nuevos estándares de datos, especialmente si los beneficios no son claros de inmediato o si interrumpen sus flujos de trabajo habituales.
Solución
Involucrar y educar:
- Involucrar a los empleados en el proceso de estandarización desde el inicio. Esto incluye recopilar sus opiniones sobre los puntos débiles e involucrarlos en la etapa de planificación.
- Implemente programas de capacitación integrales que expliquen los beneficios de la estandarización de datos, no solo para la empresa sino también para sus roles individuales. Resalte cómo hará que su trabajo sea más fácil y más impactante.
Silos de datos
Diferentes departamentos pueden tener sus propios sistemas y protocolos de gestión de datos, lo que genera prácticas de datos fragmentadas que son difíciles de unificar.
Solución
Integración incremental:
- Cree equipos que incluyan representantes de todos los departamentos críticos. Esto ayuda a garantizar que los esfuerzos de estandarización consideren todos los aspectos de las operaciones de la empresa.
- Implementar la estandarización en fases entre departamentos. Comience con áreas que sean menos complejas o más receptivas al cambio para generar impulso y mostrar los primeros éxitos.
Mantener la calidad de los datos
La transición a un formato estandarizado puede generar inicialmente discrepancias en la calidad de los datos, especialmente si los datos existentes son inconsistentes.
Solución
Sólidos controles de calidad:
- Se deben realizar auditorías periódicas de los datos durante y después de la transición para identificar y rectificar cualquier inconsistencia o error.
- Emplee herramientas de monitoreo continuo que detecten automáticamente desviaciones de los estándares de calidad de los datos, lo que permitirá correcciones inmediatas.
Preocupaciones por la escalabilidad
A medida que el negocio crece, el marco de estandarización de datos debe escalarse de manera eficiente sin necesidad de revisiones importantes.
Solución
Arquitectura escalable:
- Utilice principios de diseño de software modular para que se puedan agregar nuevas funciones o actualizaciones sin afectar significativamente el sistema existente.
- Aproveche las tecnologías de la nube que ofrecen escalabilidad y flexibilidad para adaptarse a las crecientes necesidades de datos y demandas computacionales.
Limitaciones técnicas
Es posible que los sistemas de TI más antiguos no admitan la integración de nuevos protocolos de estandarización, creando una brecha tecnológica.
Solución
Técnicas avanzadas de integración:
- Implemente middleware que pueda interactuar entre sistemas antiguos y nuevos, traduciendo formatos de datos sobre la marcha.
- Planifique actualizaciones graduales o reemplazos de sistemas obsoletos que se alineen con la estrategia de TI a largo plazo de la organización.
Optimización de campañas de marketing mediante la estandarización de datos
Improvado agiliza el proceso de estandarización de datos al automatizar todo el ciclo de preparación de datos, desde la extracción hasta la normalización y transformación. La plataforma garantiza que los datos de varios canales sean consistentes y estén listos para el análisis. Esto es crucial para las organizaciones que dependen de datos precisos y uniformes para informar sus estrategias de marketing.
Cerebro by Improvado mejora estas capacidades centrándose en la gestión de datos de campaña y la gobernanza de datos. Cerebro automatiza las comprobaciones operativas y de cumplimiento de los datos de marketing con respecto a los estándares establecidos, garantizando que todo, desde las convenciones de nomenclatura hasta los parámetros de orientación, sea coherente en todos los activos.