Los datos son el motor de la actividad de multitud de empresas y negocios. Por eso, de inicio, es fundamental saber que a la hora de trabajar con ellos es más importante su calidad que la cantidad. Y es que, por mucho que contemos con más información que la competencia, no nos servirá de nada si esta es errónea o inexacta, está duplicada o, simplemente, no se ajusta a nuestras necesidades.
No hablamos ya solo de datos innecesarios o inútiles, también de trabas que pueden poner en riesgo nuestra actividad, al entorpecer nuestra labor diaria y la de los empleados de la empresa. Al fin y al cabo, toda buena metodología de trabajo implica organización y claridad, y los ‘datos basura’ pueden alejarnos de esta situación ideal y empantanar nuestra ocupación.
Ante este riesgo, es aconsejable establecer un control de la calidad de los datos. Este proceso incluye la extracción de los mismos, su análisis y filtrado, su validación y corrección (si se requiere), la eliminación de lo que no es útil y un completo reporte del resultado final, incluyendo la información válida como la descartada. En definitiva, una labor de limpieza o data cleansing, para asegurarnos de la calidad de los datos que provienen tanto de múltiples fuentes como de los que tienen un único origen.
En ActionsDATA consideramos fundamental el empleo de este proceso de ‘higiene’ de datos por las siguientes razones:
- Anticipa y evita los errores lógicos que surgen a la hora de trabajar con grandes bases de datos o cuando se emplea información que procede de fuentes diversas. Localizarlos al principio del proceso de trabajo nos evita arrastrar estos fallos durante las siguientes etapas.
- Ahorra tiempo, espacio y dinero a los trabajadores y la empresa. Si no limpiamos y corregimos los datos desde las primeras fases, los errores o los duplicados entorpecerán los procesos posteriores, ocuparán nuestros archivos o discos duros e incluso podrán ser el origen de fallos importantes que invaliden todo el trabajo. Con la pérdida de tiempo y dinero que ello puede implicar.
- Permite ganar en eficiencia. Mejorar la calidad de los datos y reducir su volumen allana el camino para que los empleados puedan ser más eficaces y rápidos en sus jornadas. En todo momento sabrán que están trabajando con información útil y veraz, por lo que podrán aprovecharla mucho mejor.
- Hacer el trabajo mejor equivale a ofrecer también un servicio mejor. Toda empresa quiere contentar a sus clientes y brindarles un servicio ideal. Así que si se incrementa la productividad a nivel interno, lo normal es que esto se traduzca en resultados visibles y en usuarios más satisfechos con lo que les damos.
- Ayuda a conocer mejor los datos y a sacarles el mayor partido. Al separar el ‘grano de la paja’ descubriremos más fácilmente qué utilidad tiene la información que está en nuestras manos, y podremos elaborar perfiles y mapas de sus fuentes originarias; así como diseñar estrategias y campañas de actuación.
¿Cómo hacer este proceso de data cleansing?
La labor de la limpieza de datos puede ser realizada por una o varias personas en la empresa, pero se aconseja acabar automatizando los procesos para mejorar su eficacia y simplificar los pasos. La posibilidad del error humano siempre está ahí, por no comentar los riesgos aparejados al tedio y al cansancio que supone revisar constantemente ‘toneladas’ de datos. Problemas que desaparecen al emplear la tecnología, dado que hay programas y softwares especializados que se pueden encargar de ello.
Además, es recomendable tener claro lo que necesitamos de los datos y definir qué entendemos por ‘error’ en cada caso. Debemos fijar previamente una serie de reglas claras, que nos permitan unificar la información, organizarla y validarla. De esta forma, podremos hacer un filtrado y saber qué nos es útil y cuál no; así como diseñar un completo diagrama que excluya las observaciones irrelevantes y detalle los pasos que seguiremos para hacer este control de calidad.
En este punto, hay que ser exigentes y establecer medidas para verificar que hacemos bien la limpieza, que eliminamos correctamente las entradas duplicadas y que disponemos de mecanismos para enriquecer y actualizar la información que ya hemos tratado. Así, podremos identificar los datos cuando estén listos y contar con medios para poder darles una utilidad, haciéndolos accesibles para los miembros de nuestra empresa.
De hecho, en este sentido también deberemos tener claro y bien definido si este proceso de data cleansing se enmarca dentro de procedimientos más complejos de integración. Es el caso de los ETL, destinados a la extracción, transformación y carga de los conjuntos de datos a repositorios data warehouse. Si es así, es básico realizar bien la limpieza para poder migrar y tener a nuestra disposición una base de datos idónea, a la que poder recurrir en tiempo real.
Con datos ‘limpios’ es más fácil tomar decisiones acertadas
En definitiva, en una época como esta donde el ‘Big Data’ condiciona comportamientos, actividades y negocios, velar por unos datos veraces, útiles y eficientes es fundamental para prosperar. Lo mismo que un restaurante no cocina con alimentos en mal estado, una empresa que depende de la información no se conforma con manejar documentos sin procesar y tratar. Porque de que haga una correcta limpieza de datos dependen tanto su productividad como su capacidad para poder satisfacer las necesidades de sus clientes.
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