Los cuatro mosqueteros de la calidad de los datos

Athos, Porthos, Aramis y D'Artagnan son los nombres de los cuatro mosqueteros de la literatura y el cine. En términos de calidad de datos, sus nombres son análisis de datos, limpieza de datos, protección de datos y supervisión de datos.

Análisis de datos: statu quo de la calidad de los datos

Antes de que las empresas puedan siquiera empezar a plantearse aumentar los datos de clientes disponibles en la empresa, primero necesitan obtener una visión general del estado actual de sus datos.

Para muchas empresas, este primer paso ya supone un gran reto, porque los datos que hay que analizar suelen encontrarse en distintos sistemas distribuidos por toda la empresa.

La tarea más importante en el campo del análisis de datos es hacer afirmaciones fiables sobre la naturaleza y la calidad de los datos de los clientes, aunque se trate de un gran volumen de datos.

Por ejemplo, se trata de saber si la información correcta, por ejemplo el código postal, está también en el campo previsto para ello. O hasta qué punto se rellenan los distintos campos de datos. Y si los datos contenidos son verosímiles.

Además, es importante definir reglas y parámetros específicos de la empresa con los que enriquecer los conjuntos de datos existentes.

Mediante el uso de filtros y segmentaciones adecuados, el análisis de datos también permite identificar "valores atípicos" o "características llamativas", que pueden tratarse como parte de las medidas de mejora de la calidad.

Depuración de datos: Consolidación de conjuntos de datos distribuidos

El segundo paso, la depuración de datos, consiste en corregir las deficiencias y los déficits de calidad detectados previamente en el análisis.

Para ello, los datos existentes se extraen de los distintos sistemas fuente de la empresa mediante conectores nativos.

Los registros de datos se comprueban a posteriori, se examinan para detectar duplicados y registros de datos múltiples y, si es necesario, se pueden enriquecer con información adicional, como datos geográficos o información estadística secundaria.

Aquí se crea la base del llamado "disco de oro", la "madre de todos los registros maestros".

Protección de datos: por una garantía de calidad sostenible

La protección de datos en este punto no significa la protección de datos en el sentido legal, sino más bien medidas que garanticen que la alta calidad de los datos de los clientes creada anteriormente también pueda mantenerse y ampliarse.

El objetivo principal es comprobar los datos para detectar errores lo antes posible cuando se registran o modifican por primera vez.

De este modo, los errores de escucha, lectura y/o mecanografía pueden advertirse directamente al crear un registro de datos, visualizarse y también corregirse inmediatamente.

Supervisión de datos: la confianza es buena, el control es mejor

Y, en última instancia, el control de los datos garantiza que el trabajo de los otros tres pilares no ha sido en vano.

Si esto no ocurre, la experiencia de muchas empresas demuestra que, a su vez, se produce gradualmente una "contaminación sigilosa" de los datos de los clientes, que en la mayoría de los casos lamentablemente sólo se reconoce cuando ya es demasiado tarde.

Los motivos pueden ser traslados, divorcios, defunciones, pero también cambios de nombre de calles y ciudades o constituciones de sociedades.

Esto significó que las medidas aplicadas en las otras tres fases y los esfuerzos asociados fueron entonces prácticamente en vano.

Es una especie de sensor de los puntos débiles de la calidad de los datos, por así decirlo, que garantiza que estos puntos débiles se detecten en una fase temprana, antes de que repercutan en el sistema objetivo.

La base para ello son las normas y directrices de calidad de datos definidas por la propia empresa. Estas directrices también se revisan en lo que respecta a los cambios y actualizaciones necesarios.

El éxito de la optimización de los datos de los clientes sólo es posible mediante un enfoque integrado. En la actualidad, muchas empresas han reconocido la importancia de un alto nivel de calidad de los datos como requisito previo para la fluidez de los procesos empresariales en una amplia gama de ámbitos.

Pero, por desgracia, establecen prioridades diferentes y a menudo sólo centran sus esfuerzos en determinadas medidas. Y olvidan que el lema de los cuatro mosqueteros citado al principio también se aplica a la gestión de datos maestros.

¿De qué sirve un análisis detallado de los datos si de él no se derivan las medidas adecuadas para su depuración?

E incluso los efectos positivos de una limpieza inicial volverán a "diluirse" rápidamente si no se toman medidas para mantener de forma sostenible un alto nivel de calidad de los datos.

Y, en última instancia, incluso la mejor supervisión en el marco de la supervisión de datos no sirve de nada si los resultados no desembocan en un análisis de datos renovado y, por tanto, desencadenan un proceso renovado para mejorar la calidad de los datos.

Esto también deja claro que las iniciativas para mejorar la calidad de los datos de los clientes procesados en la empresa no son un proceso temporal ni siquiera una acción puntual.

En su lugar, es necesario un circuito cerrado integrado y continuo para lograr una optimización sostenible y garantizar la calidad de los datos: Uno para todos, todos para uno.

El objetivo: una visión de 360 grados del cliente

Si bien es cierto que hay acontecimientos puntuales, como la instalación de un nuevo sistema CRM, la migración de un ERP o incluso la adquisición de una empresa, que hacen necesaria una migración y consolidación de datos y, por tanto, pueden ser el detonante de una iniciativa para optimizar la calidad de los datos, no cabe duda de que no es el caso.

En la mayoría de los casos, sin embargo, las empresas se preocupan hoy por optimizar la calidad de los datos de sus clientes para obtener la visión de 360 grados más precisa, completa y actualizada del cliente.

Para que puedan acompañar de forma óptima a sus clientes a través de cada una de las fases del recorrido del cliente.

En definitiva, la visión de 360 grados del cliente desempeña el papel central en el comercio minorista a la hora de posicionarse como un acompañante atractivo para el cliente y vincularlo así a la empresa a medio plazo.

En tiempos de ventas multicanal, omnicanal y multicanal, el objetivo es atender todos los puntos de contacto con el cliente -fuera de línea y digitales- con información y ofertas adaptadas individualmente al cliente y auténticas.

Del Disco de Oro al Perfil de Oro

Cuanto más digital se vuelve el cliente, más importante es para las empresas no sólo recopilar y consolidar los datos y la información que se conocen sobre un cliente en la empresa, sino también seguir los "rastros" que el cliente deja hoy en internet y las redes sociales.

Con Ground Truth, Uniserv ha desarrollado una solución y una metodología de proceso que ayuda a las empresas a crear el perfil de oro de cada cliente en un procedimiento de varias etapas, que agrega sus datos de dirección, su comportamiento de compra, sus intereses y preferencias, así como su comunicación e interacción con la empresa en un registro de datos central.

Además, los Perfiles Dorados integran los "rastros" que el cliente deja en Internet y las redes sociales.

En otras palabras, se fusionan los datos maestros de cada cliente (registro de oro) y los datos de transacción (datos de transacción e interacción) (perfil de oro). Ground Truth también garantiza que estos datos se actualicen y sincronicen continuamente en las distintas fuentes.

Uniserv desarrolló un prototipo basado en la verdad sobre el terreno especialmente para el análisis predictivo en cooperación con la Universidad de Medios de Stuttgart.

Este prototipo pretendía ilustrar la importancia de la calidad de los datos como factor crítico de éxito para la calidad de las previsiones.

Conclusión

Uno para todos, todos para uno: Este principio rector no sólo se aplica a los cuatro mosqueteros de la literatura y el cine, este principio rector también y especialmente se aplica a los cuatro mosqueteros de la calidad de los datos: análisis de datos, enriquecimiento de datos, protección de datos y supervisión de datos.

Cada bloque de construcción requiere en sí mismo una planificación y una aplicación cuidadosas, pero sólo en una interacción e integración fluidas en un bucle cerrado la calidad de los datos en la empresa alcanza un nivel completamente nuevo que puede mantenerse de forma sostenible y optimizarse sucesivamente.

Sólo entonces se crea la base para el uso de la verdad sobre el terreno. Y solo entonces la empresa consigue en última instancia una visión precisa, completa y actualizada de 360 grados del cliente y, por tanto, una confianza básica en la calidad de sus propios datos.