3 formas de superar los desafíos de calidad de datos en un proyecto de análisis

3 formas de superar los desafíos de calidad de datos en un proyecto de análisis

Estrategias probadas para abordar problemas de calidad de datos en proyectos de análisis

Foto de KOBU Agency en Unsplash

Limpiar tus datos es como mejorar tu dieta; sabes que deberías hacerlo, ¡pero las donas son demasiado tentadoras!

Requiere disciplina, procesos y responsabilidad por parte de los líderes para priorizar. Pero a menudo es el aspecto más pasado por alto en cualquier proyecto de datos. Si tu organización lo ha estado ignorando durante años y ahora estás en medio de un proyecto que no puedes terminar, este artículo es para ti.

Aquí tienes tres formas de superar los problemas de calidad de datos en cualquier proyecto de análisis.

1. Comienza con el Fin: ¿Qué problema comercial estás resolviendo?

Hay mucho ruido innecesario cuando los proyectos van mal.

Tienes que convertirte en un ninja de la priorización y entender qué datos realmente importan. Si tu resultado final requiere realizar un análisis de pérdida de clientes, enfoca tus esfuerzos en priorizar los datos que ayudarán en las ofertas de retención de clientes. Es simple, pero en el mundo real, los datos son desordenados y los sistemas están dispersos y no documentados.

Comenzar con el fin te ayudará a trazar una línea de tiempo hasta tus datos problemáticos y determinar exactamente dónde necesitan poner sus esfuerzos los recursos de tu proyecto.

Ejemplo de la Vida Real

Participé en un proyecto para consolidar sistemas de clientes desactualizados con el fin de identificar las direcciones de clientes más actualizadas y precisas para campañas de marketing. Casi seis meses se desperdiciaron intentando limpiar los datos de dirección de los clientes en los sistemas fuente, lo cual resultó innecesario. Esto se debe a que los requisitos no se tradujeron con precisión; solo se necesitaba la primera línea de dirección y el código postal para dirigirse a un cliente. El resto de los datos se podían agregar utilizando un conjunto de datos de referencia como el Royal Mail’s Postcode Address File (PAF). Comienza con el fin; ¿qué estás tratando de lograr?

2. Define qué tan bueno deben ser tus datos: no será 100%

La mayor parte del tiempo, tus datos no necesitarán ser 100% completos y precisos.

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