GUÍA: Aprende paso a paso cómo hacer un data cleansing a tu base de datos

La base de datos de tu CRM puede contener millones de datos, y gestionarlos es un reto porque suelen estar repletos de información duplicada, desactualizada y mal escrita.

Sin una data depurada, la efectividad de tus estrategias disminuirá, así que lo mejor es hacer un data cleansing para que la información que está en la base de datos sea útil.

Y si aún no sabes de qué va la limpieza de datos, cómo se hace o cuáles son las mejores herramientas, no te alarmes porque en este post te contamos paso a paso cómo hacerlo: 

¿Qué es el data cleansing?

El data cleansing o limpieza de datos es un proceso para identificar, sustituir, modificar o eliminar datos erróneos e inexactos en una base de datos o CRM. 

Para una compañía, la depuración de los datos es fundamental, pues garantiza la integridad y la calidad de la información al hacer que la data sea precisa y confiable. 

¿Te imaginas tener una base de datos inmensa con datos erróneos de más de mil potenciales clientes? Ahora imagina que inviertes tiempo y dinero en ponerte en contacto con ellos sin éxito alguno.

Eso sería una inversión de tiempo y dinero que irá a la basura. Y como no queremos que eso suceda, hoy te contamos cómo se hace una limpieza en la base de datos.

Los problemas de datos más comunes

Que tu organización presente problemas con la base de datos no es extraño. En realidad, compañías de todas las áreas y tamaños tienen esta clase de inconvenientes.

Pero tranquilo, solucionarlo es sencillo, pero antes de comenzar con el proceso, tienes que saber cuáles son los problemas de datos más frecuentes, y aquí te contamos cuáles son:

1. Datos duplicados

En una misma organización son muchas las personas que realizan actividades similares, así que es común que haya datos duplicados.

Es posible que varios agentes de ventas hayan registrado más de una vez al mismo cliente. Si eso sucede, los datos duplicados ocuparán más espacio en la data, y dificultará la gestión de la información.

2. Errores de entrada

Al hacer los registros de los datos, se pueden cometer errores de entrada. Entre los más comunes están los errores tipográficos, como cuando falta o sobra una letra.

Aunque también son frecuentes las incoherencias en el formato de los datos, y eso puede afectar la calidad de la información. 

3. Datos obsoletos

Aunque los datos son importantes, no todos los datos lo son. Aunque no lo creas, la validez de los datos tiene vigencia, y si ha pasado mucho tiempo desde que se recopilaron los datos, es probable que ya no sean útiles.

4. Inconsistencias

Si en los datos se encuentran discrepancias en la nomenclatura o en las unidades de medida, pueden dificultar la interpretación y el análisis, porque si hay datos que son incorrectos, los resultados también lo serán.

5. Falta de integridad

Cuando los datos no son íntegros, no son útiles. Eso sucede cuando no cumplen con los estándares o normas que la compañía ha establecido para su gestión o recolección.

6. Datos incompletos

Los datos que tienen partes faltantes son problemáticos para las organizaciones porque solo muestran un fragmento de la realidad que los datos expresan.

Y si la información no está completa, es inútil, así que lo mejor es completarla, o desecharla. 

Paso a paso de cómo hacer un data cleansing

Ya sabemos cuáles son algunos de los problemas más comunes en las bases de datos, así que estás preparado para hacer una data cleansing, y aquí te contamos paso a paso cómo hacerlo.

1. Crea un plan de acción estratégico

Para garantizar que la limpieza de datos sea efectiva, tienes que determinar cuál será el plan de acción. Así que primero identifica cuáles son los errores en la data que pretendes corregir.

Una vez sepas cuáles son los errores, elige una metodología que te permita corregir esos errores.

Por ejemplo, si hay datos faltantes, puedes intentar recolectar la información que falta, o si los datos están desactualizados, recabar nueva información.

Por último, asegúrate de que los datos cumplan con las necesidades pautadas. Establece métricas que midan la calidad de los datos y la efectividad del data cleansing. 

2. Elimina los datos duplicados

En la mayoría de los datos hay una gran cantidad de información duplicada, así que comenzar con la eliminación de datos es una buena opción. Así que identifica cuáles datos están repetidos, y elimínalos. 

Para facilitarte el proceso, puedes usar herramientas como Dedupley, que sirve para encontrar duplicados en tus CRMs y bases de datos.

3. Actualiza tus datos regularmente

En caso de que tu base de datos esté desactualizada, no es buena idea eliminar los datos. Lo correcto es actualizarlos con información nueva para que vuelvan a ser útiles.

Por ejemplo, si hace 2 años recolectaste los datos de tus clientes frecuentes, esa información está desactualizada porque tus clientes quizá cambiaron de número de teléfono, correo o dirección.

Así que contáctalos, recaba una vez más los datos, y actualiza la base de datos.

4. Mejora la entrada de datos

La manera más efectiva para tener datos de calidad es garantizar que la entrada de los datos sea correcta.

Para lograrlo, capacita a tu equipo y determina parámetros específicos para la recolección de los datos. Eso hará que tus empleados recaben los datos con eficiencia, sin errores y que su fiabilidad sea elevada.

5. Corrige los errores

Aunque el data cleansing da la impresión de que solo es eliminar datos, en realidad no lo es. En las bases de datos puede haber información relevante, pero con errores.

En esos casos, la opción correcta no es eliminar los datos, sino corregirlos para que vuelvan a ser útiles.

Por ejemplo, si durante el registro, se ha escrito mal el número de teléfono de un cliente, se le puede contactar por correo para rectificar y hacer que la data esté correcta.

6. Identifica los valores atípicos

Los datos suelen tener características comunes entre ellos. Por ejemplo, la edad, género, y ubicación de los clientes forman parte de un gran grupo de datos demográficos que sirve para crear estrategias de marketing.

Ahora bien, no todos los datos son típicos, como en el caso anterior. También pueden registrarse datos atípicos que no corresponden con las estructuras tradicionales.

Si los datos atípicos se mezclan con los típicos, los resultados pueden ser ineficientes. Entonces, filtra los datos atípicos y haz un análisis separado para determinar su origen o relevancia.

7. No ignores los datos faltantes

Es posible que durante el proceso de limpieza de datos, haya datos faltantes. Y si los ignoras, habrá problemas durante el análisis porque no todos los sistemas de data procesan los espacios en blanco.

Para solucionarlo, tienes varias opciones. Puedes eliminar los valores perdidos, agregar los datos que están extraviados, o modificarlos.

8. Asegúrate de que los datos sean de calidad

Los datos tienen valor para las organizaciones, pero no todos los datos aportan valor suficiente. Es por ello que necesitas determinar si esos datos son en realidad útiles.

Para saber si tienes que mantenerlos, eliminarlos o modificarlos, puedes hacerte las siguientes preguntas:

• ¿Los datos carecen de sentido?

• ¿Los datos cumplen con los lineamientos establecidos?

• ¿Los datos aportan información importante?

• ¿Los datos contienen información que permite su organización?

• ¿Los datos tienen calidad o son vagos?

Y listo. Si aplicas los pasos anteriores, puedes desarrollar una data cleansing efectiva y obtener buenos resultados cuando se haga el análisis de datos.

Beneficios del data cleansing

En ocasiones se piensa que hacer la limpieza de data es una opción, pero en realidad es una necesidad.

Las organizaciones de nuestro presente gestionan millones de datos, y la calidad de la base de datos determina el éxito de la compañía.

Imagina una empresa que tiene una base de datos limpia y que es capaz de hacer análisis eficientes que generan excelentes ventas. Si esa empresa no tuviera una data limpia, no podrían lograrlo. Así que hacer la limpieza es fundamental

Y a continuación te contamos sobre algunos beneficios que tienes que considerar:

1. Aumenta la eficiencia

Los equipos de trabajo serán más eficientes luego de aplicar la data cleansing porque podrán acceder a los datos rápido. Además, los datos serán claros, verdaderos y confiables.

2. Minimiza errores

Cuanto menores sean los errores en los datos, mejores serán los resultados. Si se diseñan estrategias basadas en datos erróneos, los resultados no serán los esperados.

En cambio, al usar datos verdaderos, la efectividad incrementa, y las estrategias de marketing se hacen más eficientes.

3. Facilita la comprensión de los datos

Para entender el valor de los datos, es necesario saber de dónde vienen, cómo están compuestos y para qué se van a usar. Y con la limpieza de datos lograrás identificar su potencial.

Las mejores herramientas de limpieza de datos

Realizar la limpieza de datos de forma manual es complicado, y en algunos casos imposible por el elevado volumen de información.

Es por ello que usar herramientas para data cleansing es la mejor opción, porque se termina el trabajo antes, y de manera eficiente.

Lo cierto es que existen muchas herramientas, pero las que te recomendamos son:

1. Data Ladder

Lo mejor de Data Ladder es que es muy fácil de usar y es preciso para detectar coincidencias y funciona para empresas de diferentes tamaños. Por lo que es perfecto para compañías que tienen un modelo escalable. 

Si quieres algo más avanzado para bases de datos más grandes, te recomendamos DataMatch Enterprise, que es bastante rápido y puede evaluar hasta 100 millones de registros. 

2. Winpure

Winpure es una herramienta para eliminar datos de bases de datos, hoja de cálculos, CRM y más. Además, puedes limpiar las bases de datos más comunes, como SQL Server, Dbase, Txt y Access. 

Winpure no funciona en línea, sino que se instala localmente, lo que aumenta su nivel de seguridad. Además, es capaz de limpiar grandes cantidades de datos

3. OpenRefine

OpenRefine es una herramienta de código abierto (gratis) que puedes utilizar para combinar, limpiar y explorar datos. Está disponible en más de 15 idiomas, puede analizar datos online como también en local. 

4. Melissa Clean Suite

Melissa Clean Suite puede mejorar la base de datos de diferentes tipos de plataformas, especialmente de CRM y ERP. Funciona con Salesforce, Oracle ERP, Oracle CRM y Microsoft Dynamics CRM. 

Es muy potente para tratar la duplicación de datos, autocompletado de contactos, enriquecimiento de datos, procesamiento de lotes, verificación de datos y todo en tiempo real. 

5. TIBCO Clarity

TIBCO Clarity es una herramienta que funciona desde la web. Además de limpiar datos, te permite identificar tendencias de errores y de datos para mejorar los procesos de limpieza. 

Así Asimismo, estandariza los datos de fuentes dispares sin necesidad de procesarlos

6. IBM InfoSphere QualityStage

IBM InfoSphere QualityStage tiene bastante popularidad entre las empresas por su facilidad para limpiar la información de las bases de datos. Además, facilita la administración de las mismas y estandariza la información para generar una vista más coherente de los datos. 

Aprende más sobre data cleansing

Los datos son oro puro para las organizaciones, y cada vez más compañías centran sus estrategias en la gestión y limpieza de datos. Así que aprender sobre datos te ayudará a abrir tu campo laboral y ganar dinero.

Y como los datos son el futuro, no puedes posponerlo más. Vive el presente y échale un vistazo a los másteres que ofrecemos, porque te brindarán una oportunidad de desarrollo financiero y profesional sin igual.