Unos datos y una analítica de baja calidad tienen un coste muy elevado para tu negocio. De hecho, esconde muchas implicaciones que se acaban traduciendo en dinero mal invertido, decisiones poco estratégicas y, sobre todo, oportunidades no aprovechadas.

Para solucionarlo la clave es poner orden en tus datos y empezar a dirigir tus direcciones con información clara y fiable. Pero para llegar a ese punto, primero es importante identificar cuál es el problema con tus datos. Porque, aunque parezca una broma, existen diferentes tipos de baja calidad. 

Todos esos datos se llaman Poor data. Y si bien comparten muchos aspectos, cada uno puede ser de baja calidad por diferentes motivos. En este artículo te explicamos cuáles son los más habituales y cómo afectan a tu negocio.

Calidad de tus datos: ¿por qué debería importarte?

El concepto de calidad es, para muchos, algo relativo. Algo que depende de las expectativas de cada uno. Pero en el caso de los datos la calidad es algo medible y con un impacto directo sobre los resultados de un negocio. El futuro de tu empresa depende de la calidad de tus datos.

¿Pero exactamente por qué? Pues porque de ellos dependen las decisiones que tomas en tu día a día. Y esas decisiones se convierten en mejores o peores resultados para tu negocio. De hecho, de tus datos depende todo esto:

• Invertir bien tu tiempo – Una mala calidad de datos supone más tiempo depurándolos y comprobando que son correctos, más tiempo integrándolos y comprobando que coinciden entre sí y, sobre todo, más tiempo analizándolos. 
• La calidad de tu estrategia – Cuando tus datos y tu analítica no son de calidad, es fácil que pierdas el Norte. Es prácticamente imposible tomar decisiones con antelación, estar seguro del impacto de esas decisiones y poder reaccionar rápidamente ante imprevistos o malos resultados.
• Tu capacidad de respuesta – Para vender más, hay que saber apuntar mejor. Gracias a una buena analítica de datos sabrás cuándo, cómo y a quién apuntar con tus diferentes iniciativas para poder aumentar tus resultados.

Entiende qué es la Poor data y aprende a identificarla

Para solucionar un problema, primero hay que comprenderlo. En el caso de tu analítica web la clave consiste en entender a qué se debe la baja calidad de tus datos. ¿Se debe a la forma en la que los recoges? ¿El problema es que no coinciden? ¿Hay algo que te pasa desapercibido?

Aquí tienes una pequeña guía para entender cuáles son los datos de baja calidad o Poor data más habituales en todo negocio digital que se precie:

#1 Datos imprecisos

No importa cuánto tiempo y esfuerzo inviertas en tus análisis. Si tus datos son imprecisos, los resultados no valdrán la pena. Y es que la imprecisión de los datos es un problema muy común en cualquier negocio y puede poner patas arriba cualquier esfuerzo que lleve a cabo.

Cifras desplazadas, nombres mal introducidos o datos intercambiados. Basta una pequeña desviación o imprecisión para que toda la analítica de un negocio digital pierda el rigor necesario para que sus datos sean útiles. Si esto pasa, no hay marcha atrás. Hay que cambiarlo todo.

→ La mejor solución para identificar los datos imprecisos y ponerles fin es tomarse el tiempo para compararlos con datos fiables y de calidad. Por ejemplo, puedes comparar tus datos reales de venta con los datos de tus campañas digitales. 

#2 Datos incompletos

A veces el problema está en que no somos capaces de hacernos una idea completa de la realidad. Si falta un dato concreto toda la estructura de nuestros datos se puede desplomar y dejarnos sin la opción de sacar conclusiones sólidas.

Puede ser un dato demográfico, un dato sobre tus campañas o simplemente un dato sobre las visitas de tus clientes. Cualquier carencia puede suponer un bache a la hora de identificar tendencias y oportunidades para tu negocio. Por eso es importante controlar bien tus datos.

→ Muchas veces, el problema de los datos incompletos no se soluciona mirando a los datos que tienes sobre la mesa, sino haciendo un balance como negocio digital. ¿Qué información necesito realmente para tomar decisiones? Y con esa cuestión clara podrás identificar las carencias en tus datos.

#3 Datos duplicados

¿Y si te sobran los datos? Sí, este también puede ser un problema en tu analítica. De hecho, cuando los datos se acumulan y solapan entre sí es cuando empiezan a surgir las dudas en cualquier negocio digital.

Cuando los datos se duplican (ya sea porque se recogen 2 veces o hay 2 fuentes de datos que analizan lo mismo) surge la gran pregunta: ¿de cuál de ellos me debo fiar? Y es que el principal problema de los datos duplicados es que, en la mayoría de los casos, no coinciden entre sí y nos ponen entre la espada y la pared.

→ Para acabar con las duplicidades hay que seguir un proceso sencillo: primero, debes cotejar tus diferentes fuentes y bases de datos para identificar esas entradas de datos que sean iguales o demasiado similares. Después, escoge la alternativa que mejor se adapte a tu estructura de datos y deshazte del resto. Este es un proceso que tienes que repetir de forma habitual.

#4 Datos inconsistentes

Muchas fuentes de datos, diferentes herramientas digitales, campañas de marketing en diferentes canales… Cualquier negocio digital se enfrenta a mucha información al mismo tiempo que proviene de sitios completamente diferentes. Y eso es muy probable que se traduzca en datos inconsistentes.

Este problema consiste, principalmente, en que los diferentes datos no compartan las mismas características (formato de fechas, por ejemplo) o calculen algunos valores de forma distinta (el número de visitas o alcance de una campaña). Resultado: tus datos no encajan entre sí y todo se acaba volviendo un auténtico caos.

→ El problema de las inconsistencias entre datos es un problema de integración. Aunque se puede solucionar el problema revisando cada dato, la mejor solución es contar con una herramienta que integre los diferentes datos y unifique los diferentes formatos, métricas y demás. 

#5 Datos mal estructurados

¿Y qué pasa con esos datos que ni siquiera sabemos como estandarizar? Sí, el problema de la inconsistencia se expande hasta el punto de enfrentarnos a algo mayor: los datos que no cuentan con una estructura concreta.

Algunos ejemplos: resultados de entrevistas cualitativas, información de terceros o estudios de mercado. Este tipo de datos, si bien son útiles para cualquier negocio, son difíciles de estructurar y formatear de una manera que pueda encajar con el resto de la analítica para ser útiles.

→ De nuevo, hay que confiar en la integración. Los datos mal estructurados deben pasar por un proceso de depuración y organización que los adapte a tu sistema de datos actual y permita integrarlos con el resto de datos. Recuerda: la combinación efectiva de diferentes datos es la clave para obtener insights interesantes.

#6 Dark data

Por último, nos toca hablar sobre todos esos datos que pasan desapercibidos para los negocios digitales y que nadie sabe aprovechar lo suficiente. Conocidos como Dark data, se refieren a los datos que viven en la sombra esperando a ver la luz.

Según IBM casi el 80 % de los datos actuales podrían considerarse Dark data. Esto, además de gastar recursos económicos de la empresa, también supone que muchas oportunidades están siendo ignoradas. Y eso no le interesa a nadie.

→ Para ponerle solución a la Dark data y decidir qué hacer con ella (eliminarla o sacarla a la luz), es importante realizar una buena auditoría de datos e identificar dónde se encuentran estos datos y por qué no están siendo utilizados.

Pon orden en tus datos y acaba con la Poor data gracias a Boost

Estos son algunos de los datos de baja calidad que deberías tener en el radar. Ya sabes que para ponerle solución a un problema lo primero es entender bien ese mismo problema. Ahora que ya tienes en mente algunos de los conceptos claves de la Poor data, es hora de que diseñes una estrategia para poner soluciones.

Desde Boost te ayudamos a diseñar una auditoría para identificar todos estos problemas habituales con la calidad de tus datos. Y cuando tengamos claras las áreas de mejora, pasamos a diseñar una analítica hecha a medida para tu negocio digital.

Suena bien, ¿no? Escríbenos y nos ponemos manos a la obra.