La normalización de base de datos es fundamental en todas las empresas, pues los negocios proceden de la comercialización de servicios o productos. Si mantenemos actualizada la base de datos vamos a poder detectar duplicados en los mismos y esto nos asegurará poder trabajar de manera eficiente con ellos.

Si hay una gran cantidad de empleados que trabajen con los datos a diario, la calidad de los mismos tendrá muchas más posibilidades de corromperse. No obstante, la posibilidad de que los datos queden obsoletos con el tiempo también es real, por lo que será necesario reemplazarlos.

¿Cómo podemos depurar los datos?

Gracias a la limpieza de datos, podremos localizar los que son inexactos o erróneos y corregirlos. Por este motivo, al eliminar la información contaminada, su depuración nos garantizará que nuestra base de datos está correcta y es estable.

Algunas de las formas mediante las que podemos depurar los datos son:

1. Emplear métodos diferentes para mejorar la calidad de los datos al depurarlos

La revisión de los datos no solo ha de enfocarse en bases de datos o técnicas estadísticas. Durante el proceso de revisión hay que incluir métodos como la compra y análisis de datos que procedan del exterior y compararlos con los propios.

Otro de los métodos puede ser contar con una compañía externa de telemarketing, pero hay que tener en cuenta nuestra imagen de marca y el estándar de trabajo que se aplica en esa compañía.

2. Notificaciones de información para la depuración

Es necesario asegurarnos un sistema fuerte de gestión en el que identificar información errónea y su actualización en la base de datos. Esto se consigue con un buen sistema de retroalimentación y gestión.

Si, por ejemplo, un email rebota, se ha de informar y eliminar la dirección de correo de la base de datos.

3. Revisión de datos

El primer paso para depurar los datos es revisar la base de datos desde su origen. Es decir, verificar la información inexacta o cualquier desviación al auditar la base de datos con las técnicas y estadísticas de ayuda de la base de datos.

Los que se generan así determinan los atributos y la ubicación de las desviaciones para poder encontrar la raíz del problema.

4. Integración de datos

La limpieza de datos no solo trata de encontrar y eliminar los que son inexactos, sino que se deben utilizar para que la empresa pueda integrar la información completa de cada cliente.

5. Repetir de nuevo el proceso para depurar datos

Como vivimos en un mundo en continuo progreso, es necesario que las empresas puedan seguir el ritmo y, para eso, necesitan repetir el proceso de limpieza de forma regular. 

La única forma de garantizar que una empresa tenga una buena calidad de datos es filtrar los datos corrompidos y actualizar de forma periódica la información de los clientes.

Importancia de mantener el data quality con la limpieza de los datos

Ya sabemos que las empresas deben limpiar sus datos con frecuencia y cómo han de hacerlo, pero aún no hemos hablado de por qué. Es fundamental hacerlo por las siguientes razones:

Los datos son redundantes

Los clientes no suelen ser del todo sinceros, como veremos. Las empresas recogen información de donde pueden, lo que hace que tengan multitud de fuentes de datos. Esto puede derivar en que se acumulen cientos de capas de datos que, en realidad, ya poseemos.

Por ejemplo, puede que un cliente utilice una tarjeta de fidelidad y que haya participado en una promoción. Por ello, es necesario conectar la información, detectar duplicados y eliminarlos.

Los consumidores mienten

No toda la información que recopilamos de los clientes es veraz y guardarla no sirve para nada. Solo ocupa un espacio de forma innecesaria y desvirtúa lo que deduce la empresa sobre esos datos.

No toda la información es valiosa

Es necesario contar con una gran cantidad de información para extraer conclusiones acertadas. No obstante, no todos los datos tienen el mismo valor ni la misma utilidad. En muchas ocasiones recogemos datos que no necesitamos y que no debemos conservar.

La información se queda obsoleta

Aunque seamos eficaces a la hora de recoger los datos de los consumidores o estos nos los proporcionen de buena fe, no tenemos la garantía de que realmente sean importantes a largo plazo. La información cambia constantemente y las empresas deben estar preparadas para recopilarla a la misma velocidad.

El data cleansing es un proceso muy lento y crítico. Requiere de mucho esfuerzo, tiempo y recursos. Por este motivo, es imprescindible que utilicemos las herramientas de limpieza adecuada para proceder a la normalización de la base de datos. La limpieza, gestión y administración adecuada de una base de datos es la mejor forma de garantizar un crecimiento constante de nuestra empresa. Ponte ya en contacto con DEYDE para que hagamos una correcta limpieza de datos de tu base de clientes.

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