La normalización de base de datos o data cleansing hace referencia a los procesos que aplican unas reglas a los vínculos obtenidos tras la transición hacia el modelo relacional. Las bases de datos relacionales deben normalizarse, entre otras cosas, para detectar duplicados de datos y proteger su integridad.

¿Qué hace el data cleansing para mejorar la calidad de los datos?

La limpieza de datos es un proceso totalmente necesario para poder asegurar el data quality o la calidad de los datos que se van a utilizar para los análisis. Con este paso se pretende minimizar el riesgo que puede originarse al basar una toma de decisiones en informaciones incompletas o erróneas.

La limpieza de los datos tiene la función de solucionar los problemas originados por el data quality en dos niveles:

Los datos pueden proceder de distintas fuentes. En este caso, y de forma general, pueden causar conflictos estructurales como consecuencia de la heterogeneidad de los esquemas y modelos de datos. A nivel de instancia, se relacionan con las contradicciones, duplicidades o inconsistencias de los datos.

Los datos también pueden proceder de una fuente única. En esta situación están aquellos asuntos relacionados con la precariedad del diseño de los esquemas. Además, la falta de integridad en las restricciones afectan tanto a la integridad referencial como a la unicidad del dato. A nivel práctico, se pueden englobar cuestiones relacionadas con la incorporación de datos, valores contradictorios o duplicidades.

Principales ventajas de la depuración del data quality

Cada vez son más las empresas que dependen de los datos, ya que afectan a la integridad de los clientes y tienen un efecto fundamental. Por ejemplo, podemos tener equivocados datos tan importantes como una dirección de correo electrónico o una dirección postal a la que debemos enviar una factura.

El data cleansing o la depuración de los datos es el proceso para descubrir y corregir datos incorrectos en una base de datos. Una empresa que tiene sus datos actualizados y correctos los utilizará de forma productiva, significativa y aumentará el valor propio de la marca.

 

¿Cuáles son los beneficios que pueden obtener las empresas tras la depuración de datos?

Algunos de ellos son maximizar las ganancias o reducir los costes operativos, pero entramos en detalle a continuación:

 

Aumenta la productividad

Una base de datos limpia y con un mantenimiento adecuado permite a las empresas afirmar que sus empleados son muy eficientes y productivos durante las horas de trabajo. Por otro lado, evitará que el personal de la organización que tiene contacto directo con los clientes tenga una información errónea o incompleta.

 

Mejora la eficiencia de las actividades de adquisición de clientes

Al tener unos datos de calidad, podemos crear listas de clientes potenciales más eficientes, así se aumentarán los esfuerzos para la adquisición de los mismos.

Para que el proceso de marketing de una empresa, tanto digital como en el mundo offline, sea efectivo, es importante que nos aseguremos con cierta frecuencia que la calidad de los datos es buena. Esto nos da la oportunidad de que las campañas impacten de forma exitosa en nuestro público objetivo.

 

Agiliza las prácticas comerciales

Detectar duplicados en la base de datos nos permite ahorrar dinero y optimizar las prácticas de negocio. Al depurarlos, podemos tomar decisiones acertadas sobre el cambio en algunos departamentos de trabajo o sobre si los podemos integrar en otro lugar.

Los análisis correctos y la depuración de datos nos permitirán identificar una oportunidad para lanzar un servicio o producto a los consumidores o, incluso, identificar nuevas vías de comercialización.

 

Mejora el proceso de toma de decisiones

En una organización B2B, los datos de los clientes se suelen duplicar cada año o año y medio. A pesar de que, en el origen, los datos puedan estar limpios, se puede colar un error en cualquier instante.

Muchas empresas cometen la mala práctica de no dar prioridad a la gestión de su data quality. Algunas, incluso, no tienen establecido registro del último control de calidad.

Una precisa información y la buena calidad de los datos son aspectos esenciales para la toma de decisiones. Con unos datos limpios, la toma de decisiones se ve favorecida, y esto trabaja en favor del éxito del negocio a largo plazo.

 

Aumentan los ingresos

Si trabajamos en perfeccionar tanto la calidad de los datos como la coherencia de los mismos, las tasas de respuesta mejorarán y eso repercutirá en el aumento de nuestros ingresos.

Por otro lado, la duplicidad en los datos es algo que se puede eliminar con mucha eficacia si se depuran. El impacto financiero de los datos duplicados es proporcional al tiempo que permanecen en nuestra base de datos.

La duplicación de los datos mermará de forma significativa los recursos de la empresa. Esto puede causar molestias a los clientes que reciban más de una vez la misma comunicación o que pierdan el interés en nuestros servicios o productos.

En definitiva, debes prestar atención y pensar en la normalización de la base de datos. Contacta con DEYDE y disfruta de todas las ventajas del data cleansing en tu empresa.

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