Nadie se libra, ni siquiera el INE. Aunque rectificar es de sabios y compartir una nueva cifra que mejora las perspectivas económicas de un país es algo bueno, que la máxima autoridad en estadística de España tenga que corregir sus datos por enésima vez solo significa algo: algo va mal con los datos.
Cuando hablamos de la importancia de contar con buenas fuentes de datos y una analítica clara y ordenada, hablamos muy en serio. Quizás que tus datos no sean 100% fiables no va a afectar al PIB de un país pero sin duda va a afectar a tu negocio (y mucho más de lo que crees).
Si quieres evitar sorpresas desagradables sobre tus ventas, tus clientes o cualquier métrica importante para tu negocio, todo pasa por poner orden y limpiar tus datos. Sí, limpiarlos. Lo que en inglés se conoce como Data cleansing es la clave para asegurar que tu analítica es fiable. Y de eso vamos a hablar en este artículo.
Saca papel y boli (e incluso la escoba) para empezar a limpiar en profundidad tus datos. Además de la importancia del data cleansing, también te vamos a explicar los primeros pasos que debes seguir para llevarlo a cabo correctamente.
¿Qué es el data cleansing y por qué es esencial para tu negocio?
Su nombre despeja todas las dudas: el data cleansing es el proceso de limpieza de datos que lleva a cabo cualquier empresa o institución para ordenar sus datos y garantizar su fiabilidad. Este proceso consiste en eliminar datos incorrectos, duplicados, desfasados o incompletos.
Este tipo de datos son los que se conocen como datos sucios. Datos que, por motivos tan diversos como una mala integración de las fuentes de datos o una visualización incorrecta, prácticamente no sirven para nada. Excepto para una cosa: poner trabas a tu trabajo.
El impacto de unos datos “sucios”
Puede que unos datos incorrectos o poco rigurosos parezcan completamente inofensivos, pero detrás de esa fachada de inutilidad se esconde un gran riesgo para tu empresa. Los datos “sucios” pueden destruir tu negocio. Literalmente.
Piénsalo de otra forma: si tus datos son incorrectos y toda tu analítica se basa en información que no representa la realidad, tus decisiones empresariales nunca van a ser las indicadas. De hecho, estos datos pueden empujarte a diseñar estrategias y acciones que vayan justo en contra de lo que le conviene a tu negocio.
Los efectos y beneficios del data cleansing en tu analítica web
Contra todo pronóstico, esto de contar con datos erróneos o poco fiables es algo bastante habitual. Sobre todo si tenemos en cuenta que cada vez las empresas cuentan con más y más fuentes de información y datos que se solapan entre sí. A veces la información no es poder.
Por eso es tan importante poner en práctica el data cleansing sea cual sea tu negocio y tu relación con los datos. Independientemente de tus métricas o de tu dependencia de los datos, siempre es mejor saber si algo falla. Siempre es mejor saber para poder reaccionar a tiempo:
- Métricas bien definidas y fiables
¿Y si lo que tu negocio entiende como conversión no es lo que tu fuente de datos está interpretando como tal? Imagínate que en vez de la compra final, estás midiendo las visitas a tu web. Suena inverosímil, pero créenos: no serías el primero al que le pasa.
Uno de los principales beneficios del data cleansing es la claridad sobre las métricas que se están considerando y cómo se están calculando. Es muy habitual utilizar diferentes herramientas (de marketing, por ejemplo) y que cada una de ellas haga los cálculos a su manera. Asegurarte de que coincidan es indispensable.
- Puntos débiles y áreas de mejora visibles
El saber es poder si sabes qué haces con la información. Muchas veces la verdad no es tan agradable como nos gustaría, pero es siempre el mejor punto de partida para dar la vuelta a la situación y mejorarla.
Gracias al data cleansing puedes identificar cuáles son tus puntos débiles tanto en la recopilación de datos como en tu negocio. Tener visibilidad sobre los datos que fallan también te permite arreglarlos y conocer la auténtica realidad. Aunque duela, siempre es mejor saber.
- Prioridades claras y decisiones más estratégicas
Con los datos sobre la mesa es más fácil definir una hoja de ruta. Pero sobre todo, es más fácil definir una hoja de ruta que funcione de verdad y sea beneficiosa para tu negocio.
Gracias al data cleansing puedes redefinir tus prioridades (priorizar la retención en vez de la adquisición si ves que tus usuarios no repiten, por ejemplo) y también puedes tomar decisiones más estratégicas basadas en datos fiables.
Cómo empezar con el data cleansing paso a paso
La duda es: ¿por dónde arrancar? Cómo empezar a frotar y ordenar tus datos e incluso evaluar si realmente necesitas llevar a cabo ese proceso no es fácil. Estamos hablando de un proceso de análisis en profundidad que incluye muchas variables.
Como siempre, todo variará según cada caso. Las fuentes de datos, las herramientas que utilizas, las métricas que tienes en cuenta en tu negocio… Todo será determinante a la hora de poner orden en tu analítica. Pero a pesar de todo, hay unos pasos que sí o sí tendrás que seguir:
#1 Haz una buena auditoría de datos
El primer paso es, sin lugar a dudas, el más importante de todos. Un paso que consiste en hacer un escaneo exhaustivo a todos tus datos y tus fuentes de datos. La auditoría de datos implica revisar absolutamente toda tu información para identificar esos datos sucios de los que hablábamos antes: datos duplicados, incorrectos o incompletos.
Esta parte del proceso puede que sea la más compleja y agotadora. Se trata de un análisis retrospectivo y en profundidad que pasará por revisar la fiabilidad de las herramientas que utilizas, el cotejo de los datos de cada una y una validación de que los datos que visualizas coinciden con la realidad.
#2 Define datos y métricas estándares
Una vez que hayas evaluado la calidad de tu información, te tocará tomar la primera decisión: con cuáles quieres quedarte. Es posible que te encuentres con diferentes formas de medir un dato importante para ti y, aunque ambas sean válidas, tendrás que quedarte con una opción.
Este proceso te ayudará a reevaluar qué métricas son importantes para tu negocio y cuáles llevas sin considerar todo este tiempo. Tal vez identifiques nuevos datos que no conocías y que son vitales para tu negocio. ¡Quién sabe!
#3 Elimina los datos duplicados e irrelevantes
Ahora sí: toca ponerse a limpiar. Con los datos sobre la mesa y las prioridades claras, toca empezar a desechar esa información que no suma absolutamente nada a tu negocio. Además de eliminar los datos y métricas que no te interesan, también te tocará filtrar por los que están duplicados o no se miden correctamente.
Eliminar los datos implica volver a calcular tus resultados. Si quitas esa información que distorsionaba la realidad es posible que te encuentres con que la imagen cambia (y mucho). Parte del data cleansing también supone redefinir lo que antes dabas por hecho o creías que era totalmente real.
#4 Verifica y valida la integridad de los datos
¡Pero la cosa no acaba ahí! De hecho, ahora surge la duda más importante de todas: ¿cómo sé que mi nueva analítica es fiable? Nadie quiere cometer el mismo error del que está intentando deshacerse. Y por eso es importante validar la integridad de los nuevos datos.
Tras definir una nueva analítica deberás asegurarte de que funciona. Esta parte del proceso puede venir acompañada de esperas (los datos tardan, ya sabes) y de errores (casi nada sale a la primera). Lo importante es vigilar siempre con lupa que el nuevo plan arroja datos fiables.
#5 Automatiza y controla el data cleansing
Este último paso es opcional pero totalmente recomendable. Si las ventajas de realizar el data cleansing están claras, imagínate si automatizas el proceso y te aseguras de que tus datos estén siempre al día y sean correctos.
Hora de ponerse a frotar: empieza a limpiar tu analítica con Boost
Si ni tan siquiera el INE se libra de tener que llevar a cabo iniciativas de data cleansing, está claro que este es un tema de gran importancia para todas las empresas, sean del tamaño que sean. Unos datos limpios, fiables y al día son indispensables para un buen funcionamiento de tu negocio. Eso no es ningún secreto.
Desde Boost sabemos bien lo que es poner orden en tus datos. Los tuyos y los de otras muchas empresas a las que hemos ayudado con su data cleansing y su visualización de datos para poder poner orden a sus prioridades y tomar decisiones más estratégicas.
Si quieres conocer el estado de tus datos y qué necesitas hacer para limpiarlos, escríbenos y nos ponemos manos a la obra.