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La diferencia entre la calidad de los datos y los datos de calidad

  • Predictive Analytics

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Existen errores en los datos. Y cuando la mayoría de los especialistas en marketing comienzan a analizar sus datos, se dan cuenta de que los problemas en los datos son peores de lo que pensaban.

Los problemas más comunes son:

  • Fechas mal escritas y nombres mal escritos.
  • Abreviaturas inexactas (AR para Arizona, por ejemplo).
  • Múltiples deletreos para la misma cosa (por ejemplo, John, Jon y Jonathan).
  • Campos que faltan información.
  • Variaciones en las estructuras de fecha utilizadas en diferentes sistemas, como dd / mm / aaaa o mm / dd / aaaa.

El software de calidad de datos se utiliza para resolver muchos de estos problemas. Nos ayuda a evaluar, identificar y corregir los nombres mal escritos, las variaciones de fecha y los artículos con errores. Normaliza las mayúsculas, los formatos (como los códigos postales o los números de teléfono) y las abreviaturas. Proporciona métricas sobre la calidad general de nuestros datos. Cuando los datos deben corregirse dentro de una aplicación o cuando los datos se trasladan de una aplicación a una base de datos de marketing o lago de datos, el software de calidad de datos se utiliza para solucionar los problemas que existen dentro de esa fuente de datos.

Diferencia entre la calidad de los datos y la gestión de datos maestros

A medida que tome posesión de sus datos, es esencial comprender la diferencia entre la calidad de los datos y la gestión de datos maestros (MDM). Cuando el software de calidad de datos aborda la calidad de los datos dentro de una aplicación, MDM resuelve un problema de calidad de datos diferente pero similar. MDM resuelve los problemas en los datos en aplicaciones dispares.

MDM crea una vista de confianza y autorizada de las personas, lugares y cosas que más le importan a una empresa y que se pueden encontrar en toda la empresa. Aplica principios de integración, calidad, enriquecimiento y gobernanza para crear lo que se conoce como un "registro maestro". La automatización se utiliza para conciliar, unir y combinar datos en todos los sistemas que lo contienen. A partir de ahí, los datos "limpios" se comparten con las aplicaciones, sistemas y análisis que lo necesitan. Al fusionar registros, MDM también puede corregir inconsistencias en los registros, capturar de dónde provienen los datos y crear una pista de auditoría de cambios, proporcionando transparencia con un marco de confianza que le da visibilidad sobre cómo se crea o modifica un registro maestro.

El dominio de los datos proporciona a los especialistas en marketing la relevancia y el contexto necesarios para una comunicación puntual, personalizada y auténtica con clientes individuales. Para un especialista en marketing, la información maestra probablemente comienza con lo básico: el nombre del cliente, la dirección, los datos demográficos, las preferencias, los productos que posee y las cuentas de las redes sociales, pero no termina ahí.

Cómo evolucionar una vista de cliente de 360 ​​grados

MDM puede hacer coincidir los registros consolidados y enriquecer el perfil con datos de terceros. Los registros se pueden combinar con datos externos para ensamblar perfiles de hogares o comprender a los clientes a través de las múltiples líneas de negocios, productos, ubicaciones, canales y geografías de una compañía.

Con MDM, sr comienza a reconocer las diferentes funciones de los clientes y obtiene información sobre las complejas relaciones que mantienen. Al añadir más datos a mano al registro maestro, puede comenzar a crear una vista de 360 ​​grados que incluye más detalles, como los productos que los clientes compraron o devolvieron, los empleados con los que trabajan más, las comunicaciones de marketing que se han abierto, ofertas de venta que han sido aceptadas, artículos de servicio abiertos, actividad de navegación y más. Esto lo ayuda a tomar las medidas correctas para el cliente.

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