A la mayoría de las compañías, independientemente de su sector, nivel de madurez y tamaño, les cuesta garantizar la calidad de sus datos. Compartimos cinco estrategias que pueden ser usadas por las marcas para mejorar la calidad de sus datos.

La precisión de un algoritmo se puede mejorar en hasta un 28 % con datos de buena calidad, lo cual conduce a una segmentación más precisa y un aumento de las ventas. El problema es que muchas empresas no cuentan con datos de calidad. De hecho, el 44 % de los proyectos que llegan a Artefact necesitan una limpieza de las bases de datos porque estos suelen estar incompletos, parcialmente corruptos o no caracterizados.

1. Tómate el tiempo necesario para identificar las áreas problemáticas

Para mejorar la calidad de los datos organizacionales, los especialistas en marketing pueden comenzar aplicando los siguientes consejos:

En vez de enfocarte en resolver problemas, intenta comprenderlos. Los problemas de calidad de los datos suelen estar muy arraigados en los departamentos. Por tanto, es importante seguir una “ruta por puntos” que te permita detectar las dificultades, recopilar información y comprender la profundidad y las causas fundamentales de cada problema relacionado con los datos.

Por ejemplo, un cliente nos comentó que sus malos resultados con el retargeting sobre su CRM se debían a la mala calidad de los datos. Pero cuando analizamos el caso, descubrimos que estaba usando un grupo de activación de Google Analytics incorrecto. El problema no era la calidad de los datos, sino una malinterpretación de los diferentes conjuntos de datos.

2. Designa a un administrador de datos para resolver problemas

Después de identificar los problemas de calidad de los datos, tendrás que designar a un administrador de datos que pueda encontrar soluciones para esos desafíos, así como administrar, controlar y monitorear los datos operativos.

Un administrador de datos se encargará de implementar todos los planes de corrección y acción que sean necesarios. Este asegura la calidad de los datos producidos (brechas entre diferentes fuentes y sistemas, integridad, actualidad, etc.) y documenta todos los datos (fuentes, tipos, calidad, fiabilidad, etc.) para que puedan ser almacenados de forma segura, sean de fácil acceso y se puedan utilizar de forma correcta.

No es fácil encontrar a un administrador de datos calificado. Una estrategia para acelerar este proceso consiste en comenzar de la mano de un consultor externo y luego capacitar a un recurso interno para que se encargue de esta tarea.

3. Crea un equipo de datos SPOC (punto único de contacto)

Aunque el administrador de datos puede encargarse de la calidad de estos, para garantizar el éxito de todos los proyectos necesitarás el apoyo de los diferentes departamentos de tu organización. Una red de almacenamiento sólida conformada por expertos puede proporcionar información, documentación y conocimientos vitales y oportunos al administrador de datos sobre lo que sucede en cada uno de los departamentos.

El administrador de datos también debe trabajar con tus SPOCs de datos como un “equipo funcional”, invitando a los profesionales de los departamentos a trabajar en esprines ágiles con objetivos bien definidos. Es importante que los SPOCs mantengan informados a sus departamentos para que el recorrido completo de los datos sea transparente, comprensible y de fácil acceso.

4. Adopta un enfoque de calidad de datos basado en casos de uso

La mayoría de los especialistas en marketing tienen deberes pendientes en lo que respecta a la organización de los datos y a menudo no saben por dónde empezar. Deben definir sus esprines en función de los casos de uso que pueden mejorar o desbloquear con datos de mejor calidad. Esta es la razón:

5. Adquiere herramientas de calidad que sustenten y faciliten este enfoque

Cuando tengas una comunidad de especialistas en calidad de datos en tu organización, capacítalos con las metodologías y herramientas adecuadas.

Sin embargo, no dotes a tu organización de herramientas específicas para detectar, evaluar, limpiar y corregir los problemas de calidad de datos al inicio. Empieza por procesos manuales bien definidos que permitan restaurar el conocimiento sobre tu patrimonio de datos y ayuden a comprender mejor las causas fundamentales que se encuentran detrás de los problemas de calidad de datos.

Luego, prioriza un dominio de datos (datos del cliente, datos de ventas, etc.) que sea crucial para tu negocio, pero que no tenga demasiados problemas complejos, y define procesos entre equipos que permitan detectar cuándo hay un problema de calidad de datos y cómo resolverlo. Por ejemplo, puedes crear un panel interno para verificar periódicamente la integridad y validez de los datos de tus clientes, comparando puntos de referencia como direcciones de correo electrónico o visitas al sitio web.

Cuando hayas alcanzado un nivel mayor de madurez en la calidad de los datos, podrás invertir en herramientas como Talend o Attacama, las cuales te ayudarán a detectar, perfilar y crear planes de corrección automáticamente. Este tipo de herramientas específicas se conectan a tu ecosistema de datos (datalake, almacén de datos, etc.) y lo convierten en una verdadera torre de control para la calidad de los datos.

Recuerda que, si no les prestas atención, los datos incorrectos pueden tirar por la borda el crecimiento de tu empresa, pero no tiene por qué ser así. Los especialistas en marketing pueden comenzar a limpiar la base de datos fácilmente aplicando algunas medidas tácticas y pragmáticas. Lo más importante es empezar. Como dijera Lao Tse: “un viaje de mil millas comienza con un paso”.

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