GUÍA: Aprende paso a paso cómo hacer un data cleansing a tu base de datos

Manejar la base de datos de tu CRM puede convertirse en un verdadero dolor de cabeza: datos duplicados, nombres mal escritos, información desactualizada y mucho más, siempre están a la orden del día. 

Estos problemas de datos afectan tu efectividad al momento de crear estrategias de marketing y de realizar contacto con leads o clientes; y por tanto, perderás muchas oportunidades por tener datos de mala calidad. 

Por lo que sí o sí: necesitas limpiar todos esos datos erróneos. 

Y ni pienses en hacerlo de forma manual, si no quieres morir de forma lenta y tortuosa 😂. 

Por eso la mejor solución es aplicar el Data Cleansing, una manera efectiva de limpiar datos para mantener la información actualizada y de buena calidad. 

Y en este post queremos contarte paso a paso cómo hacerlo: 

¿Qué es el data cleansing?

El data cleansing o limpieza de datos es un proceso para identificar, sustituir, modificar o eliminar datos erróneos o inexactos dentro de una base de datos o CRM. 

La depuración de los datos es fundamental para garantizar la integridad y la calidad de la información en un conjunto de datos, para que sean confiables y precisos. 

Y tienes que aceptarlo: todos esos datos erróneos representan una pérdida de tiempo y de dinero para tu empresa. 

¿Te imaginas tener una base de datos inmensa con datos erróneos de más de mil potenciales clientes? Ahora imagina que inviertes tiempo y dinero en ponerte en contacto con ellos. 

Por eso, la limpieza de datos desempeña un papel crítico en diversas áreas, desde el marketing y la gestión de clientes hasta la toma de decisiones empresariales, ya que datos limpios y precisos son fundamentales para hacer análisis y operaciones efectivas.

¿Cuál es la importancia del data cleansing? 

El data cleansing es muy importante por el hecho de que los datos son la base o el recurso más importante con el que cuenta tu empresa. Muchas decisiones de peso se toman con base en los datos. Y por eso, es esencial que te asegures de que la información que se encuentra en la base de datos sea de calidad. 

Y para que los datos sean de calidad, deben tener las siguientes características: 

1. Debe tener coherencia: la coherencia se refiere a si la información de un cliente es la misma en diferentes aplicaciones, tablas y bases de datos. 
2. Deben ser exactos: los datos de nuestros clientes (tanto personas o como empresas) deben ser los más específicos posibles para garantizar la buena comunicación con ellos. Para eso, se debe comparar con otras fuentes para comprobar si existe alguna si son diferentes o si falta información. 
3. Deben ser válidos: todos los datos deben cumplir con reglas o restricciones que has establecido, para comprobar que sean correctos. Por ejemplo, muy poco nos sirve tener el nombre de un cliente si no tenemos la manera de contactarlo. 
4. Deben tener uniformidad: los datos deben estar bien ordenados manteniendo los mismos valores y unidades. 

Tipos de problemas de datos 

El data cleansing existe precisamente para eliminar los problemas o errores que existen en los datos. Existen diferentes problemas que afectan la calidad de los mismos, los cuales pueden variar tanto en naturaleza como en complejidad. 

Estos son los problemas de datos más comunes: 

1. Datos duplicados: dos o más registros con exactamente la misma información. 
2. Errores de entrada: los errores de entrada, como errores tipográficos o incoherencias en el formato de los datos, pueden afectar la calidad de la información. 
3. Datos obsoletos: son aquellos datos que no están actualizados y que por tanto, pierde su relevancia. 
4. Inconsistencias: las discrepancias en la nomenclatura o en las unidades de medida pueden dificultar la interpretación y el análisis. 
5. Falta de integridad: la falta de integridad de los datos puede surgir cuando no se aplican restricciones de integridad en una base de datos. Son aquellos datos que no cumplen con los estándares o normas. 
6. Datos incompletos: los datos incompletos pueden ser problemáticos, ya que no brindan una imagen completa de la información. 

Paso a paso de cómo hacer un data cleansing

Te mostraremos ahora paso a paso cómo realizar una data cleansing de manera efectiva para garantizar la calidad de tus bases de datos. La limpieza de datos es un proceso gradual, especialmente en aquellas bases de datos enormes que tienen miles y miles de registros. 

Sin más dilación, vamos al tutorial:  

1. Crea un plan de acción estratégico

Para garantizar que la limpieza de datos sea la más efectiva, debes comenzar por planificar cada una de las cosas que vas a hacer. Aquí te dejamos un ejemplo claro: 

• Identifica el tipo de errores que quieres corregir y de dónde provienen esos errores. 
• Determina cuál es la mejor manera de corregir esos errores. 
• Establece métricas que te permitan medir la calidad de los datos y la efectividad del data cleansing. 

2. Elimina los datos duplicados

Lo siguiente es comenzar a eliminar todos los datos duplicados. Los datos duplicados suelen ser ocasionados por diferentes razones, pero la entrada inconsistente de datos es la más común. 

Dedupley: es una herramienta para encontrar duplicados en tus CRMs y bases de datos. Encuentra los datos duplicados en tiempo real y realiza el merge de manera automática. Funciona con Salesforce, Hubspot, CSV, MailChimp y otros más. 

En el caso de que tengas datos duplicados en diferentes aplicaciones, lo ideal es que mantengas todas tus aplicaciones sincronizadas para que no se duplique ningún registro. 

3. Actualiza tus datos regularmente

Después de cierto tiempo es común que los datos se vuelvan obsoletos. Ocurre con consumidores, pero es más frecuente en organizaciones. Los empleados y directivos de una empresa cambian con cierta regularidad. 

Si eres una empresa B2B, deberías actualizar tus datos por lo menos una vez al año. Intenta mantener al día la siguiente información: 

• Números telefónicos. 
• Correos electrónicos. 
• O cualquier otra información de contacto relevante, como el nombre de la organización y el puesto de trabajo del profesional con que tendrás el contacto. 

De esta manera, evitarás que en tu base de datos haya registros desactualizados y que ya no sean útiles para tu organización. 

También debes eliminar las direcciones de correo electrónico inválidas o que hayan sido excluidas. Lo bueno es que la mayoría de herramientas de email marketing tienen esta función. 

Y como un plus, puedes utilizar herramientas que analizan los correos electrónicos entrantes para actualizar la información de contacto disponible a medida que vaya ingresando la información. De esa manera te aseguras de tener datos actualizados en tiempo real. 

4. Mejora la entrada de datos

Pero la manera más efectiva para tener datos de calidad es garantizar buenas prácticas por parte de tu equipo al ingresar nuevos registros a la base de datos. De nada sirve depurar y actualizar tus datos, si la entrada de los mismos no sigue ciertos protocolos. 

De lo contrario, el data cleansing será una tarea interminable y agotadora… 

Por eso nos gustaría darte algunos consejos para mejorar tus prácticas al ingresar datos: 

• Establece campos obligatorios al ingresar datos para evitar una falta de coherencia o datos erróneos, como el número de teléfono, el nombre de la persona u organización y su correo electrónico. 
• Asegúrate de que tu equipo rellene estos campos al ingresarlos en tu CRM. 
• Establece estándares y normas al momento de vaciar datos. Por ejemplo, ingresar los datos en la aplicación correspondiente, asegurarse que los datos son correctos, verificar si existen datos duplicados antes de crear un nuevo registro, etc. 
• Sincroniza los datos de todas tus aplicaciones. De esa manera evitarás el duplicado de información. 

Tomando todas estas acciones, podrás reducir considerablemente los problemas en los datos y los recursos que tendrás que invertir en el data cleansing. Tu base de datos se mantendrá en excelentes condiciones. 

Las mejores herramientas de limpieza de datos

La limpieza de datos es un proceso arduo. Mientras más grandes sean las bases de datos, más complejo se convierte, especialmente si deseas eliminar y cambiar datos de manera manual. 

Por esa razón, debes buscar herramientas que te permitan agilizar este trabajo automatizando las tareas y disminuyendo al máximo las acciones manuales. 

Utilizar estas herramientas para el data cleansing tiene muchos beneficios: 

• Estandarización y validación efectiva: estas herramientas te permitirán aplicar ciertos estándares para que todos los datos sigan un mismo formato y sean coherentes entre sí. Las herramientas validan que cada uno de los registros cumplan con estos requisitos. 
• Perfilamiento de datos automatizado: escanean todos los datos y luego perfilan todo el conjunto de datos de manera automática. A partir de aquí, detectan problemas de calidad en los datos, como duplicados, errores de formato, inconsistencias, valores faltantes, etc. 
• Fácil identificación de datos duplicados: reducen de manera automática y rápida los datos duplicados: fusionando o eliminando registros similares. 
• Corrección de errores comunes: también son capaces de corregir errores comunes de forma automática siguiendo las reglas preestablecidas como valores incorrectos o faltas de ortografía. 
• Análisis y transformación de datos: también tienen la capacidad de analizar estructuras de datos complejas y transformarlos en un formato estandarizado. 

Veamos ahora qué herramientas puedes utilizar para la limpieza de datos: 

1. Data Ladder

Data Ladder cuenta con varios productos con los que podrás asegurar la calidad de tus datos. Por ejemplo, DataMatch es la herramienta de limpieza y calidad de datos por excelencia. 

Lo mejor de Data Ladder es que es muy fácil de usar, preciso para detectar coincidencias y funciona para empresas de diferentes tamaños. Por lo que es perfecto para empresas que tienen un modelo escalable. 

Si quieres algo más avanzado para bases de datos más grandes, te recomendamos DataMatch Enteprise, que es bastante rápido y puede evaluar hasta 100 millones de registros. 

2. Winpure

Winpure es una herramienta perfecta para eliminar datos de bases de datos, hoja de cálculos, CRM y más. Además, puedes limpiar las bases de datos más comunes, como SQL Server, Dbase, Txt y Access. 

Winpure no funciona en línea, sino que se instala localmente, lo que aumenta su nivel de seguridad. Es capaz de limpìar grandes cantidades de datos

3. OpenRefine

OpenRefine es una herramienta de código abierto (gratis) que puedes utilizar para combinar, limpiar y explorar datos. Está disponible en más de 15 idiomas, puede analizar datos online como también en local. 

4. Melissa Clean Suite

Melissa Clean Suite es otra de las herramientas más populares de data cleansing. Puede mejorar la base de datos de diferentes tipos de plataformas, especialmente de CRM y ERP. Funciona con Salesforce, Oracle ERP, Oracle CRM y Microsoft Dynamics CRM. 

Es muy potente para tratar la deduplicación de datos, autocompletado de contactos, enriquecimiento de datos, procesamiento de lotes, verificación de datos y todo en tiempo real. 

5. TIBCO Clarity

TIBCO Clarity es una herramienta que funciona desde la web. Además de limpiar datos, te permite identificar tendencias de errores y de datos para mejorar los procesos de limpieza. 

Estandariza los datos de fuentes dispares sin necesidad de procesarlos

6. IBM InfoSphere QualityStage

IBM InfoSphere QualityStage tiene bastante popularidad entre las empresas por su facilidad para limpiar los datos de una base de datos. Además, facilita la administración de las mismas y estandariza la información para generar una vista más coherente de los datos. 

Es una de las herramientas más utilizadas para el big data.

Por eso, queda claro que el data cleansing es una práctica fundamental para cualquier empresa. Si no has comenzado a hacerlo en tu negocio, es momento de que comiences ahora. 

Con esta guía, podrás hacerlo. ¡Mucho éxito! 

Comparte este post y coméntanos si tu empresa ya hace limpieza de datos.