Calidad de datos: la mejor manera de recuperar la confianza en sus datos

Las empresas recopilan datos para obtener información basada en evidencia. Y, sin embargo, el 75% de los tomadores de decisiones clave no confían en sus datos. Además, casi la mitad de los empleados todavía toman decisiones basándose en sus instintos.

Pero si las empresas quieren que los datos tengan un impacto positivo en los ingresos y el crecimiento del negocio, es necesario establecer procesos de calidad de datos. Estos procesos darán más confianza a los empleados y a los responsables de la toma de decisiones y les permitirán apoyarse en los datos a la hora de tomar decisiones empresariales.

Conclusiones clave

• Mejore la calidad de los datos limpiándolos en el punto de recopilación. Esto elimina la necesidad de limpiar los datos más adelante.
• Los datos de calidad tienen siete dimensiones principales: precisión, integridad, consistencia, validez, singularidad, integridad y puntualidad.
• Los cuatro procesos para mejorar la calidad de los datos son el perfilado de datos, el gobierno de datos, la limpieza de datos y la estandarización de datos. Esto se puede hacer manualmente, pero hacerlo abre la ventana al error humano. Una herramienta como Improvado automatiza y simplifica estos procesos.
• Además de usar dimensiones de calidad para medir la calidad de los datos, agregue métricas de productividad y compromiso a la mezcla para un proceso completo de medición de la calidad de los datos.
• La calidad de los datos ayuda a que los procesos de marketing y ventas sean transparentes y mejora la colaboración entre funciones.

¿Qué es la calidad de datos?

Los datos son el nuevo petróleo. Y al igual que el petróleo, que no tiene valor cuando no está refinado, los datos no tienen valor hasta que se convierten en algo utilizable. Desafortunadamente, los datos son frágiles y pueden contaminarse fácilmente.

La calidad de los datos garantiza que esto no suceda. Es el proceso que evalúa los datos, asegura que sean precisos y libres de errores y muestra la imagen adecuada de los conocimientos que le interesan a usted y a su empresa.

¿Qué define la calidad de los datos?

Hay más de 60 dimensiones de calidad de datos. Pero, en la práctica, la mayoría de los equipos de datos se preocupan por siete.

1. Precisión

Esta dimensión de la calidad de los datos se refiere a la precisión y exactitud de los datos. El objetivo de la precisión es producir datos sin errores que reflejen lo que realmente está sucediendo.

Esto generalmente se considera la dimensión más importante de los datos de calidad.

2. Integridad

Cuando los datos incluyen toda la información necesaria para el fin previsto, se consideran completos. La integridad puede variar según el propósito de los datos recopilados.

Por ejemplo, supongamos que el objetivo de los datos recopilados es convertir clientes potenciales en ventas. Si el equipo de marketing solo recopila nombres y correos electrónicos, pero el equipo de ventas necesita números de teléfono para llamadas de demostración, entonces los datos que tiene se consideran incompletos.

3. Consistencia

Los datos en diferentes bases de datos deben ser coherentes para evitar errores de datos en el futuro.

Si su software de marketing por correo electrónico registra un cambio en la dirección de correo electrónico de un cliente, este cambio también debería reflejarse en el software de administración de relaciones con el cliente (CRM). No hacerlo podría ocasionar problemas con las notificaciones de facturación.

4. Validez

La validez de los datos se refiere a la consistencia de los valores de los datos según lo define el negocio.

Por ejemplo, una empresa con sede en Europa podría dar formato a las fechas con el formato dd-mm-yyyy (12 de septiembre de 2022). Pero si alguien agrega una entrada escribiendo con el formato mm-dd-yyyy (12 de septiembre de 2022), entonces estos datos ya no son válidos.

5. Singularidad

La singularidad significa que no hay duplicación de datos ni superposiciones en ningún conjunto de datos.

Digamos que un cliente potencial se registra en un lead magnet como JH Watson. Si luego escriben su nombre como John H. Watson cuando compran su software, esto debe ingresarse como una sola persona en su base de datos.

6. Integridad

Esta dimensión se refiere a la preservación de los datos a lo largo de todo su ciclo de vida a medida que se mueven a través de diferentes sistemas y departamentos de su organización. También significa que existen procesos para evitar la manipulación de datos.

7. Puntualidad

La puntualidad de los datos significa que los datos están disponibles cuando se necesitan.

Los estados financieros anuales, por ejemplo, deben estar listos cuando los contadores los necesiten. Si no lo son, no cumple con los requisitos de la dimensión de puntualidad de los datos.

Beneficios de los datos de calidad

Los datos de calidad tienen un impacto positivo en los procesos de una organización y su valor general como empresa.

Cuando se implementan procesos de datos de calidad, y esto se comunica a los responsables de la toma de decisiones, los datos se utilizan más y eventualmente se convierten en la base de las decisiones comerciales y las innovaciones.

Aumenta la rentabilidad empresarial y los ingresos porque los responsables de la toma de decisiones obtienen información más rápidamente. Y también mejora el rendimiento comercial, ya que las personas no pierden el tiempo corrigiendo y reconciliando datos.

La importancia de la calidad de los datos para los equipos de ventas, marketing y gestión de clientes

La calidad de los datos fomenta la alineación entre los diferentes departamentos y sus datos al tiempo que evita errores o inconsistencias.

Esto facilita la colaboración entre departamentos. Hay transparencia en todos los esfuerzos de ventas y marketing, y todos obtienen una visión macro y micro de los clientes y su viaje a lo largo del ciclo de vida.

¿Qué es lo peor que podría pasar cuando los procesos de datos no están en su lugar?

Hemos oído hablar de muchas empresas arrojadas a aguas turbulentas debido a la mala información.

Por ejemplo, Samsung admite haber perdido $ 105 mil millones cuando un empleado cometió un error debido a las medidas deficientes de seguridad de los datos. Uber pagó mal a sus conductores durante muchos años debido a un error contable. El Servicio Postal de EE. UU. gastó alrededor de 1500 millones de dólares en el procesamiento de correos electrónicos que no se pudieron entregar.

¿Y qué hay de las muchas historias que escuchamos sobre los percances de los equipos de marketing y ventas debido a datos incorrectos? Algunos comunes incluyen:

• El equipo de marketing está enviando correos electrónicos que están etiquetados incorrectamente, lo que destruye la confianza en la marca, como mínimo.
• El equipo de PPC está apuntando al segmento de mercado equivocado, lo que termina siendo muy costoso.
• El equipo de ventas está llamando a números de teléfono incorrectos o inexistentes, lo que afecta su eficiencia.
• El equipo de atención al cliente ha facturado a los clientes dos veces debido a entradas duplicadas, lo que ha provocado la ira de los clientes.

Todo esto deja en claro cómo los malos datos pueden poner en problemas a las empresas.

Es por eso que los datos de calidad deben ser una prioridad para cualquier empresa que utilice los datos como piedra angular para las decisiones y actividades comerciales. Los datos de calidad les darán una imagen real de lo que han hecho exactamente, lo que podría suceder y lo que podrían hacer para aumentar los ingresos.

Cómo medir la calidad de los datos

Por el momento, no existe un estándar establecido para medir la calidad de los datos. Las organizaciones deben establecer sus pautas y establecer líneas de base y expectativas sobre la gestión y el gobierno de datos.

Por lo general, las dimensiones de calidad de los datos se utilizan como métricas. A cada métrica se le asigna un peso y un nivel de importancia según la industria o el propósito del conjunto de datos. Por ejemplo, la industria financiera otorga un mayor valor a la validez, mientras que la industria farmacéutica prioriza la precisión.

Mikkel Dengse recomienda ir más allá de medir la calidad de los datos y agregar métricas de productividad y compromiso a la mezcla.

La productividad mide la eficiencia del tiempo dedicado a la gestión de datos, mientras que el compromiso garantiza que los informes de datos estén disponibles cuando el usuario final los necesite.

Cómo mejorar la calidad de los datos

En primer lugar, todos los que trabajan con datos deben asumir toda la responsabilidad por la calidad de los datos. Esto incluye a los creadores de datos (los que crean los datos) y los usuarios de datos (los que usan los datos).

Los usuarios de datos deben comunicar claramente qué tipo de datos necesitan para que los creadores de datos puedan concentrarse en proporcionar datos que satisfagan esas necesidades.

Una vez que esto esté claro, puede proceder a mejorar la calidad de los datos.

Pero, ¿por dónde empiezas?

Para mejorar la calidad de los datos, debe comenzar desde la raíz y permitir que solo ingresen datos de alta calidad a su base de datos. Esto reduce, si no elimina, la necesidad de controles de calidad de datos en el futuro.

Pero esto plantea la pregunta: ¿Qué pasa con los datos que ya tiene? ¿Cómo lo limpias?

Aquí hay cuatro procesos de mejora de datos para corregir cualquier problema de calidad con los datos actuales.

Perfilado de datos

La creación de perfiles de datos es el primer paso para mejorar la calidad de los datos. Es el proceso de revisar y examinar los datos para solucionar cualquier error, falta de información o redundancias.

Cuando se realiza manualmente, el proceso puede llevar mucho tiempo y ser costoso, sin mencionar que es propenso a errores humanos. Sin embargo, las herramientas de integración de datos pueden acelerar y mejorar la precisión del proceso.

Dato de governancia

A las personas de la organización se les deben asignar roles específicos cada vez que manejen datos de la empresa.

Este es el papel del gobierno de datos: el proceso de organizar y administrar datos para que las reglas sean claras sobre quién puede acceder a ellos, qué acciones pueden tomar y qué métodos pueden usar. Esto minimiza el error humano al tiempo que brinda suficiente acceso para que las personas hagan su trabajo.

Limpieza de datos

Los datos que ya no sirven para los objetivos de la empresa deben eliminarse mediante la limpieza de datos, o contaminarán sus datos. Este proceso elimina datos redundantes, inexactos e incompletos.

Estandarización de datos

Los datos pueden provenir de muchas fuentes diferentes. Por ejemplo, para los equipos de marketing y ventas, los datos pueden provenir de su software de correo electrónico, Google Analytics, la herramienta CRM y plataformas publicitarias como Facebook y Google Ads.

A través de la estandarización de datos, puede alinear todos los datos recopilados de estos diferentes lugares y evitar la disparidad de datos. Esto hace que la colaboración entre departamentos y el intercambio de conocimientos sean más fluidos y rápidos.

Una forma sencilla de estandarizar los datos es utilizar herramientas de automatización como Improvado, que extrae datos de más de 300 fuentes de marketing y ventas.

Tu turno

Vivimos en un mundo basado en datos. Las empresas con datos de calidad y saben qué hacer con ellos disfrutan de muchos beneficios. Son los que pueden escalar más rápido y dejar atrás a todos sus competidores.

Si aún no cuenta con la gestión de la calidad de los datos, ahora es el mejor momento para invertir en la calidad de sus datos.