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¿Cómo mejorar la calidad de datos de tus clientes?

Mejorar la calidad de datos de nuestros clientes.
Cualquier base de datos de clientes puede mejorar significativamente su calidad aplicando herramientas y soluciones que brindan capacidades para actuar sobre las dimensiones claves de los datos y mejorar su gestión.

Entre las principales soluciones para mejorar la calidad de datos podemos mencionar:

Perfilado de datos:

El primer paso en el proceso de mejora de la calidad de los datos es comprender tus datos. La elaboración de perfiles de datos es la evaluación inicial del estado actual de los conjuntos de datos. 

Estandarización de datos:

Por estandarización de datos se entiende el proceso de ajuste de los conjuntos de datos dispares a un formato de datos común. La normalización de datos es clave para la estandarización. El proceso consiste en eliminar las redundancias o inconsistencias, completando datos mediante una serie de reglas que actualizan la información. Esto protegerá su integridad y favorecerá la interpretación, para que así sea más fácil de consultar y más útil para quien la gestiona.

Validación de datos:

La validación es un proceso de verificación automática que contribuye a aumentar la fiabilidad de la información disponible en una base de datos. Garantiza la entrega de datos limpios y claros a los sistemas que lo utilizan. Consiste principalmente en asegurar que los registros enviados a las aplicaciones conectadas sean completos, sólidos, exactos y seguros, para cumplir con los requisitos y parámetros de calidad empresariales.

Enriquecimiento de datos:

El proceso de enriquecimiento de datos se basa en añadir datos sociodemográficos, económicos y comportamentales a partir de un dato de origen. Los fines son comerciales, de marketing, crediticios o de cobranzas, entre otros. Permite conocer mejor a los clientes y posibles clientes para generar comunicaciones y acciones más concretas y personalizadas.

Deduplicación de datos:

La deduplicación es un proceso de identificación y depuración de registros repetidos almacenados en una base de datos de acuerdo al grado de similitud entre ellos, para lograr una visión única del cliente con información homogénea.


Geocodificación:

La geocodificación es el proceso de convertir direcciones postales, nombres geográficos o puntos de interés en coordenadas geográficas o lo que es lo mismo, en un punto real en cualquier lugar de la Tierra. Este tipo de trabajos es ampliamente demandado por empresas que requieren conocer la localización de sus activos.  Es una parte fundamental en el ámbito del geomarketing y se consume, junto a servicios de cálculo de rutas, en análisis de redes de distribución, logística o inteligencia comercial.

Coincidencia o vinculación:

La coincidencia de datos identifica y combina campos de información coincidentes en grandes conjuntos de datos. 

Por lotes y en tiempo real:

Una solución de calidad de datos efectiva debería poder implementar las mismas reglas y procesos en todas las aplicaciones y tipos de datos a gran escala y en tiempo real.

Supervisión de la calidad de los datos:

Las comprobaciones frecuentes de la calidad de los datos son vitales en cualquier empresa que considera sus datos como activos estratégicos. Las soluciones de calidad de datos, integradas a herramientas de aprendizaje automático pueden detectar, informar y corregir las variaciones de datos en función de reglas y parámetros comerciales predefinidos, colaborando con la estrategia de gobernanza de datos.

¿Por dónde comenzar la gestión de mejora de calidad de datos de clientes?

Una solución completa e integral que aborde la problemática de calidad de datos en cualquier organización debe dar respuesta a todos los puntos anteriormente mencionados. Al mismo tiempo, adaptarse a las necesidades específicas de los administradores de calidad de datos.

Merlin aporta un marco de gestión de datos sólido y completo para planificar, implementar y gestionar las políticas y estrategias que gobiernan, aseguran y mejoran el valor de los datos recopilados por cualquier organización.

Mejorar la calidad de datos de nuestros clientes.
Cualquier base de datos de clientes puede mejorar significativamente su calidad aplicando herramientas y soluciones que brindan capacidades para actuar sobre las dimensiones claves de los datos y mejorar su gestión.

Entre las principales soluciones para mejorar la calidad de datos podemos mencionar:

Perfilado de datos:

El primer paso en el proceso de mejora de la calidad de los datos es comprender tus datos. La elaboración de perfiles de datos es la evaluación inicial del estado actual de los conjuntos de datos. 

Estandarización de datos:

Por estandarización de datos se entiende el proceso de ajuste de los conjuntos de datos dispares a un formato de datos común. La normalización de datos es clave para la estandarización. El proceso consiste en eliminar las redundancias o inconsistencias, completando datos mediante una serie de reglas que actualizan la información. Esto protegerá su integridad y favorecerá la interpretación, para que así sea más fácil de consultar y más útil para quien la gestiona.

Validación de datos:

La validación es un proceso de verificación automática que contribuye a aumentar la fiabilidad de la información disponible en una base de datos. Garantiza la entrega de datos limpios y claros a los sistemas que lo utilizan. Consiste principalmente en asegurar que los registros enviados a las aplicaciones conectadas sean completos, sólidos, exactos y seguros, para cumplir con los requisitos y parámetros de calidad empresariales.

Enriquecimiento de datos:

El proceso de enriquecimiento de datos se basa en añadir datos sociodemográficos, económicos y comportamentales a partir de un dato de origen. Los fines son comerciales, de marketing, crediticios o de cobranzas, entre otros. Permite conocer mejor a los clientes y posibles clientes para generar comunicaciones y acciones más concretas y personalizadas.

Deduplicación de datos:

La deduplicación es un proceso de identificación y depuración de registros repetidos almacenados en una base de datos de acuerdo al grado de similitud entre ellos, para lograr una visión única del cliente con información homogénea.


Geocodificación:

La geocodificación es el proceso de convertir direcciones postales, nombres geográficos o puntos de interés en coordenadas geográficas o lo que es lo mismo, en un punto real en cualquier lugar de la Tierra. Este tipo de trabajos es ampliamente demandado por empresas que requieren conocer la localización de sus activos.  Es una parte fundamental en el ámbito del geomarketing y se consume, junto a servicios de cálculo de rutas, en análisis de redes de distribución, logística o inteligencia comercial.

Coincidencia o vinculación:

La coincidencia de datos identifica y combina campos de información coincidentes en grandes conjuntos de datos. 

Por lotes y en tiempo real:

Una solución de calidad de datos efectiva debería poder implementar las mismas reglas y procesos en todas las aplicaciones y tipos de datos a gran escala y en tiempo real.

Supervisión de la calidad de los datos:

Las comprobaciones frecuentes de la calidad de los datos son vitales en cualquier empresa que considera sus datos como activos estratégicos. Las soluciones de calidad de datos, integradas a herramientas de aprendizaje automático pueden detectar, informar y corregir las variaciones de datos en función de reglas y parámetros comerciales predefinidos, colaborando con la estrategia de gobernanza de datos.

¿Por dónde comenzar la gestión de mejora de calidad de datos de clientes?

Una solución completa e integral que aborde la problemática de calidad de datos en cualquier organización debe dar respuesta a todos los puntos anteriormente mencionados. Al mismo tiempo, adaptarse a las necesidades específicas de los administradores de calidad de datos.

Merlin aporta un marco de gestión de datos sólido y completo para planificar, implementar y gestionar las políticas y estrategias que gobiernan, aseguran y mejoran el valor de los datos recopilados por cualquier organización.

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