La guía final de la limpieza y limpieza de datos CRM

Definición, Beneficios, Componentes y cómo limpiar sus datos en BULK

Última modificación por Ben Ford, el 26/Feb/2023

Al utilizar datos, la mayoría de las personas coinciden en que sus ideas y análisis son tan buenos como los datos que está utilizando. Esencialmente, los datos de la basura son análisis de basura. La limpieza de datos, también conocida como limpieza de datos y el análisis de datos, es uno de los pasos más importantes para su organización si desea crear una cultura en torno a la toma de decisiones de datos de calidad.

¿Qué es la limpieza de datos CRM?

Limpieza de datos limpieza es el proceso de fijación o eliminación de datos incorrectos, corruptos, formateados incorrectamente, duplicados o incompletos dentro de un conjunto de datos. Al combinar múltiples fuentes de datos, hay muchas oportunidades para que los datos sean duplicados o mal etiquetados. Si los datos son incorrectos, los resultados y los algoritmos no son fiables, aunque parezcan correctos. No hay una manera absoluta de prescribir los pasos exactos en el proceso de limpieza de datos porque los procesos variarán de conjunto de datos a conjunto de datos. Pero es crucial establecer una plantilla para su proceso de limpieza de datos para que sepa que lo está haciendo de la manera correcta cada vez.

¿Cuál es la diferencia entre la limpieza de datos CRM y la transformación de datos?

CRM La limpieza de datos es el proceso que elimina datos que no pertenecen a su CRM. La transformación de datos es el proceso de conversión de datos de un formato o estructura en otro. Los procesos de transformación también se pueden denominar tratamiento de datos, o munging de datos. Este artículo se centra en los procesos de limpieza de sus datos de CRM de salida y en datos brutos que planea importar en nuestro CRM.

¿Cómo limpia los datos?

Mientras que las técnicas utilizadas para la limpieza de datos pueden variar según los tipos de datos que su empresa almacena, puede seguir estos pasos básicos para mapear un marco para su organización.

Paso 1: Eliminar las filas duplicadas o irrelevantes

Quitar filas no deseadas de su conjunto de datos, incluyendo filas duplicadas o datos irrelevantes. Las filas duplicadas sucederán con mayor frecuencia durante la importación de datos o las ingeraciones con nuestros sistemas. Cuando usted importa datos de múltiples lugares, datos de chatarra o recibe datos de clientes o departamentos múltiples, hay oportunidades de crear datos duplicados. La deduplicación es una de las zonas más grandes a considerar en este proceso.

Paso 2: Fijar errores estructurales

Los errores estructurales son cuando usted mide o transfiere datos y note convenios extraños de nombres, tipos o capitalización incorrecta. Estas inconsistencias pueden causar categorías o clases mal etiquetadas. Por ejemplo, usted puede encontrar “N/A” y “No Aplicable” ambos aparecen, pero deben ser analizados como la misma categoría.

Paso 3: Filtrar datos no deseados

A menudo, antes de importar datos en su crm usted encontrará taht algunoss de las filas tienen datos de irrlenat que no puede utilizar por ejemplo los cables sin correo electrónico. Filtra esas filas antes de la importación.

Paso 4: Maneja los datos perdidos

No puedes ignorar los datos perdidos porque muchos campos no aceptarán los valores perdidos. Hay un par de maneras de tratar los datos perdidos. Tampoco es óptimo, pero ambos pueden ser considerados.

Como primera opción, puedes dejar filas que tienen valores perdidos, pero hacer esto caerá o perderá información, así que ten cuidado con esto antes de eliminarlo.
Como segunda opción, puede introducir valores perdidos basados en otras filas; de nuevo, hay una oportunidad de perder integridad de los datos porque puede estar operando desde supuestos y no observaciones reales.
Como tercera opción, puede alterar la forma en que los datos se utilizan para navegar eficazmente los valores nulos.

Paso 5: Validar y QA

Al final del proceso de limpieza de datos, debe ser capaz de responder estas preguntas como parte de la validación básica:

¿Tiene sentido los datos?

¿Los datos siguen las reglas apropiadas para su campo?
¿Se prueba o refuta su teoría de trabajo, o trae alguna visión a la luz?
¿Puede encontrar tendencias en los datos para ayudarle a formar su próxima teoría?
Si no, ¿es eso debido a un problema de calidad de datos?

Las falsas conclusiones debido a datos incorrectos o “suciosos” pueden informar de la mala estrategia empresarial y la adopción de decisiones. Las conclusiones falsas pueden llevar a un momento embarazoso en una reunión de informes cuando se da cuenta de que sus datos no se ajustan al escrutinio. Antes de llegar allí, es importante crear una cultura de datos de calidad en su organización. Para ello, debe documentar las herramientas que puede utilizar para crear esta cultura y qué calidad de datos significa para usted.

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Componentes de datos de calidad

Determinar la calidad de los datos requiere un examen de sus características, luego ponderar esas características según lo que es más importante para su organización y la aplicación(s) para la que se utilizarán.

5 características de los datos de calidad

Validez. El grado en que sus datos se ajustan a reglas o limitaciones de negocio definidas.
Precisión. Asegúrese de que sus datos están cerca de los verdaderos valores.
Completa. El grado en que se conocen todos los datos requeridos.
Consistencia. Asegúrese de que sus datos sean consistentes dentro del mismo conjunto de datos y/o en múltiples conjuntos de datos.
Uniformidad. El grado en que se especifican los datos utilizando la misma unidad de medida.

Beneficios de la limpieza de datos

Tener datos limpios en última instancia aumentará la productividad general y permitirá la información de la más alta calidad en su toma de decisiones. Los beneficios incluyen:

Eliminación de errores cuando se están reproduciendo múltiples fuentes de datos.
Menos errores hacen para clientes más felices y empleados menos procesados.
Capacidad para mapear las diferentes funciones y lo que sus datos están destinados a hacer.
Monitorear errores y mejorar la información para ver de dónde vienen los errores, facilitando la fijación de datos incorrectos o corruptos para futuras aplicaciones.
El uso de herramientas para la limpieza de datos hará para prácticas empresariales más eficientes y tomar decisiones más rápidas.

Herramientas de limpieza de datos y software para la eficiencia

Software como ZaapITpuede ayudarle a manejar una cultura de datos de calidad proporcionando formas visuales y directas para combinar y limpiar sus datos. Zaap Tiene dos productos: Dedup-manager para la limpieza de duplicados y Smart-mass-update para gestionar cualquier tipo de datos CRM (actualizar/crear/convert/delete/import/etc). Utilizar las herramientas de ZaapIT puede ahorrar un tiempo significativo al administrador de bases de datos ayudando a analistas o administradores a iniciar sus análisis más rápido y tener más confianza en los datos. Comprender la calidad de los datos y las herramientas que necesita para crear, gestionar y transformar los datos es un paso importante para tomar decisiones empresariales eficientes y eficaces. Este proceso crucial desarrollará aún más una cultura de datos en su organización.