Hoy todas las empresas generan enormes cantidades de datos por lo que, el Big Data ya es una realidad para muchos negocios y puede presentar una oportunidad, pero también un desafío, todo esto va a depender de cómo gestionemos los datos.
Tanto las máquinas, como las personas, generamos datos en diferentes formatos y tamaños. Las empresas, por otro lado, usan estos datos para entender el comportamiento de sus clientes, proveedores, socios y sistemas. Sin embargo, los datos son fundamentales para conocer el negocio como tal, sus procesos, oportunidades y así ir respondiendo con estrategias dinámicas que se adaptan a los cambios. Cuando tenemos datos ordenados y homologados, se convierten en el mayor activo de cualquier organización.
Ahora, ¿Te gustaría saber si tienes problemas con la calidad de tus datos?
Y a pesar de que las empresas sustentan decisiones en sus datos, muchas veces no tienen ni idea si estos realmente proporcionan información de calidad. Es por esto que te dejamos 6 pasos para que descubras en qué estado se encuentran tus datos.
- Reúne las últimas 50 fichas de producto que hayan sido generados por un grupo de colaboradores para un proyecto en concreto, o que pertenezcan a la misma línea de productos.
- De esas fichas, elige una pequeña muestra de no más de 5 atributos para desplegarlos en una hoja de cálculo.
- Junta al equipo encargado del contenido, más un encargado del área comercial, y otro del área de operaciones para que revisen esta muestra.
- Analicen la información que se encuentra en esta muestra, producto por producto, atributo por atributo para ver si encuentran diferencias en la escritura, o en la forma en que se presentan los datos. Además, si esta información aporta valor sobre los productos, y también a los procesos de ventas.
- Marquen los datos de forma que se diferencien los puntos que: no tienen información (información incompleta), los puntos que tienen información inconsistente o que no siguen la misma lógica, y los datos que sencillamente están mal.
- Haz un resumen de los resultados y organízalos en grupos: Los atributos libres de error, los que necesitan ser corregidos y finalmente los que hay que escribir nuevamente.
Una vez terminado este ejercicio podrás identificar a menor escala no sólo los errores, si no también los datos que están haciendo que la maestra completa presente problemas de calidad. Es importante que cuando termines esta tarea establezcan prioridades como equipo y resuelvan cómo arreglar los atributos de manera rápida y efectiva, evitando problemas futuros.
La calidad de los datos finalmente va a permitir una reducción de clientes descontentos, decisiones desacertadas o procesos ineficientes, limitando las pérdidas de los ingresos y los costos por devolución.
Los datos bien trabajados nos brindan información que nutre la toma de decisiones, lo que a su vez, impacta los resultados de la empresa. El Data Quality es el primer paso para obtener una maestra de datos con información que se convierta en un activo valioso. ¿Necesitas asesoría para mejorar la calidad de tus datos? En B&L podemos ayudarte, escríbenos a sales@brandnlabel.com y nosotros podremos guiarte con el gobierno de tus datos.
