6 objetivos perseguidos por un proyecto de calidad de datos

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Son varios los objetivos que se persiguen con una buena calidad de los datos. Analicémoslos:

Así, en primer lugar, el principal objetivo de los proyectos de calidad de datos es ayudar a la compañía a interactuar con el cliente de una forma más eficiente y hacer que la experiencia del cliente sea lo más agradable factible.

Al mismo tiempo, un objetivo paralelo es incrementar la retención y la lealtad de los clientes. Estos objetivos pertenecen al 100% al negocio. Lo cierto es que, si el cliente percibe una experiencia agradable, aumentará el ratio de retención y fidelización.

Al mismo tiempo, si esto se logra, la contraparte será poder comercializar cada vez más productos. Los indicadores clave del mercado en este aspecto son ARPU (ingresos promedio por usuario), AMPU (márgenes promedio por usuario) y CHURN RATE (tasa de abandono de clientes).

Otro objetivo claro es convencer a toda la compañía de los beneficios de iniciar un proyecto de calidad de datos. A tal efecto, un patrocinador fuerte convencido de los resultados generará la confianza y el tiempo para lograrlo.

Por último, y como último objetivo, se trata de hallar un software de calidad de datos superior en el mercado y una compañía que explique con la experiencia y el conocimiento para llevar a término el proyecto con éxito.

A tal efecto, las soluciones DQ disponen un ROI predecible y medible: la eliminación de anomalías, errores y duplicaciones en la información del cliente. Al mismo tiempo, proporcionan una fuente de verdad única, limpia y enriquecida para una visión única de los clientes o productos en toda la organización.

PowerData ha acumulado un amplio conocimiento y experiencia en las mejores prácticas en el campo de los proyectos de DQ. Ciertamente, tenemos el know-how y el conocimiento que garantizan el éxito en la implementación de un CRM o un DWH, que es la calidad de los datos.

¿Qué quiere con datos de buena calidad?

  • Establezca metas realistas y medibles

  • Alinear las expectativas de negocio y de TI y en este aspecto, confirmar que la alta dirección es el patrocinador del proyecto.

  • Comprenda el costo de la mala calidad de los datos.

  • Utilice una metodología de mejora continua

  • Utilice un programa de implementación por fases

  • Medir el ROI

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