Calidad de datos

Calidad de datos se refiere a los procesos, técnicas, algoritmos y operaciones encaminados a mejorar la calidad de los datos existentes en empresas y organismos. Hay varias definiciones de calidad en datos pero la más común es que sirven su propósito.[1]​ Limpieza de datos tal vez se requiere para asegurar la calidad de dichos datos.[2]​

Beneficios

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Los principales beneficios de la calidad de datos son:[3]​[4]​

  • Ahorrar costes directos: evitando tener información duplicada y por lo tanto evitar el envío replicado de cartas a un mismo cliente.
  • Potenciar las acciones de marketing y la gestión: la normalización de archivos mejora el análisis de datos y permite segmentaciones precisas para que sus acciones de mercadotecnia y su gestión ganen en precisión y eficacia.
  • Optimizar la captación y la fidelización de clientes: con los datos correctos, se mejoran los ratios de respuestas y el cliente se siente plenamente identificado con la empresa.
  • Mejorar la imagen corporativa: el cliente sólo recibe el envío que le corresponde, una sola vez y con sus datos correctos.
  • Mejorar el servicio: identificación más rápidamente del cliente que llama a un Call Center, reduciendo los tiempos de espera y, dejando tiempo al operador para centrarse en el mensaje de negocio.
  • Impacto positivo para el negocio.
  • Rapidez en los procesos.
  • Confiabilidad para los consumidores de datos.
  • Reducción de costos en la generación de indicadores de gestión.

Garantía de calidad de datos

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La garantía de calidad de datos es el proceso de la evaluación de datos por perfil para descubrir incoherencias y otras anomalías en los datos y además desempeñar actividades de limpieza de datos[5]​[6]​ (por ejemplo, excluyendo del análisis a los valores atípicos) para mejorar la calidad de los datos.

Dichas actividades se puede hacer como una parte del almacén de datos o como parte de la administración de bases de datos de una pieza existente de la aplicación informática.[7]​

Referencias

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  1. ↑ Redman, Thomas C. (30 de diciembre de 2013). Data Driven: Profiting from Your Most Important Business Asset. Harvard Business Press. ISBN 978-1-4221-6364-1. 
  2. ↑ data scrubbing (data cleansing)
  3. ↑ «Data Quality: High-impact Strategies - What You Need to Know: Definitions, Adoptions, Impact, Benefits, Maturity, Vendors». Archivado desde el original el 6 de marzo de 2016. Consultado el 5 de febrero de 2013. 
  4. ↑ Glossary of data quality terms Archivado el 3 de julio de 2008 en Wayback Machine. published by IQ International (formerly known as IAIDQ)
  5. ↑ Can you trust the quality of your data Publicado por spotlessdata.com
  6. ↑ Data cleansing
  7. ↑ «Lecture 23 Data Quality Concepts Tutorial – Data Warehousing». Watch Free Video Training Online. Archivado desde el original el 21 de diciembre de 2016. Consultado el 8 de diciembre de 2016. 

Enlaces externos

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