La importancia de la normalización de direcciones en base de datos

normalización de direcciones en base de datos

La normalización de direcciones en base de datos es un proceso fundamental para que dichos datos sean funcionales. Tal y como explicaremos a continuación, esta operación posee una importancia fundamental a la hora de volver efectivo cualquier tipo de análisis, de generar campañas eficientes y de marcar estrategias en cualquier empresa.

¿Qué es la normalización de direcciones?

La normalización de direcciones en base de datos es una operación fundamental para el correcto desarrollo de infinidad de acciones de cualquier empresa y muy especialmente de las campañas de marketing. La normalización de direcciones aplicará normas y verificará las direcciones contra ficheros maestros generando datos limpios, estandarizados y validados. Entre otros beneficios esta mejora en las direcciones reducirá tanto costes como tiempos de entrega.

Al mismo tiempo, nos permite cumplir con la Ley Orgánica de Protección de Datos de Carácter Personal (LOPD). Esta ley exige la exactitud de los datos personales de cada persona que aparece en las bases de datos.

¿Por qué es importante la normalización de direcciones en base de datos?

Al contar con direcciones normalizadas y validadas en nuestra base de datos podemos cumplir con los anteriores requisitos. Al mismo tiempo, podemos evitar devoluciones en nuestros envíos (fundamentalmente de campañas de marketing directo) así como disponer de mejores tiempos de envío con los intermediarios postales.

Enriquecer nuestra base de datos con las coordenadas de cada dirección hará que podamos visualizar en mapa la situación de nuestros clientes, competencia, etc. A la vez, nos permite segmentarlos para poder implementar estrategias concretas en función del perfil sociodemográfico de cada uno. Es por ello una tarea fundamental para establecer campañas eficientes de marketing.

¿Cómo se lleva a cabo la normalización de direcciones de base de datos?

La normalización de direcciones de base de datos se realiza a través de un cruce de los datos con los ficheros maestros generados con información de fuentes oficiales. Los organismos oficiales que proveen esta información son el Instituto Nacional de Estadística (INE), la Dirección General del Catastro, el Instituto Geográfico Nacional y Correos.

¿Qué aspectos incluye?

Entre las funciones que incluye la normalización de bases de datos para direcciones podríamos destacar las siguientes:

1.- Inclusión y procesamiento de archivos de diferentes formatos como archivos de texto, access, excel, etc.

2.- Corregir los errores que puedan subsanarse durante el proceso de recogida de dato así como los derivados de las diferentes actualizaciones. Este punto resulta especialmente importante para poder cumplir con la LOPD.

3.- Actualización de los datos de dirección a causa de los factores más frecuentes. Entre ellos pueden estar modificaciones del código postal, o de la denominación de la calle, etc.

4.- Localización y marcaje de los datos duplicados para hacer de ellos uno solo.

5.- Devolución en formato digital y postal de las direcciones asignadas.

Ventajas de normalizar direcciones en base de datos

A continuación te hablaremos de las ventajas de la normalización de direcciones en base de datos. Este es un servicio fundamental para poder tener al día las direcciones de nuestros clientes y de otras empresas relevantes para nuestra actividad profesional.

1.- Garantías

La primera ventaja que tiene la normalización de direcciones en base de datos es que ofrece todas las garantías necesarias para que las entregas de nuestras campañas de marketing sean satifactorias evitando los errores y las devoluciones de envíos.

2.- Verificación

La normalización de direcciones en base de datos aporta además la ventaja de ofrecernos verificación para los datos que en esa se incluyen. Eso quiere decir que podremos tener un registro actualizado con todas las direcciones así como el perfil de los diferentes integrantes. Un aspecto fundamental para poder realizar campañas más eficientes. Gracias a conocer el perfil sociodemográfico de cada uno de sus integrantes podremos adaptar y hacer más flexibles nuestras campañas.

3.- Accesibilidad

La normalización de las direcciones de base de datos nos otorga una mayor accesibilidad a ellos tanto para uso con fines estratégicos como para consultarlos. Es así que las herramientas para la normalización de datos se vuelven muy útiles para las empresas en general y sus campañas de marketing en particular.

4.- Rapidez

Como consecuencia de un uso más eficiente de los datos de dirección en nuestra base de datos también se reducen los tiempos de entrega de la propia correspondencia.

5.- Ahorro de costes

Gracias a un mejor uso de los datos por todos los factores que hemos explicado, podremos ahorrar también en costes derivados de los errores o devoluciones en todo el proceso y en nuestra campaña de marketing.

Mejora la experiencia de tus clientes gracias a MyDataQ

La normalización de direcciones en base de datos se convierte en un paso importante para que nuestro negocio funcione de manera óptima. Desde DEYDE ofrecemos la solución MyDataQ para la mejora de calidad de datos que te ayudarán a ordenar y enriquecer tu información. Si quieres mejorar tu experiencia y la de tus clientes así como dar un salto de calidad en tus estrategias diarias de marketing estás ante la mejor opción.

Perfilado de datos: tipos y aspectos esenciales

El perfilado de datos es indispensable para el análisis y el procesamiento de los mismos. Conforme crecen los datos de nuestra empresa y la infraestructura se traslada a la nube, cada vez es más importante realizar estos perfiles.

Aspectos esenciales del perfilado de datos

Es el proceso de revisar los datos que se disponen en una fuente de información, comprender el contenido, la estructura y las interrelaciones, así como identificar el potencial de los proyectos de datos. En este sentido, podemos destacar que el perfilado de datos es una parte fundamental en tres aspectos concretos:

Proyectos de conversión de datos y migración

Podemos identificar el problema de la calidad de los datos con facilidad gracias al perfil de datos. Así, este se puede manejar con herramientas de integración que copian información desde el origen al destino y que pueden manejar scripts. 

Proyectos de inteligencia empresarial y almacenamiento de datos

El perfil de datos puede identificar problemas de data quality en las fuentes, lo que debemos corregir en términos de extracción, carga de datos y transformación de los mismos.

Proyectos de calidad de datos del sistema origen

Los perfiles de datos resaltan los que tienen algún problema grave de calidad o aquellos que son numerosos. También cuál es el origen de estos problemas como, por ejemplo, la corrupción de datos, las entradas de usuarios o errores en las interfaces. Por eso, el perfilado de datos lleva implícito una serie de características como:

– Recopilar tipos de datos, patrones recurrentes, longitud y estadísticas descriptivas.

– Identificar distribuciones, candidatos clave, dependencias de valor incrustado o funcionales, candidatos de clave externa o el análisis entre tablas.

– Evaluar la calidad de los datos y el riesgo de realizar uniones entre los datos.

– Etiquetar los datos con categorías, palabras clave o descripciones.

– Evaluar la exactitud y descubrir metadatos.

Tipos de perfiles de datos

De entre los perfiles de datos destacan tres tipos que presentamos a continuación:

Descubrimiento de contenido

Podemos buscar en los registros individuales de datos para descubrir errores. La detección de contenido identifica qué filas concretas de una tabla contienen problemas y qué problemas ocurren en los datos. En este sentido, uno de los errores más comunes es un número de teléfono sin prefijo.

Descubrimiento de estructuras

Es necesario que los datos estén formateados, sean coherentes y se realicen verificaciones matemáticas de los datos. El descubrimiento de estructuras ayuda a comprender cómo de bien están estructurados los datos. Así, un ejemplo real sería el porcentaje de números telefónicos que no tiene la cantidad de dígitos correcta.

Descubrimiento de la relación

Hace referencia a cómo se interrelacionan partes de los datos, como pueden ser las referencias entre celdas o tablas en una hoja de cálculo o las relaciones clave entre tablas de bases de datos. Es necesario que comprendamos las relaciones para poder reutilizar esos datos. Las fuentes de datos relacionadas deben unirse o importarse de forma que se preserven las relaciones más importantes.

¿Qué papel juega el perfilado de datos en el data quality?

Cualquier proyecto destinado a mejorar la calidad de los datos de los sistema de información debe residir en una etapa de perfilado de datos, lo que es básico para que podamos realizar las iniciativas de gestión de la información.

Esta tarea ha de ser permanente y obliga a que se defina un marco de actuación que siente las bases de una estrategia integral de la información en cualquier organización. Gracias a este perfilado se inicia una auditoría de calidad de la información con la que podremos identificar la causa raíz de los errores y que permitirá hallar una solución a estos problemas.

Son muchos los motivos que pueden producirse como, por ejemplo, la incorporación de nuevos registros, migraciones entre sistemas, diversidad de las fuentes de estos o la entrada de datos. Con el perfilado tendremos datos de calidad, limpieza de los recursos útiles de las organizaciones y un orden lógico que va desde el descubrimiento y análisis de los datos hasta el desarrollo, definición, revisión y monitorización de estos.

Las tareas no son estándar en todas las organizaciones y deben adecuarse a las peculiaridades y características de cada una. Para ello, hemos de encontrar el equilibrio entre la funcionalidad que se persigue y su coste.

Este proceso debería afrontarse globalmente y no en áreas concretas de un departamento, aunque lo normal es que se realice de forma progresiva. Cuando las soluciones de calidad de los datos y de gobernabilidad no son globales, deben ser escalables y poder evolucionar en el tiempo para que afecte a todos los datos y fuentes disponibles.

Auditoria de calidad de datos

Una auditoría de calidad de datos informará del nivel cualitativo y cuantitativo de los mismos en los que se reflejarán aquellos que estén duplicados, desactualizados o incompletos.

Tras el perfilado de datos, se ejecuta el data quality y otras actividades como el data cleansing o el data assurance hasta conseguir el perfilado final en el que se presentan los informes relacionados con el proceso implementado para obtener calidad en los datos. En este caso puedes contactar con nosotros si quieres dar un salto en la calidad de los datos de tu negocio.

¿A qué nos referimos al hablar de normalización de datos?

La Normalización de Datos es, como la propia palabra indica, el acto de establecer una norma sobre algo.

Dentro de la normalización de datos encontramos un amplio abanico de posibilidad de datos a normalizar dentro de cada empresa. En el caso que nos ocupa, asociado a la labor de DEYDE, hablamos de normalización de direcciones y de nombres. De este modo, en DEYDE:

Separamos una dirección en tipo de vía + nombre de vía + número de vía + resto de vía + código postal + población. Además, normalizamos esa misma dirección si en lugar de “resto de vía”, dividimos ese campo en piso + puerta + letra + bloque + escalera. Otros datos donde aplicamos la normalización es a la hora de separar un nombre en los distintos campos posibles, es decir, nombre + primer apellido + segundo apellido. Asimismo normalizaríamos ese mismo nombre si lo separásemos en nombre + nexo del primero apellido + primer apellido + nexo del segundo apellido + segundo apellido.

CAMPIFICACIÓN DE DATOS

En este sentido, al normalizar lo que hacemos es separar la información de origen en diferentes campos, y por ello hablamos también de términos como campificar o parsear la información.

Esta normalización también la realizamos cuando existen varias formas de escribir una palabra como Avenida: avda, avd., av., avenida,…, y la convertimos en una sola, como por ejemplo ‘AVDA’. Lo mismo sucede al hablar de las formas de escribir Izquierda: izq, izda IZQDA, que pasamos a convertir en ‘IZDA’.

En todos los casos, establecemos normas y vemos también que la normalización permite a su vez la corrección de los datos. Por ejemplo si nos llega un nombre como “FANCISCO MTNEZ” el proceso de normalización, además de separar en nombre y apellido, lo corregiría como “FRANCISCO MARTINEZ”, gracias a tablas de conocimiento que relacionan palabras con su corrección.

Un tipo de datos a normalizar de tipo numérico son los teléfonos, con acciones como la de asignar siempre el prefijo, separar el prefijo del número de teléfono en diferentes campos, eliminar los caracteres no numéricos del teléfono… En el caso de los documentos de identidad, también podemos normalizarlo eliminando caracteres no alfanuméricos (puntos, guiones, comas, …).

CODIFICACIÓN  DE DATOS

En ocasiones a la labor de normalizar también se le denomina estandarizar, o lo que es lo mismo, aplicar un estándar. Ciertos datos, una vez normalizados, son susceptibles de ser codificados (asignar un código único al elemento tratado)

En DEYDE el concepto de codificar se aplica a las poblaciones y calles en el proceso de normalización de direcciones postales. De este modo, cada población y cada calle existente (en nuestros maestros) tiene un código único, asociado a la forma correcta de denominar a esas poblaciones y calles. Cuando codificamos un dato, además del propio acto en sí mismo, estamos confirmando que ese dato existe en un catálogo concreto, en nuestro caso, que existe en nuestros maestros.

De este modo, un dato puede estar normalizado pero no estar codificado. Por ejemplo:

  • La dirección ‘Calle Chile 4 28000 Las Matas’ se normaliza como ‘CL CHILE 4 28000 LAS MATAS’. Codificamos la población y la calle, ya que existe en dicha población.
  • La dirección ‘C/ Chile 4 28.000 Madrid’ se normaliza como ‘CL CHILE 4 28000 MADRID’. Codificamos la población, pero no la calle, ya que no existe en dicha población.

Por contrario, otros datos, como el caso de los nombres, no se codifican ya que no tiene mucho sentido. Podríamos poner un código a todos los que se llaman “LUIS”, y otro código para todos los que se apellidan “MARTINEZ”, el problema es que no existe una lista completa de todos los nombres y apellidos con los que nos podemos encontrar. Por el contrario, el número de calles y poblaciones, está más limitado, por mucho que sea elevado.

Apostar por una buena calidad de datos es evitar tomas de decisiones erróneas futuras, apostar por una base de datos limpia y normalizada, y ahorrar en costos directos por duplicación. Si estás interesado en normalizar tu base de datos o las de tus clientes desde DEYDE recomendamos nuestra solución MyDataQ. ¡Ponte en contacto con nosotros y solicita más información!

Calidad de datos en Big Data | 5 criterios de calidad

Calidad de datos en Big Data

La calidad de datos es toda la información recogida en un sistema de información, base de datos o un almacén de datos (warehouse) cuyas características deben ser que sea fiable, accesible, actual, integral, exacta, completa, relevante y coherente precisamente para que dicha información almacenada pueda cumplir con su propósito.

Calidad de datos ¿por qué es importante en Big Data?

Como ya sabrás, Big Data es una nueva forma de almacenar y procesar información de manera masiva implicada directamente con la toma de decisiones. Eso quiere decir que actúa de hecho como el sustrato de las mismas, por lo que la calidad de la base de información que aporte es de crucial importancia. Es decir, la calidad de datos está directamente relacionada con la calidad de las decisiones que tomamos. 

Big Data mejora dichas decisiones y, al mismo tiempo, el rendimiento de todo un sistema que depende de dicha información. En efecto, la importancia de la calidad de datos está en que es la base con la que componer un mejor y más potente desarrollo para una compañía y, al mismo tiempo, un crecimiento más sólido y de mayor rentabilidad para la misma. Es de hecho posible introducirse en una forma de negocio inteligente (Business Intelligente) gracias a que podemos recabar información de todos los procesos involucrados en una compañía, desde los proveedores hasta la entrega del producto al cliente.

Es la pobreza en calidad de datos uno de los principales problemas que deben afrontar hoy en día las empresas: como consecuencia de la gran cantidad de variables en juego en la producción y manufactura actual. Dichas carencias pueden hacer significativamente menos competitiva a una compañía.

Por el contrario, una buena calidad de datos en Big Data es el camino para mejorar la administración de una empresa y mejorar su rendimiento en cuanto a rentabilidad, control y calidad de todos sus procesos. Naturalmente, esto se refleja en una mejora íntegra de su actividad y con ello de la satisfacción de sus clientes.

Criterios más importantes a tener en cuenta

Como hemos dicho previamente, existen una serie de criterios con los que la calidad de datos debe cumplir. Hay que entender primero de todo que gran parte de estas características están en consonancia con el carácter íntegro y relacional que debe tener la información para/consigo misma. Es así que un buen Big Data es el que consigue conectar cada una de las variables para ofrecer información sintetizada que pueda manejarse como una herramienta dedicada a su propósito: mejorar la actividad empresarial.

1.- Confiabilidad

La fiabilidad es una de las características de la calidad de datos big data más importantes. Es así que podríamos definirla como la conjunción de las siguientes subcaracterísticas:

  • Consistencia: cuando los datos son procesados, los dominios, conceptos y formatos deben coincidir exactamente igual que antes de que fueran procesados. Es decir, deben poseer una estructura interna que sea fiable a lo largo de todo el proceso y que tenga un orden determinado a lo largo de todo el proceso.
  • Exactitud: los datos que se proporcionen sobre el Big Data deben ser precisos. Eso quiere decir que deben reflejar con nitidez el estado actual de una información así como su origen y evolución a lo largo del tiempo. No puede haber fallos en este sentido ya que supondrían trabajar con situaciones que no existen.
  • Integridad: la información debe tener nitidez no solo en sí misma sino respecto al resto del sistema. Debe ser fiel y exacta respecto al resto del contenido y estructura con la cual debe permanecer integrado.
  • Completitud: la información también debe ser fiable en el sentido de que no puede faltar ningún tramo de ella ni ninguna parte de alguna información concreta.

2.- Usabilidad

Este criterio está integrado por tres aspectos importantes. El primero de ellos en calidad de datos es que estos provengan de una determinada industria, país o campo de trabajo. Al mismo tiempo, deben ser revisados y comprobados por especialistas para corroborar su exactitud. Por último, deben ser almacenados y pertenecer a un rango de valores que sean aceptable o conocido.

3.- Disponibilidad

En la calidad de datos, con disponibilidad entendemos dos factores importantes:

  • Oportunidad: es el factor que hace que los datos puedan llegar a tiempo dentro de un periodo limitado para que puedan actualizarse correcta y continuamente. Con ello, el tiempo entre que se recopilan y se procesan cumple con un estándar de calidad que les permite ser eficaces.
  • Accesibilidad: puede generarse una interfaz para el acceso a los datos, pueden hacerse públicos o facilitar su acceso. De cualquier manera, deben ser accesibles para las personas que los van a requerir.

4.- Pertinencia

La calidad de datos también se traduce en que los datos coincidan con el tema del que se trata y que cuenten con una relación dentro del mismo para que puedan resultar útiles y estén de hecho bien organizados. Así pues, aunque los datos no coincidan de forma completa con un tema deben exponer al menos un aspecto del mismo. Por otro lado, los conjuntos de datos recuperados deben estar dentro del tema de recuperación para los usuarios. Por último, el tema de la información suministra coincidencias con el tema de recuperación que emplean los usuarios.

5.- Calidad de la presentación

Otro de los aspectos más importantes con los que debe cumplir la calidad de datos es la propia calidad de su presentación que de hecho es la otra cara de volverlos accesibles. La información debe ser legible, por lo que su formato y contenido debe ser comprensible y claro. Al mismo tiempo, debe poder comprobarse que efectivamente satisfacen al usuario. Igualmente, deben cumplir con la descripción que poseen así como con el código de orden asignado a ellos.

Esperamos que este artículo te haya servido de ayuda. En DEYDE podemos ofrecerte la mejor calidad de datos a través de MyDataQ, que puede detectar todas las anomalías de registros, eliminando la duplicidad de datos para un sistema más nítido y eficaz, y enriqueciendo tu información para dar mayor eficiencia de tu información y con ellos, las decisiones futuras a tomar. Ponte en contacto con nosotros y aclararemos tus dudas.

Depuración de datos: ¿Qué beneficios aporta?

Depuración de datos

La depuración de datos es una de las operaciones más beneficiosas para la gran mayoría de empresas que trabaje con la información contenida en bases de datos. Hoy en día, la gran mayoría de empresas cuentan con este servicio realizado por especialistas en calidad de datos, como DEYDE, para lograr sacar el máximo partido a la información contenida en sus bases de datos.

¿Qué es la depuración de datos?

La depuración de datos o limpieza de datos es el proceso por el que se modifican los datos de determinado sistema de almacenamiento para asegurarnos con ello de que cuenta con la información correcta y precisa. Esta limpieza puede llevarse a cabo de forma manual, aunque en una base de datos grande esto se antoja tedioso y con posibilidad de generar imprecisiones.

La otra opción posible parte de soluciones automatizadas, más recomendables, mediante especialistas en depuración de datos. Para llevar a cabo la depuración de datos se revisa de forma exhaustiva el conjunto de los datos de una empresa, así como los protocolos que están asociados a ella y a cualquier tecnología de almacenamiento de datos en general.

Hay que decir que mediante procesos de calidad de datos no solo se logra una normalización y corrección de los mismos. En ocasiones, como parte del proceso también pueden incluirse operaciones de identificación de duplicidades o identificación de aquellos registros que tengan datos en común para realizar agrupamientos.

Es muy necesaria esta depuración de dato, ya que en muchas ocasiones se da una imprecisión de dichos datos por errores en la sintaxis, escritura, lenguaje o por modificaciones realizadas.

Aspectos que incluye la depuración de datos

Para hablar de los beneficios de la depuración de datos hablaremos en primer lugar de algunas de las operaciones de las que se encarga.

1.- Campificación de datos

En el perfilado de los datos se incluye la campificación o división de los datos que se contienen en un registro. Se procede a la división de un registro de un nombre mediante la separación en: nombre, primer apellido, segundo apellido, nexos de ambos. Además, nos muestra si es persona física o jurídica y el sexo. También se realiza esta campificación en otros datos como direcciones postales o números telefónicos.

2.- Validación

En el proceso de validación de la información toma importancia además de los propios datos en sí y los parámetros básicos que han de cumplir, que estos puedan estar contrastados con organismos públicos y/o oficiales.

3.- Eliminación de los datos duplicados

En la depuración también se efectúa la identificación de datos duplicados, para su posterior eliminación. Por ejemplo, el registro de una misma persona dos veces con un nombre escrito de forma abreviada, la duplicación de una empresa que ha cambiado de nombre, empresas que han sido compradas por una tercera o incluso empresas que ya no tienen actividad.

4.- Adición de datos si fuera necesario

En algunos casos, la depuración de datos puede incluir también la adición de datos que pudieran faltar para dar como resultado un sistema de datos eficiente.

Principales beneficios

Hablaremos ahora de algunos de los principales beneficios que tiene la depuración de datos para tu empresa.

1.- Implementa la eficiencia para captar nuevos clientes

El primer beneficio de la depuración de datos consiste en que gracias a la normalización y deduplicación de los datos es posible crear listas más eficaces a la hora de diseñar campañas para obtener nuevos clientes. Es así que con información correcta se puede optimizar el impacto de dichas campañas. En efecto, para todas las tareas de marketing que deben llevar las empresas es esencial disponer de una buena calidad de datos. Esto no solo vale para campañas físicas sino, sobre todo, para campañas digitales. Es por lo mismo que siempre recordamos que la depuración de datos contribuye a hacer funcional la comunicación de una empresa. 

2- Se mejora la rapidez y precisión de las operaciones de tipo comercial

Hay que recordar también que la depuración de datos afecta específicamente al éxito de las campañas comerciales y no solo a las de comunicación. Cada una de las tareas que lleva a cabo está encaminada a mejorar las prácticas de un negocio y con ello, de paso, ahorrar en costes. Esto afecta muy positivamente al departamento comercial de un negocio entre otros y nos da información fiable para implementar el impacto de las campañas comerciales.

En segundo término, debemos subrayar que la información supone un recurso muy valioso en general. Gracias a ella podemos implementar mejores y más diversas estrategias en el caso de que una no funcionara. Esto quiere decir, disponer de un campo de multicanal con el que podamos comunicarnos y vender de más formas y con un mejor impacto.

3.- Implementa la calidad de nuestras decisiones

Es sencillo de entender que cuando se produce la mejora de información como consecuencia de la depuración podemos tomar mejores decisiones. Esto se debe a que contamos con un bosquejo mucho más preciso acerca del entorno de nuestra propia empresa. Con ello, ahorramos mucho en posibles errores que pudieran producirse a lo largo de nuestra actividad. Con datos es posible disponer de estrategias más efectivas en lo que se ha venido a llamar business intelligence, con la que es posible resultar más competitivos dentro de cualquier sector.

4.- Mejora la imagen de la empresa

La depuración cuenta con un beneficio muy significativo a raíz de los otros tres puntos anteriores, y este es la propia imagen de empresa. Gracias a la mejora de toma de decisiones, al mejor conocimiento de los clientes y a la elaboración de una estrategia más adecuada para la empresa, lograremos sin lugar a dudas mejorar la imagen de la empresa de cara al exterior. La buena reputación de la empresa es de vital importancia de cara a conseguir nuevos clientes y mantener los actuales.

Conclusión

Con todo esto, aunque existe la posibilidad de realizar una correcta depuración de base de datos de forma manual, hoy en día lo más lógico es que se confíe en los servicios de empresas especializadas para esta labor, que ahorran en tiempo y te garantizan sin lugar a dudas una correcta calidad de datos en la información contenida en tus bases de datos. Si estás interesado en poner al día tus bases de datos la mejor solución es contar con un especialista en calidad de datos como DEYDE para obtener el mejor rendimiento para tu negocio de la forma más fiable y rápida posible.

¿Cómo normalizar datos en tu e-commerce con éxito?

normalizar datos en tu e-commerce

La normalización de datos en el sector e-commerce es una tarea fundamental para facilitar el día a día de la tarea comercial. ¿Quieres tener éxito con los procesos de ventas y evitar errores en tus datos?

¿Cómo normalizar datos en tu e-commerce con éxito?

Hay que entender que el uso de datos en los e-commerce es básico en la gestión diaria, por lo que no ha de extrañar que el proceso de normalizar tenga tanta importancia. Quien tiene un e-commerce sabe que una atribución de datos errónea es letal para sus intereses. Por lo tanto, estará bien comprobar si todo está en orden y, en su defecto, cambiarlo.

Hay que partir de una base, y es que cuando no existe un contacto directo y presencial, la corrección de las bases de datos es imprescindible. Si los datos no están bien, puede darse un envío o transacción fallida. No en vano, la normalización de datos pretende evitar este tipo de situaciones indeseables.

Hoy el mercado ofrece soluciones de software que permiten realizar el trabajo en menos tiempo de una forma automatizada. Así es el caso de DEYDE Calidad de Datos, que proporciona una alternativa rápida, especializada y funcional. ¿Quieres saber más? Sigue leyendo:

1. Direcciones Postales

El dato más relevante para cualquier e-commerce es aquel relacionado con las direcciones postales. Las direcciones postales suelen incluir campos como: el tipo de calle, nombre de calle, número, localidad, provincia, código postal y otro tipo de datos como piso, portal, puerta, etc..

Estos datos requieren de una corrección por errores en la escritura, actualización de nombres de direcciones antiguas, identificación de código postal para realizar una comprobación de dirección correcta, estandarización de abreviaturas, entre otras necesidades. Sin esta normalización, como mencionamos anteriormente, tendría una base de datos irregular y una posibilidad de errores en la realización de envíos mucho mayor. Es evidente que se hace necesario cotejar que los datos sean correctos para que no haya problemas.

2. Correo electrónico

Otro de los datos con gran importancia cuando hablamos de e-commerce son los correos electrónicos. Es el principal medio de comunicación de cualquier e-commerce para la confirmación de correos, registros, direcciones y consultas generales. Es importante poder corregir errores de escritura comunes en dominios, comprobación de dominios, caracteres no permitidos, entre otras correcciones.

3. Números de teléfono

El número de teléfono tiene que ser el correcto. A veces, es fácil que se filtren letras en ese campo y sea necesario corregirlo. Por otra parte, no está de más saber cuándo un número es un 900 o un particular y los prefijos de los mismos, para así identificar el origen geográfico de los clientes. Este es uno de los motivos por el que las herramientas de normalización de teléfonos pueden ser más útiles.

La idea es que, cuando hagas una clasificación de datos, resulte más sencillo encontrar lo que deseas. A la larga, será más sencillo segmentar la clientela.

4. Comprueba que los nombres sean correctos

Uno de los problemas recurrentes en las bases de datos es el de los nombres. Campos que se repiten, género que no se ha asignado correctamente o letras juntas son cuestiones que redundan negativamente en la calidad de las bases. Por lo tanto, un primer paso a dar es comprobar que esta información es correcta.

Es importante poder identificar tanto el género como el tipo de persona al que nos estamos refiriendo, esto es si se trata de una persona física o jurídica. También tiene importancia poder separar nombre de apellidos, abreviaturas de nombre y los nexos de unión de los dos apellidos, si existiesen.

5. Coteja el DNI con las facturas que hayas emitido

La facturación obliga a que tu cliente proporcione su DNI o NIF. En consecuencia, este tiene que ser correcto para que tenga validez. Imagina que falta una letra o un dígito de control; la buena noticia es que hay manera de arreglarlo. Este tipo de soluciones, cotejadas con organismos oficiales como Agencia Estatal de Administración Tributaria (AEAT), permiten realizar este tipo de acciones de veracidad.

El resultado es un aumento en tranquilidad y seguridad. No en vano, es importante ajustar la operativa para evitar problemas futuros con las autoridades tributarias.

Si dispones de un software especializado, resultará mucho más sencillo realizar estas operaciones. Normalizar datos en un e-commerce es muy útil por este y otros motivos de interés.

Conclusión

Normalizar datos en un e-commerce se convierte en un paso fundamental para que tu negocio funcione bien. Eso sí, conviene que dispongas de una suite especializada que te pueda ayudar y automatizar en todas estas funciones. No en vano, con todos estos datos será más fácil hacer el trabajo cotidiano. Desde DEYDE se dispone de la solución MyDataQ para la mejora de calidad de datos que te ayudarán a ordenar y enriquecer tu información. Si quieres aventajar a tu competencia y dar un salto de calidad en tus estrategias diarias de marketing estás ante la mejor opción.

5 motivos para trabajar el tratamiento de datos duplicados

tratamiento de datos duplicados

La identificación de datos duplicados es una de las grandes necesidades de cualquier empresa que trabaja con datos en su día a día. La duplicidad es uno de los problemas a los que se enfrentan en la actualidad. ¿Quieres conocer más sobre los datos duplicados y cómo evitarlo?

5 motivos para trabajar el tratamiento de datos duplicados

Lo cierto es que la reiteración de datos de un cliente en una base de datos es algo más común de lo que se piensa. Los motivos pueden ser múltiples, desde un despiste, un cambio de dirección no depurado, varios registros hechos por una misma persona cambiando el nombre, registros de distintas personas dentro de una misma unidad familiar, hasta registros hechos con y sin abreviaturas en nombres. ¿El resultado?: Más trámites, más costes y un uso ineficiente de los recursos corporativos.

En los últimos años, la utilización de internet se ha generalizado. El problema, en estos casos, es que la cantidad de información que hay que utilizar es relevante. Por lo tanto, saber administrarla y filtrarla es una forma decisiva de generar valor y minimizar los trastornos. No ha de extrañar, pues, que las suites especializadas en tratamiento de datos tengan tanta importancia.

Uno de los objetivos que hay hoy es mejorar la calidad de las bases de datos. Esto implica que los nombres y apellidos estén correctamente incluidos, así como las direcciones, correos electrónicos y  teléfonos. Finalmente, y no es un asunto menor, hay que comprobar que además de que los datos sean correctos y que no aparezcan más de una vez.

Los motivos por los que hay que trabajar el tratamiento de datos duplicados son varios. Estos son los más importantes:

1. Ahorro de tiempo

La principal ventaja de esta metodología es, indudablemente, el ahorro de tiempo. Trabajar con una base de datos convenientemente actualizada y sin datos duplicados hará que no pierdas el tiempo en determinados trámites. No en vano, no tendrás que duplicar acciones ni eliminar copias. El resultado, sin duda, es satisfactorio a medio plazo.

La capacidad de ahorrar tiempo es fundamental, de ahí que se tengan que buscar alternativas. De hecho, el tiempo que se pierde en cuestiones poco útiles puede ser redireccionado adecuadamente a tareas más relevantes.

2. Ahorro de dinero

Los envíos o comunicaciones duplicadas suponen un aumento de costes por varias vías. Es obvio, por lo tanto, que trabajar con herramientas que eviten estas situaciones supondrán ir un paso por delante de quien no lo haga. Esto supondrá un ahorro que siempre es de agradecer en cualquier actividad, tanto con fines comerciales como de mera comunicación.

Hay que señalar que el ahorro puede variar, según sea de forma física o solo por medios telemáticos. En cualquier caso, siempre es una alternativa de uso interesante para administrar mejor la información.

3. Mejora de la imagen corporativa

Uno de los principales aspectos a destacar es que, cuando se da una equivocación al enviar una comunicación, se pierde en la imagen empresarial ante el potencial cliente o usuario. Esta es una razón añadida para no utilizar datos duplicados y evitar problemas. Al fin y al cabo, el receptor no quiere que lo molesten más de lo justo y necesario.

La idea es evitar el coste de oportunidad que supone no enviar correctamente la información. Por lo tanto, es una medida que no está de más para no perder reputación empresarial, porque luego es muy difícil de recuperar.

4. Mejora de la calidad de la base de datos

La principal consecuencia de utilizar medidas de deduplicación de bases de datos es que esta va a mejorar. Si varios empleados de la empresa u organización tienen que acceder a una misma base de datos, es algo de agradecer porque se evitarán malos entendidos y, con ello, gestiones innecesarias. La calidad de la información, cuando es mejor, facilita mucho las funciones.

Por otra parte, hay que señalar que con este trabajo será más fácil que la cadena de mando funcione de forma coordinada. El resultado, un trabajo más eficiente en varios sentidos.

5. Ahorro de espacio en disco y nube

Los datos ocupan espacio en el disco, pero también en la nube. Esto supone que, como principio general, hay que considerar cuánto espacio se está ocupando innecesariamente. Esta circunstancia puede ser anecdótica en casos puntuales, pero no cuando es habitual. Recuerda que, cuando se trata de grandes cantidades de datos, es muy fácil utilizar espacio innecesariamente.

Cuando se realiza un tratamiento de identificación de datos duplicados, se puede proceder posteriormente al eliminado de aquellos que nointeresan y ganar en eficacia cuando al trabajar. Esto, a la larga, repercutirá en una mejor administración de tus recursos.

Conclusión

El trabajo de identificación de datos duplicados requiere de soluciones específicas para conseguir los objetivos marcados. Lo bueno de contar con la ayuda de herramientas informáticas es que hacen la vida de las empresas más fácil. Este es el caso de DEYDE, que ofrece mediante su solución MyDataQ Dedupe una alternativa al tedioso trabajo de identificación manual de duplicados. Con esta herramienta se pueden realizar búsquedas de contenido duplicado para su posterior uso y/o eliminación.

Hoy es posible trabajar con más criterio en la línea de conseguir tus objetivos a medio plazo en el tratamiento de datos duplicados. Por lo tanto, no va a estar de más que consultes las distintas opciones y funcionalidades para marcar la diferencia. ¡Llámanos!

¿Cómo fidelizar clientes con tus bases de datos?

fidelizar clientes

Una de las principales premisas de cualquier empresa es hacer nuevos clientes, pero ¿qué hay de los clientes que ya confían en los servicios y/o productos de tu empresa? Aquí entra en juego la fidelización de clientes, un cometido tan importante como la de generar nuevos clientes. Y no podríamos hablar de fidelizar sin hablar de los propios datos ¿Quieres saber cómo fidelizar clientes?

¿Cómo fidelizar clientes con tus bases de datos?

Lo primero que hay que tener en cuenta es que, si has llegado hasta aquí, es porque ya has generado un lead anteriormente o porque cuentas con una base de datos. Por lo tanto, ya se parte de un contacto previo y un interés del cliente. Ahora bien, como se trata de generar valor, es bueno que sepas cómo mejorar la calidad de tu base de datos.

Hay algunos aspectos que dependerán del contenido formal. Ahora bien, existen otras cuestiones que estarán más vinculadas a tus técnicas de promoción. En cualquier caso, toma nota de las siguientes pautas:

1. Asegúrate de que los datos de consentimiento están actualizados

Lo primero que has de comprobar es que el consentimiento está actualizado o ajustado al servicio que pretendes dar. Es relativamente habitual contar con unos datos de consentimiento, o bien desfasados, o bien que no se ajustan a la finalidad que pretendes. Si tu relación con el cliente es buena, pídele la renovación del consentimiento vía online.

Por otra parte, hay que señalar que los datos conseguidos antes del 25 de mayo de 2018 tienen que renovarse. Aunque cada vez son menos los casos afectados, es fundamental que lo recuerdes. Con la aparición de la RGPD la privacidad de los datos cobra una importancia para cualquier empresa que opere con ellos.

2. Comprueba que los datos no están duplicados

Pocas cosas hay más perjudiciales para la imagen de una empresa que los envíos duplicados. Como principio general, te convendrá, y mucho, buscar alternativas para evitar estas situaciones. Existen herramientas de identificación de duplicados como las que te ofrece DEYDE, que te pueden ayudar en este tema.

Recuerda que, para fidelizar clientes, la imagen que ofrezcas es fundamental. Este es un buen motivo para pensarse dos veces si tu base de datos está al día en la información.

3. Realiza comunicaciones segmentadas

Las comunicaciones se pueden segmentar de varias maneras en función de tus intereses. Si hay algo que no soportan los potenciales clientes es sentir que han recibido un spam o un mensaje masivo. Por lo tanto, contar con el código postal o con información sobre la actividad te servirá para enviar comunicaciones personalizadas.

Piensa que, al fin y al cabo, una base de datos tiene que cumplir una función útil. Cuanto más te ajustes a las necesidades de tu potencial cliente mucho mejor. Gracias a la solución de DEYDE podrás realizar esta segmentación de una manera más precisa.

4. Utiliza la información justa y necesaria

La calidad de una base de datos no se mide por la cantidad de información, sino porque esta sea la adecuada. Por lo tanto, recuerda el principio de que lo bueno, si es breve, dos veces bueno. Pide solo la información que necesites pero, además, aplícalo a la utilización cuando te dirijas a tus clientes.

Recuerda que la idea es suscitar la atención, no generar desconfianza en tus clientes. Si utilizas un exceso de datos o estos están desordenados, es posible que consigas el efecto contrario al que pretendes.

5. Envía recordatorios de promociones

Los recordatorios de promociones son la manera de que tu cliente se acuerde de que existes. Para ello, se hace necesario que cuentes con una buena información clasificada correctamente. Esto te permitirá dirigirte rápido a aquellos clientes a los que consideras que tienes algo interesante que ofrecer.

Eso sí, los recordatorios se pueden utilizar con una frecuencia moderada. El exceso de información también puede resultar molesto y no se tomará en serio. Lo que se pretende es suscitar un interés que pueda traducirse económicamente.

6. Haz comparativas de efectividad

El control de los progresos de tus campañas de marketing resultan fundamentales. Ahora bien, esto debería contar con un apartado específico dedicado al uso de bases de datos. Si has hecho unos cambios para mejorar la calidad, estaría bien comprobar cuál ha sido el impacto. No en vano, los cambios tienen que trasladarse a tu relación con los clientes.

Recuerda que el objetivo, a medio y largo plazo, es mejorar. Por lo tanto, no ha de haber problema en comprobar cómo tu trabajo está dando frutos. No en vano, recuerda que siempre estás a tiempo de realizar modificaciones.

Conclusión

Mucho se ha escrito sobre la capacidad de una base de datos. Si bien la captación es fundamental, esta no se puede ni debe hacer de cualquier manera. La diferencia entre llegar o no llegar se dirime, muchas veces, en estos pequeños detalles. Es ahí, pues, donde entra en juego el concepto de calidad.

La calidad de datos se ha convertido en un aspecto irrenunciable en la fidelización de clientes por varios motivos, legales y comerciales. DEYDE está especializada en proporcionar servicios de normalización de datos para todo tipo de empresas. ¿Quieres mejorar la calidad de tu base de datos para fidelizar clientes? Aquí encontrarás la ayuda para ello gracias a la suite MyDataQ.

¿Qué aportan los datos de calidad a tu empresa?

datos de calidad

La utilización de los datos para múltiples aplicaciones del día a día es algo común en una gran cantidad de empresas. Eso sí, conviene saber qué te pueden proporcionar y por qué conviene tener una buena calidad en estos datos. ¿Te gustaría saber más?

¿Qué aportan los datos de calidad?

La primera reflexión que conviene hacer es que los datos tienen que ajustarse lo máximo posible al objetivo deseado. Esto se aplicará indistintamente a las empresas, pero también a los clientes y usuarios. La funcionalidad es una premisa básica para hablar de datos de calidad.

Hay que señalar, además, que la cantidad de datos utilizada ha de ser la justa y necesaria. Un exceso de datos que no se van a utilizar, además de contribuir a la dispersión, puede traer problemas legales en virtud de la Ley de Protección de Datos. En consecuencia, hay que utilizar solo aquello que sea estrictamente necesario para evitar problemas.

¿Qué es lo que te puede aportar una política de calidad en la gestión de datos? Lo cierto es que son varios los beneficios a nivel global. Los principales aspectos que marcan la diferencia son los siguientes:

1. Conocimiento de cliente

El conocimiento de tus clientes es el principal aspecto que te aportan unos datos de calidad. Esto te permite saber a quién dirigirte con mayor precisión y conocer sus posibles intereses. Unos datos de mala calidad, bien sea porque están mal editados o porque aportan informaciones erróneas, pueden resultar un gran problema.

Desde hace unos años se ha venido incrementando enormemente el uso de soluciones de  Data Quality a nivel mundial, aunque aún tiene un largo recorrido en todos los sectores. Este es un hecho importante si buscamos dar un paso más frente a la competencia.

2. Evitar pérdidas de tiempo

Las pérdidas de tiempo son el principal problema de no utilizar datos de calidad. Esto sucede, no solo por la edición, sino también por disponer de datos que no se adaptan a lo que buscas. Si utilizas datos con una mala calidad, se va a duplicar el esfuerzo, de manera que conviene trabajar con unos datos lo más correctos y organizados posibles.

Otra razón de peso relacionada es que facilitan la toma de decisiones, que serán más rápidas y certeras. Este motivo es lo suficientemente importante como para plantearse el uso de datos en condiciones.

3. Proporcionan información de calidad

La información de calidad es el mejor aliado para generar valor. Esto se manifiesta en la capacidad de poder desempeñar mejores campañas hacia un público evitando errores. Por otro lado, el filtro de los datos sirve también para realizar mejores contactos. Este es un buen motivo para utilizar una buena base de datos.

La buena información siempre ha sido poder en todas las sociedades. Hoy lo es más que nunca, por lo que que cuando se procesa una cantidad ingente de datos se hace necesario que estos sean buenos.

4. Visión única del cliente

No es lo mismo contar con una base de datos con duplicidades y datos de clientes de forma individualizada que contar con una base de datos sin duplicidad y agrupada por unidades vecinales o familiares. Tener una visión única de cliente o agrupada por unidades facilita la estrategia de la empresa y evita realizar acciones duplicadas.

5. Mejora de la reputación

Al hilo del anterior hablamos de la reputación o imagen de una empresa. La mejora de la reputación para una empresa u organización que utiliza buenos datos es evidente y real. No en vano, una comunicación errónea o con mala información levanta suspicacias en clientes y usuarios, como puede ser el envío de forma reiterada de una acción. El resultado es que, si lo deseas, podrás conseguir una mejor imagen externa. Esto, a la larga, repercutirá positivamente en tu actividad o en los servicios prestados.

La reputación es uno de los principales activos que puede tener cualquier empresa u organización. Por lo tanto, no está de más cuidarla con las acciones de recogida y gestión de datos.

6. Homogeneización de estándares

Hay que recordar que el número de empresas u organizaciones globales no hace sino crecer. Esta circunstancia hace que los estándares tiendan a globalizarse, así como la recogida de datos. El resultado es que se evitarán disfunciones y, desde el primer momento, se trabajará con unos estándares globalizados.

La homogeneización de estándares es una cuestión funcional pero es que, además, es obligatoria. Recuerda que hay un Reglamento Europeo de Protección de Datos (RGPD) vinculante para todos los Estados miembros.

7. Base de datos limpia y enriquecida

A todo lo anterior hay que sumar la limpieza que se origina en una base de datos. Con una mala calidad de datos la búsqueda a veces se hace tediosa y cada campo se puede presentar de forma distinta. Con una buena calidad de datos se campifica toda la información de entrada y se estandariza para que la búsqueda resulte más fácil. Tener una abreviatura o término común para muchas palabras puede facilitar la búsqueda y evitar errores de envíos.

Si a lo anterior le sumamos la posibilidad de enriquecer toda la información de una base de datos con indicadores socioeconómicos y sociodemográficos hacemos de una base de datos la herramienta perfecta para elaborar estrategias que ayuden al crecimiento de la empresa.

MyDataQ

Estas son solo algunos de los aspectos de mejora gracias a una buena calidad de datos, pero dependiendo del sector del que tratemos existen innumerables beneficios más. La evolución hacia unas bases de datos de mayor calidad es, en cierto modo, natural. Las empresas u organizaciones tienen que adaptarse a un mundo crecientemente competitivo. Esto exige, pues, disponer de mejores recursos para realizar la tarea con garantías de éxito. Es ahí donde se hace importante contar con una buena solución de calidad de datos.

Los datos de calidad son necesarios para poder trabajar mejor y partir de una base sólida en la estrategia empresarial. DEYDE, gracias a su suite MyDataQ realiza esta mejora de calidad de datos. ¿Te gustaría descubrir todo el potencial de MyDataQ? No dudes en consultarnos y solicita una demo de prueba.

¿Qué supone la calidad de datos en el sector de las telecomunicaciones?

calidad de datos en el sector de las telecomunicaciones

En el sector de las telecomunicaciones resulta cada vez más esencial contar con una buena calidad de datos, ya que estos datos son el activo esencial que se maneja en el día a día y que marcan la diferencia en la estrategia de la empresa. Un mal uso de los datos puede provocar errores, a corto y largo plazo, irreversibles para cualquier empresa. Desde DEYDE queremos hablar de algunos de los factores esenciales en la cuestión de la calidad de datos en el sector de las telecomunicaciones.

¿Qué supone la calidad de datos en el sector de las telecomunicaciones?

La calidad de datos en el sector de las telecomunicaciones supone para el mismo sector una prioridad esencial, porque precisa contar con datos de identificación, contacto y localización limpios, normalizados y correctos. Además, entra en juego la importancia de lograr una calidad de datos que mediante una solución adecuada, como MyDataQ, aporte mayor valor a esos datos.

En el sector de las telecomunicaciones no solo importa obtener unos datos normalizados y limpios, sino mantener una visión única de cada uno de sus clientes a la hora de elaborar las estrategias de marketing que se vayan a abordar. Es necesario evitar una mala imagen por posibles duplicidades y datos erróneos, ya que esta imagen de la empresa es uno de los activos fundamentales.

¿Cuáles son las ventajas de una buena calidad de datos?

Al igual que sucede en otros sectores, existen una serie de ventajas que una buena calidad de datos puede proporcionar a cualquier empresa del sector de las telecomunicaciones. Estas son las más importantes:

1.- Mejora la capacidad estratégica

La calidad de datos resulta fundamental a la hora de tomar mejores decisiones en la estrategia. En efecto, los datos y la información contenida en ellos son un recurso valiosísimo en general; y, más particularmente, en el caso de las empresas de telecomunicación, donde además se desarrollan campañas distintas enfocadas a las específicas estrategias y necesidades de la empresa.

Contar con unos datos de comunicación como e-mail o teléfono limpios, normalizados y correctos es esencial. Si a eso le añadimos contar con una buena calidad de datos en las direcciones postales y un enriquecimiento de los mismos mediante datos geográficos y socioeconómicos, hablamos de una visión estratégica muy amplia.

2.- Reducción de errores

Al hilo de lo anterior también podemos hablar de una reducción notable de los errores que se pueden dar en la realización de estrategias de comunicación. El sector de las telecomunicaciones debe velar porque haya una comunicación correcta y sin errores con sus clientes. Como hemos dicho, este punto es esencial a la hora de elaborar las estrategias de marketing y de venta adecuadas.

Por ello, la calidad de datos puede ayudar en el sector de las telecomunicaciones a mitigar los posibles errores que pudieran darse en su área de comunicación con sus clientes; principalmente, mediante comunicación telefónica, envío de e-mailing y/o campañas de correo postal.

3.- Visión única de cliente

Otro de los puntos fuertes que podemos destacar tiene que ver con la identificación de duplicados en los datos de contacto de los clientes. Gracias a ello, podemos ampliar la información que tenemos de un contacto o agrupar clientes por unidad familiar. A través de esta identificación podemos eliminar la información sobrante de un contacto duplicado, para tener así una visión única de los clientes.

De esta forma, además de certificar que los datos que existen en las bases son correctos también nos aseguramos si son funcionales. Dichos datos incluyen nombres, direcciones postales, documentos identificativos, números de teléfono, correos electrónicos, etc.

4.- Nuevas oportunidades estratégicas

Como vimos en uno de los puntos anteriores, el enriquecimiento de direcciones postales aporta nuevas oportunidades de negocio. Tener bien localizados a los clientes permite saber y agrupar a nivel geográfico, económico, por edad, etc…

De este modo, podemos desde aplicar una estrategia concreta para un cliente hasta poder identificar zonas en las que ubicar una nueva oficina con el fin de obtener nuevos clientes y fidelizar a los anteriores.

5.- Supone una ventaja competitiva

En el actual contexto de transformación digital en el que nos encontramos, las herramientas y dispositivos informáticos así como el propio flujo que opera en ellos, los datos, tienen una importancia esencial. Todas las herramientas que estén relacionadas con la calidad de datos permiten a una empresa obtener una ventaja constitutiva frente a la actividad de sus competidores y, al mismo tiempo, les hacen estar mejor y más cohesionadas dentro de sí mismas.

La calidad de datos en el sector de las telecomunicaciones aporta esa ventaja; además supone un factor diferencial para una empresa respecto a otra que no cuenta con una buena Calidad de Datos.

6.- Imagen de marca

La imagen de marca viene siendo desde hace años uno de los indicadores más fiables e importantes para los clientes; y, por lo tanto, para las propias empresas. Cada vez más personas consultan constantemente las opiniones de otros clientes y comentarios sobre la marca en cuestión. Tanto una mala experiencia previa como un cúmulo de malas experiencias no solventadas a otros clientes pueden provocar el momento de decantarse por la competencia.

Conclusión

Contar con una buena calidad de datos es importante en todos los sectores; pero en el caso de las telecomunicaciones es primordial contar con una información precisa de los clientes. Gracias a una suite como MyDataQ se puede mejorar la información contenida en las bases de datos, la estrategia empresarial, la imagen de marca, reducir errores, conocer mejor a los clientes y conocer nuevas oportunidades estratégicas. Si aún no cuentas con una buena calidad de datos, ¡ponte en contacto con nosotros y solicita información!

La importancia de los datos en consultoría tecnológica

datos en consultoría tecnológica

El uso de datos personales de clientes es algo cada vez más común en cualquier negocio, sea del tipo que sea. En el caso del sector de consultoría tecnológica además requiere de una gran importancia por diversos motivos que contamos a continuación.

Los datos en consultoría tecnológica

Uno de los principales aspectos en el sector de la consultoría tecnológica reside en que cada vez ha cobrado más importancia la explotación e interpretación de estos datos, más teniendo en cuenta la llegada del Big Data. De hecho, hoy en día ninguna empresa tecnológica puede dar garantías de ser competitiva sin este uso intensivo de datos. Por lo que quedarían fuera del mercado competitivo.

Por otra parte, y no menos importante, las exigencias legales, son hoy mayores que nunca. Las empresas se responsabilizan de la gestión de los datos ante terceros y a su vez tratan de ofrecer una serie de garantías. No ha de extrañar, pues, que los servicios de consultoría trabajen más esta área.

Sabemos de la importancia de la importancia que requieren los datos en una consultoría tecnológica y de las exigencias legales de los mismos, pero ¿qué datos son los más importantes y cómo podemos asegurar tener una calidad óptima de los mismos?

Tipos de datos

Entre la gran cantidad de datos e información que nos podemos encontrar los principales datos que debemos cubrir son aquellos que hacen referencia a la identificación, localización y comunicación de nuestros clientes. Estos vienen a ser los datos principales que cualquier empresa debe tener.

En relación con los datos de identificación destacan el nombre y apellidos del cliente en cuestión y el documento de identificación (DNI/NIF). Una base de datos sin datos de identificación de clientes pierde una gran parte del interés general para la visión de cliente.

En el caso de los datos de comunicación nos centramos tanto en el teléfono como en el correo electrónico. Son de vital importancia hoy en día para desarrollar cualquier campaña a distancia sin tener que personarse en el domicilio de la persona.

Al hablar de datos de localización hablamos principalmente de direcciones postales. En el caso de las direcciones postales no solo nos centramos en el punto exacto de la ubicación del hogar de un individuo, sino de un amplio abanico de posibilidades que la geolocalización puede generar como es la segmentación por código postal, barrio, distrito, urbanización, etc…, distancia de un punto a otro, agrupamientos por unidades familiares o vecinales, entre otras muchas opciones.

Todos estos datos pierden de importancia si no contamos con una buena calidad de datos en nuestras bases de datos. Mediante este proceso de calidad nos aseguramos una correcta normalización, identificación de duplicidad y enriquecimiento de los mismos datos, para su mejora en la medición e interpretación de los mismos.

Mejoras mediante datos

El hecho de que una consultoría tecnológica cuente con este tipo de datos y esta calidad en los propios datos abre un abanico de mejoras como:

Estrategia de marketing de la empresa

Uno de los principales puntos tiene que ver con la propia estrategia que puede desarrollar la empresa mediante la interpretación de estos datos. Sin duda alguna, contar con unos datos de calidad supone un punto de partida consistente a la hora de tomar decisiones.

Base de datos óptima

Muchas veces nos encontramos con bases de datos que están campificadas de distinta forma, contienen distintas abreviaturas, distintas formas de incluir el nombre, etc.. Todas estas formas de mala organización nos suponen una dificultad añadida a la hora de trabajar con las bases de datos. Estos problemas pueden venir causados porque los datos procedan de distintas fuentes, por unificar bases de datos distintas o por propios errores en la toma de información.

Pues bien, tener una base de datos optimizada con una buena calidad de datos sin duda alguna facilitará la labor de lectura e interpretación de estas bases de datos, ahorrando tiempo y costes.

Visión única de cliente

Otro punto importante tiene que ver con las duplicidades en tus bases de datos. Al hilo del punto anterior, muchas veces se producen errores debido a la duplicación de datos de clientes, y esto nos puede generar una mala imagen y un servicio defectuoso. Pues bien, identificar las duplicidades nos permite tener una visión única de nuestros clientes, y por otro lado un punto de partida para empezar a conocer a nuestros clientes de forma individualizada.

Otros beneficios

Existen otros beneficios para una consultoría tecnológica, como indicamos anteriormente, relacionados con la localización y el enriquecimiento media geo-localización. Así, se podrán segmentar a clientes por tipologías, datos sociodemográficos, económicos o hábitos de consumo, entre otros.

También existe la posibilidad de agruparlos por zonas o distritos que puedan servir en la mejora de ofertas en la estrategia de la marca. Así mismo, se pueden identificar lugares de interés para la expansión estratégica de la propia empresa en cuestión.

Conclusión

Como hemos podido ver, los servicios de consultoría tecnológica trabajan con software de última generación para prestar un mejor servicio, pero siempre partiendo de los datos de clientes contenidos en sus bases de datos. A su vez, estos datos requieren de un servicio de calidad para poder ser explotados al máximo en beneficio de la consultora.

DEYDE cuenta con herramientas de software especializado enfocadas a la  normalización, deduplicación y enriquecimiento de datos. Si quieres que tus bases de datos mejoren la calidad y aporten valor, esta es la mejor opción para que puedas mantener competitividad.

Calidad de datos en seguridad: las 4 Vs que debes aplicar

calidad de datos en seguridad

La digitalización y los avances en computación han permitido el acceso a la era del Big Data. Originalmente, en ella se postularon cuatro características esenciales para asegurar la calidad de datos en seguridad. Estas son conocidas como las 4 V’s: Volumen, Velocidad, Variedad y Veracidad.

Sin embargo, de forma inversamente proporcional al surgimiento de nuevas fuentes de datos, la calidad y la precisión de los mismos ha ido mermando. Actualmente, se estima que cerca del 25% de los nuevos datos generados son imprecisos, incompletos, fragmentados o, simplemente, falsos. Así, debe entenderse que la Veracidad se constituye como una propiedad subyacente al resto de V’s propias de la calidad de datos en seguridad y un pilar clave sobre el que edificar la seguridad y fiabilidad de las predicciones.

¿Cuáles son los riesgos de la calidad de datos en seguridad?

Pueden identificarse, al menos, dos perspectivas complementarias sobre el Data Quality: Calidad de la información, relacionada especialmente con el Volumen y la Variedad. Un dataset de calidad debe proceder de fuentes lo más heterogéneas posibles y, además, con un volumen de datos tal que los sistemas de minería de datos sean capaces de extraer la mayor información posible con la suficiente significancia estadística.

Veracidad de la información: en ocasiones, se puede acceder a ingentes cantidades de datos, correctamente formateados y con valores plausibles… pero que son falsos: fake news, respuestas a encuestas/formularios, imágenes manipuladas, etc.

Así, hablar de Data Quality no alude únicamente a la ausencia de errores de formato o valores duplicados; es necesario también que la información aportada al modelo sea veraz y no comprometa la seguridad de la toma de decisiones. Un ejemplo en el que se pueden encontrar este tipo de situaciones es en la prevención de fraude, donde las técnicas de profiling son atacadas mediante mecanismos de suplantación de identidad. Esto puede afectar a la competitividad y capacidad estratégica; además de introducir sesgos que afecten a otros clientes y, con ello, a la imagen de la marca.

¿Qué se debe hacer para asegurar la calidad y veracidad de los datos?

Cabe mencionar que, tradicionalmente, velar por la calidad y estandarización de los datos ha sido propuesto como una mejora en la eficiencia. Sin embargo, empieza también a establecerse como un requisito legal. Esto con el objetivo de poder responder y respetar algunas peticiones de los usuarios relativas a la manipulación, privacidad y uso de sus datos RGPD. Mejorar la transparencia también mejorará la imagen de la marca.

Asegurar la calidad de los datos en seguridad es un proceso colaborativo de control y refinamiento continuo e iterativo, no una acción puntual en el tiempo. Nuevas figuras, como el data quality engineer, se encargan de planificar y supervisar este proceso.

Existen dos etapas diferenciadas de las que depende la calidad de los datos:

1. Diseño

Los gastos que puede suponer desplegar un proyecto con un mal diseño son muchos más altos que la inversión necesaria para asegurar una adquisición de datos de calidad. Dicho diseño comprende desde estructurar la implementación de nuevas formas de adquisición, la actualización de las tecnologías de bases de datos o la incorporación de personal formado, hasta la planificación de los proyectos atendiendo a problemas estadísticos como son los sesgos, data y/o model drifts. Algunas estrategias que pueden seguirse para mejorar el diseño son:

  • Realizar prototipos con bases de datos existentes y analizar qué tipos de variables ofrecen mejor relación coste-beneficio, posibles fuentes de error, etc.
  • Revisar los históricos y evaluar si pueden armonizarse de forma consistente con la nueva adquisición de datos, lo que aumenta el poder estadístico y la capacidad predictiva. Además, esta acción también puede servir para deducir que registros han sido erróneos o conflictivos, para evitarlos o diseñar alternativas.
  • Diseñar un formato homogéneo para los datos recogidos a partir de distintas fuentes, permitiendo ser explotados de forma automática. La aparición de apps, la adaptación de estándares o conceptos como la identidad digital única son otras potentes herramientas que contribuyen al diseño en sectores como la banca o el retail.

2. Análisis

La calidad del dato no puede definirse en términos absolutos. Depende mucho de si estos se adecuan a la finalidad para la que están destinados. En este punto, es necesario contar con personal cualificado para realizar tareas como la detección de errores o la transformación de variables.

Sin embargo, hay muchos procesos que pueden ser automatizados, mejorando enormemente la eficiencia y los costes. En este caso, DEYDE, como empresa especialista en calidad de datos, puede ayudarte a automatizar una correcta normalización, limpieza y corrección de los datos identificativos, como la deduplicación de datos o la corrección de direcciones ilocalizables mediante su suite normalizadora MyDataQ.

Conclusión

Los modelos pueden verse afectados no solo por un mal estado de los datos sino también por fuentes que introducen información incorrecta, reduciendo seriamente la fiabilidad y seguridad en la toma de decisiones. La calidad de una determinada marca estará asociada por lo tanto a un correcto diseño del proyecto y a un tratamiento adecuado de los datos recogidos.

Desde DEYDE ponemos a tu disposición MyDataQ, una solución para mejorar la calidad de datos que te ayudará a extraer información de valor. No dudes en consultarnos para adaptar nuestras soluciones a las necesidades de tu empresa.