Elena Bello El saneamiento de los datos, o Data Hygiene, es una práctica esencial que abarca no solo la limpieza y mantenimiento de datos, sino también su protección y gobernanza, especialmente en entornos de inteligencia artificial y automatización. Se trata de una inversión de gran alcance porque a la larga supone una optimización de los recursos, una reducción de los tiempos y potencia los procesos de toma de decisiones. ¿Quieres saber más sobre en qué consiste el Data Hygiene? ¡Sigue leyendo!
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¿Qué es Data Hygiene?
Sin duda, el Big Data está cogiendo mucha relevancia estos últimos años, y no es para menos. La combinación con inteligencia artificial y machine learning ha transformado la forma en que las empresas gestionan y analizan grandes volúmenes de información.
Se utiliza para aumentar la información que tiene una empresa sobre sus clientes. Es decir, el Big Data actúa como un multiplicador de fuerzas y esto proporciona a las organizaciones una mayor inteligencia sobre los usuarios. Pero el Big Data tiene una gran debilidad, que es lo que entendemos como «datos sucios o dirty data», de ahí nacen también términos como data cleansing o data scrubbing, Este grupo engloba desde datos duplicados a datos inexactos, y esto supone una gran amenaza, ya que pueden cambiar totalmente los resultados de una empresa.
La información que una empresa posee de sus clientes es uno de los elementos más importantes de una organización. Cuando los trabajadores realizan estrategias o toman decisiones en base a datos sucios, es decir, erróneos, esto les puede jugar una mala pasada. Según diversos estudios, aproximadamente el 40% de los profesionales en marketing y ventas creen que pueden confiar en los datos de su CRM, gracias a la implementación de sistemas de automatización y verificación de datos en tiempo real. De hecho, según un estudio de IBM, la pésima calidad de los datos le cuesta a la economía de EEUU unos 3,1 billones de dólares al año. Se estima que les cuesta a las empresas un 12% de los ingresos totales.
Dicho esto, ¿qué es entonces Data Hygiene? Es el proceso que no solo clasifica y limpia datos incorrectos o desactualizados, sino que también garantiza la calidad y seguridad de los datos mediante el uso de herramientas de inteligencia artificial para detectar y corregir errores automáticamente. Al seguir esta práctica las organizaciones pueden saber en todo momento dónde se encuentran sus datos durante todo su ciclo de vida y reducir la cantidad de estos que se almacenan destruyéndolos con éxito para minimizar el riesgo.
Buenas prácticas en Data Hygiene
En resumen, podríamos definir Data Hygiene como los procesos que se llevan a cabo para asegurar la limpieza de los datos. Estos se consideran limpios si están relativamente libres de errores. Pero Data Hygiene es mucho más que garantizar simplemente que se tenga la información correcta cuando se necesita, se trata de crear un proceso más amplio en torno a la gestión de datos. A continuación, te explicamos buenas prácticas a la hora de fusionar y depurar datos:
Realiza una auditoría
Antes de empezar con este proyecto, es necesario una evaluación del terreno, por así decirlo. Para ello, hay que evaluar la calidad de los datos de todos los sistemas que utiliza la empresa para guardar información de los clientes. Luego, determina qué fuentes de entrada de datos son necesarios para cada sistema.
A veces recopilar demasiada información juega en nuestra contra, ya que puede suponer una sobrecarga de datos y aumentar el porcentaje de datos incorrectos. Si las fuentes de entrada de datos no son relevantes a la hora de convertir clientes potenciales hay que eliminarlas.
Detectar qué plataformas utilizamos
De la mano del punto anterior, es necesario revisar también qué acciones de recopilación de información estamos utilizando. Esto incluye formularios de inscripción, formularios de encuestas, de descargas de documentos, etc. Hay que evaluar cuáles son fundamentales y si están bien planteados.
Por ejemplo, es posible que si se les pide a los posibles clientes que incluyan información personal demasiado pronto durante el proceso de compra muchos de ellos opten por proporcionar información falsa. Puede deberse a que quieren proteger su anonimato. También es posible que, si hay que rellenar demasiados campos en un formulario, estos escriban información falsa para acelerar el proceso. Todo esto hace que el porcentaje de datos sucios aumente.
Actualiza los datos a tiempo real
En muchos casos los datos están sujetos a la desactualización. Los clientes pueden mudarse, cambiarse el teléfono, de trabajo, de empresa, etc. El deterioro de los datos es rápido. Esto se traduce en el envío de los mensajes equivocados a los clientes equivocados por parte de los profesionales de marketing y ventas.
Algunos estudios aseguran que cada año cambian hasta el 20% de todos los números de teléfono y el 25% de los directores ejecutivos. Pero no solo los altos cargos, hasta el 60% de las personas cambian de puesto laboral dentro de sus empresas anualmente.
Pasos para llevar a cabo un minado de datos
Automatiza el proceso
Como en casi todo, vale la pena invertir tiempo y esfuerzo en adquirir sistemas automáticos que sean capaces de agregar, limpiar y eliminar datos sin tener que hacerlo de forma manual. Este tipo de sistemas pueden analizar grandes cantidades de datos y utilizar algoritmos para detectar anomalías o fallos.
Los humanos cometemos fallos a menudo y no podemos evitarlo. A veces un error que pasa desapercibido, como una falta de ortografía, puede derivar en una incidencia mayor. La limpieza manual de datos puede ser la peor pesadilla de cualquier empleado, ya que es muy laboriosa y antieconómica.
Agrega restricciones y reglas estándar
Todo el equipo tiene que seguir las mismas normas para evitar duplicaciones. Considera qué campos de entrada deben estandarizarse. Por ejemplo, la distinción entre mayúsculas y minúsculas debe eliminarse a menos que sea absolutamente necesario. También los saludos como Sra. o Srta. deben normalizarse, igual que las abreviaturas en las direcciones, que deben convertirse en palabras enteras o viceversa.
En cuanto a las restricciones, solemos pensar qué campos deben ser obligatorios y si se pueden establecer restricciones de rangos para evitar que los usuarios ingresen valores diferentes de un umbral determinado, por ejemplo.
Misma empresa, mismo CRM
En muchas empresas los departamentos de ventas y marketing van cada uno por su lado. Tienden a hablar su propio idioma y a tener su propio estilo y formatos de datos. Por eso, es imprescindible que todos los departamentos que estén involucrados en la actualización de la información del cliente se alineen con la precisión de los datos. La integración suele ser el mejor enfoque fomentando una buena comunicación entre ambos equipos.
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