Dado que los datos son una activo estratégico de capital Para las instituciones de hoy, es fácil comprender que la mala calidad es un obstáculo importante. Exactamente por ello, se requieren diferentes soluciones para remediarlos y además para prevenirlos, incluida la corrección de la problemas comunes relacionados con los datos del producto.
En este artículo vamos a explicar por qué mejorar la calidad de los datos del producto aporta un cambio cualitativo que nos posibilita llevar el negocio a otro nivel. Por suerte, las compañías que manejan una gran cantidad de productos suelen tener problemas similares que se pueden arreglar con una administración de datos adecuada ajustada a sus necesidades.
Algunos de los problemas más comunes.
Uno de los puntos de inflexión más comunes en torno a los datos de productos está relacionado con falta de correspondencia, en algunos campos, entre la información de ventas y la información almacenada en catálogos.
Al nombrar un mismo proveedor, producto o característica (a modo de ejemplo, tallas o colores) de diferentes formas, provocamos un desajuste entre categorías aparentemente diferentes, cuando en realidad se refieren a una sola categoría. Como consecuencia, la información carece de fiabilidad.
Errores de este tipo impiden trabajar con él correctamente, tanto desde un enfoque operativo como para realizar informes de ventas de productos. Dado que no tenemos información realista, entre otros inconvenientes Prácticamente, nos enfrentamos a un grave problema para actividades tan esenciales como pedir productos o suministros.
Una falta de fiabilidad que, en resumen, repercute negativamente en la toma de decisiones y provoca problemas de diversa índole, ya sean logísticos (exceso o falta de stock) o, a modo de ejemplo, no poseer de buena información para tomar decisiones en este respecto. .
Asimismo, un obstáculo común es una incorrecta o inexistente sincronización de información nuevo en comparación con lo que ya estaba en los diferentes sistemas. Simplemente, es clave saber cómo preservar la información limpia, así como si debe replicarse entre sistemas o almacenarse en un repositorio de datos maestros.
Detecta problemas para hallar soluciones
Los problemas antes mencionados deben abordarse dentro del diferentes contextos, dependiendo del tipo de proyecto que se lleve a cabo, las necesidades de la compañía, concretamente el objetivo y objetivos a cumplir con esta información.
Una vez detectados estos problemas, llegó el momento de aplicar soluciones que mejoren la calidad y la administración de los datos para tomar decisiones rápidas y correctas. Caso contrario, seguiremos sufriendo las consecuencias: información poco fiable, pérdida de tiempo corrigiendo discrepancias y, con ello, un disminución de la eficiencia del trabajo y, por tanto, de la compañía en general.
Los problemas de calidad de los datos además hacen que las compañías perdiendo grandes sumas de dinero, ya sea debido a que no pueden hacer una estrategia de venta de sus productos o por problemas como los mencionados. Por fin, el problema afecta a otras áreas, como los clientes, que además puede ser una extensión de los productos, y viceversa.
Objetivo: información limpia del producto
Es clave aplicar soluciones de mejora de la calidad de datos ad hoc por medio de conectores y aplicaciones. A su vez, élLos stuarts de datos disponen que ir resolviendo los problemas que surjan, sin olvidar que estos procedimientos deben aplicarse a los nuevos datos.
De manera que la la información del producto está limpia Debería ser dirigido flujo completo. Después de descubrimiento de los datos y un análisis léxico (separación en columnas), después realizaremos una corrección estandarizando los registros.
Inclusive podemos hallar coincidencias en otros sistemas, en cuyo caso sería conveniente fusionarlo en un repositorio de datos maestros, y además es factible enriquecer los datos de nuestros productos con nuevas categorías. En el último caso, a modo de ejemplo, inferir información sobre el estado socioeconómico a partir de datos sociodemográficos para realizar ventas cruzadas.
Son operaciones que se llevan a cabo en diferentes proyectos (migraciones, proyectos de calidad y gobernanza de datos, calidad y enriquecimiento, proyectos MDM), cuyo denominador común es lograr una mejor calidad de los datos.
Claves en la estrategia de calidad de datos
Todo lo indicado indica el La relevancia crucial de los datos son de calidad. para tomar decisiones correctamente. Pero lograrlos necesita contar con una estrategia adecuada, en la que la detección de problemas de calidad de forma rápida y sencilla es fundamental.
Caso contrario, podemos dedicar mucho tiempo a averiguar dónde están los puntos críticos. En realidad, en las compañías que manejan un alto volumen de datos es clave, una vez detectados los problemas, determinar estrategias que incluyan herramientas que faciliten la limpieza a través de procesos automatizados.
Se trata de un procedimiento cíclico, que se hace de forma continua. Al principio probablemente requerirá una acción masiva para toda la base de datosUna base de datos es un conjunto organizado de información que permite almacenar, gestionar y recuperar datos de manera eficiente. Utilizadas en diversas aplicaciones, desde sistemas empresariales hasta plataformas en línea, las bases de datos pueden ser relacionales o no relacionales. Su diseño adecuado es fundamental para optimizar el rendimiento y garantizar la integridad de la información, facilitando así la toma de decisiones informadas en diferentes contextos.... y después ejecutará esos mismos procesos para los nuevos registros.
Es así como nos aseguramos de que nuestros datos estén contaminados, aún cuando las estrategias tienden a ser más amplias e incluyen soluciones integrales que, más allá de la calidad de la información, además incluyen la gobernanza de datos.
En resumen, las mejores estrategias son aquellas que disponen en cuenta que los procesos no siempre pueden solucionar problemas, especialmente cuando son específicos. En este punto es fundamental tener la tecnologías y conocimientos necesarios limpiar los datos usando herramientas que permitan tener procesos de calidad automatizados y adaptados a las necesidades de la organización desde un enfoque global.
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