La calidad de los datos se ha convertido en un tema estratégico crítico para las organizaciones,  principalmente por los siguientes motivos. En primer lugar, están surgiendo nuevas regulaciones de privacidad de datos muy estrictas cuyo cumplimiento se ha vuelto un tema relevante para los directores de TI.  Por otro lado, en un entorno empresarial cada vez más impulsado por datos (data-driven) resulta imposible competir de manera efectiva sin tener datos de alta calidad.

Como resultado del crecimiento en el campo de la calidad y del gobierno de datos, han surgido muchas “mejores prácticas” cuyo fin es que las organizaciones se aseguren de contar con datos de alta calidad. En esta publicación nos enfocaremos en cuatro de las más relevantes.

  • Integre sus soluciones de calidad de datos usando APIs

Es muy importante contar con una solución dedicada a la calidad de los datos que se integre al entorno de automatización actual de su organización para tareas como la validación y verificación de datos.
Estamos viviendo una etapa en la cual el uso de APIs  (Interfaces de programación de aplicaciones) facilita el enlace de plataformas y herramientas basadas en la nube o en servidores propios.  Por ejemplo, en una empresa es común la vinculación de su CRM con su sistema de automatización de marketing y con herramientas como bases de datos de geolocalización y herramientas de validación de clientes potenciales.  Al usar una estrategia de APIs, las herramientas de calidad de datos podrán integrarse al flujo de datos al momento del ingreso o uso de los mismos.

  • Confíe en sus datos, pero verifíquelos

Los datos de contacto se deterioran muy rápidamente.  Algunas fuentes mencionan que más del 70% de los datos de contacto B2B cambian en el transcurso de un año (las personas se mudan, cambian de trabajo u obtienen nuevas direcciones o correos electrónicos),  sin contar los datos que son incorrectos, falsos o fraudulentos. Esto significa que los datos deben validarse tanto en el punto de entrada a los sistemas como cada vez que se usen. Para esto es necesario tener los procesos y herramientas adecuados. Por ejemplo, tener una API que detecte datos de contacto erróneos en su entorno de ingreso de datos es excelente pero no suficiente. También se necesita una estrategia para procesar listas completas de datos antes de cada campaña de marketing o de contacto.  El impacto de no hacerlo podría incluir un bajo ROI, molestias para los clientes e incluso problemas por incumplimiento de leyes de privacidad de datos.

  • Agregue valor a sus activos de datos de contacto

Las herramientas actuales de segmentación de mercado e inteligencia de negocios tienen capacidades como la integración con la geolocalización y los datos demográficos (completando datos de contacto faltantes para tener más puntos de contacto con sus prospectos y clientes) o  el uso de datos públicos para calificar la calidad de sus “leads” o clientes potenciales.

La existencia de  herramientas de calidad de datos de bajo costo basadas en la nube también contribuye al aumento de valor de los activos de datos de contacto de una organización. Toda empresa debe considerar que su competencia podría estar trabajando con un conjunto de datos de contacto mejorado en relación a los años pasados. La segmentación de mercado es cada vez más precisa, el análisis de datos de contacto se apoya en herramientas GIS (información geográfica) y de visualización de datos y  la cantidad de inteligencia de negocios que se puede extraer de los activos de datos de contacto continúa creciendo.

  • Implemente una estrategia de gobierno de datos

La supervisión formal de la calidad de los datos ya no es una práctica exclusiva de las grandes compañías. Incluso las organizaciones más pequeñas necesitan asegurarse de que existan personas y procesos para mantener procedimientos consistentes de calidad de los datos y para cuidar el cumplimiento regulatorio. Un objetivo clave en este aspecto es evitar la duplicidad de esfuerzos dentro del negocio. Las organizaciones deben evitar tener diferentes departamentos utilizando distintas herramientas y estrategias de gestión de los datos, al igual que tener silos de datos que no se comunican entre sí.

A futuro debemos esperar un mayor enfoque en la privacidad y seguridad de los datos y un aumento en las regulaciones. Al aumentar la disponibilidad de los datos y tener cada vez mejores herramientas,  el valor de los activos de datos de contacto continuará aumentando. La implementación de las “mejores prácticas” orientadas a la calidad de los datos será una necesidad para tener éxito en un entorno de negocios tan cambiante.

Con información de: Data Quality Best Practices for Today’s Data-Driven OrganizationGeoff Grow
TDWI (Transforming Data With Intelligence) publications. May, 2019