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Las 3 C’s de la validación de datos

Contar con datos confiables, consistentes y completos es fundamental para cumplir con los estándares de calidad y seguridad de una buena base de datos.

Los datos de condición dudosa, desactualizados o faltos de veracidad, no sólo llevan a grandes pérdidas de dinero, sino también a la baja de productividad, experiencias engorrosas de clientes, falta de credibilidad en la marca, exposición a riesgos de fraude e incumplimiento de los objetivos comerciales.

Es necesario entender a los datos como el motor del negocio y el cimiento de los esfuerzos exitosos. Los datos incompletos, inexactos o aislados carecen de valor y confianza. Enfocarse en cómo explotar la información existente sin antes validar su calidad, afecta directamente a los proyectos basados en datos.

Cuando las empresas comienzan a tratar de llevar a cabo acciones orientadas a clientes y potenciales clientes, se encuentran con que los datos recopilados no están tan limpios ni son tan seguros como esperaban, enfrentándose al desafío de convertirlos en datos confiables, consistentes y completos.

Para alcanzar resultados más efectivos, es conveniente profesionalizar el proceso de limpieza, estandarización y enriquecimiento de los datos.

Merlin puede ayudarte a sacarle el máximo potencial a tus datos.

Contar con datos confiables, consistentes y completos es fundamental para cumplir con los estándares de calidad y seguridad de una buena base de datos.

Los datos de condición dudosa, desactualizados o faltos de veracidad, no sólo llevan a grandes pérdidas de dinero, sino también a la baja de productividad, experiencias engorrosas de clientes, falta de credibilidad en la marca, exposición a riesgos de fraude e incumplimiento de los objetivos comerciales.

Es necesario entender a los datos como el motor del negocio y el cimiento de los esfuerzos exitosos. Los datos incompletos, inexactos o aislados carecen de valor y confianza. Enfocarse en cómo explotar la información existente sin antes validar su calidad, afecta directamente a los proyectos basados en datos.

Cuando las empresas comienzan a tratar de llevar a cabo acciones orientadas a clientes y potenciales clientes, se encuentran con que los datos recopilados no están tan limpios ni son tan seguros como esperaban, enfrentándose al desafío de convertirlos en datos confiables, consistentes y completos.

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