En un entorno en el que los datos se han convertido en la materia prima por excelencia, la normalización de base de datos se ha convertido en una prioridad. En este sentido, el data quality es el método más eficaz para controlar, analizar y organizar la información que llega a la empresa.

 

Claramente, el contexto actual requiere un análisis regular de la calidad de los datos, pero muchas organizaciones se ven limitadas por la dificultad de crear soluciones internas y el bajo presupuesto. Sin embargo, con el enfoque correcto, el data quality es posible para cualquier organización.

 

El papel del data quality

Pero los datos únicamente son únicamente son útiles si son de calidad. Los malos datos son, en el mejor de los casos, intrascendentes. En el peor de los casos, pueden llevar a las empresas a cometer errores costosos.

Por lo tanto, no alcanzar la calidad de datos adecuada puede convertirse en un grave problema. Principalmente porque se estarán manejando datos erróneos, lo que se traducirá en una pérdida de tiempo y en costes adicionales. Esos costes provienen del tiempo que los empleados deben dedicar a corregir los datos incorrectos y los errores en la relación con los clientes.

 

Detectar duplicados y calidad de datos

Detectar duplicados es fundamental para alcanzar el data quality. Sin embargo, son varios los factores que inciden:

 

1. Exactitud

La precisión en la información afecta directamente en las decisiones de compra. Es vital de cara a segmentar el público objetivo de manera correcta y eficaz.

 

2. Integridad

Los datos no solo deben ser exactos, sino completos. Es decir, es preciso comprobar que la información recopilada sea íntegra.

 

3. Relevancia

Los datos recopilados también deben ser útiles para las campañas e iniciativas para las que se utilizarán. Incluso si la información tiene todas las demás características de los datos de calidad, si no es relevante para sus objetivos, no es útil. Es importante establecer objetivos reales y alcanzables.

 

4. Validez

Los datos son válidos si están en el formato correcto, del tipo correcto y se encuentran dentro del rango correcto. Si los datos no cumplen con estos criterios, es posible que tengamos problemas para organizarlos y analizarlos.

 

5. Oportunidad

Los datos normalmente se vuelven menos útiles y menos precisos a medida que pasa el tiempo. Aquellos que reflejan los eventos que ocurrieron más recientemente tienen más probabilidades de reflejar la realidad actual. El uso de datos obsoletos puede llevar a resultados inexactos y tomar acciones que no reflejan la realidad actual.

 

6. Consistencia

Cualquier elemento registrado debe ser coherente. Si la información no es consistente puede significar que los departamentos de la empresa no están bien coordinados y que es preciso realizar algunos ajustes.

 

¿Por qué es importante?

 

A medida que mejoran las técnicas y tecnologías de administración de datos, los datos continúan siendo cada vez más importantes para las empresas. Cada vez más empresas los utilizan para tomar decisiones sobre marketing, desarrollo de productos, finanzas y más.

Además, si las compañías obtienen beneficios, los convierten en una forma de diferenciarse de su competencia. Igualmente, aquellas que no aprovechan los macrodatos y las tecnologías relacionadas corren el riesgo de quedarse atrás.

Las nuevas tecnologías también están aumentando la importancia de los datos y su calidad. Las tecnologías como la inteligencia artificial y la automatización tienen un enorme potencial, pero el éxito con estas tecnologías depende en gran medida del data quality. El aprendizaje automático, por ejemplo, requiere grandes volúmenes de datos precisos. Cuantos más datos buenos tenga un algoritmo de aprendizaje automático, más rápido podrá producir resultados y mejores serán esos resultados.

La eficacia de los datos también es crítica debido a problemas relacionados con el cumplimiento. A medida que las regulaciones con respecto a los datos continúan evolucionando, es cada vez más importante que las empresas administren sus datos correctamente. Si el uso es incorrecto, es más difícil demostrar el cumplimento de las nuevas normativas (RGPD).

 

¿Qué beneficios ofrece esta normalización de datos?

A continuación, algunos de los beneficios potenciales.

 

1. Toma de decisiones más informada

La calidad de datos conduce a una toma de decisiones acertada. Cuantos más datos de alta calidad tengamos, más confianza tendremos para tomar decisiones. Los buenos datos disminuyen el riesgo y pueden dar como resultado mejoras consistentes en los resultados.

 

2. Mejor definición de la audiencia

Sin datos de alta calidad, los mercadólogos se ven obligados a tratar de aplicar a una amplia audiencia, lo que no es eficiente.

 

3. Contenido y campañas más efectivas

Conocer bien a nuestra audiencia puede suponer un contenido y una publicidad personalizada y exitosa.

 

4. Mejor relación con el cliente

Conocer a fondo a nuestro cliente implica ofrecerle aquello que busca o necesita. Así, estimulamos su fidelidad.

 

En conclusión, mejora la rentabilidad

En DEYDE trabajamos por la normalización de base de datos como forma de alcanzar una información eficiente. Algo que, en última instancia, mejora la rentabilidad. Es así porque al crear campañas de marketing efectivas logramos aumentar las ventas. También reduce el desperdicio de anuncios, lo que hace que nuestras campañas sean más rentables.

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