Información general sobre la calidad de los datos
Objetivos de aprendizaje
Después de completar esta unidad, podrá:
- Indicar algunos factores que determinan la calidad de los datos.
- Explicar por qué los datos erróneos son un auténtico problema.
- Explicar por qué los datos de buena calidad tienen una utilidad extraordinaria.
Consecuencias de los datos erróneos
Es administrador de Salesforce en Gelato, una nueva compañía de tecnología multimedia de gran éxito. Gelato desarrolló una plataforma avanzada para la transmisión de contenido publicitario de ultra alta definición 4K. Hasta ahora, se ha usado en múltiples aplicaciones y sitios web de televisión y películas. Se encuentra en un espacio de relaciones de negocio y entre sus clientes se encuentran compañías publicitarias, agencias de medios de comunicación y otras partes interesadas importantes de la industria de la publicidad.
Para promover el crecimiento de Gelato, la nueva directora de ventas desea identificar mejor a los clientes y sus necesidades. Dado que es un gurú de Salesforce, le ha pedido que le presente una vista de 360 grados de las cuentas de Gelato. Se dirige al portátil, abre un refresco, genera unos cuantos reportes de Salesforce y disfruta de los elogios.
Parece fácil, ¿verdad?
En realidad, no.
Comprueba los reportes y esto es lo que ve en el caso de las cuentas de la región occidental de Estados Unidos.
Destacan varios aspectos.
Ausencia de registros
La compañía tiene más de 500 clientes solo en California, pero en los reportes se muestran únicamente los datos de unas 200 cuentas en toda la región occidental.
Registros duplicados
Mediante un vistazo rápido a la lista de cuentas se puede comprobar que los datos de los clientes con varias ubicaciones se han capturado en múltiples registros de cuenta. De hecho, se muestran tantos clientes en tantos registros que no puede determinar qué define a un cliente. ¿Se trata de la dirección? ¿Es el nombre de la compañía?
Ausencia de estándares de datos
Un desglose regional muestra clientes en 87 estados. Aunque hace mucho tiempo que no repasa la geografía, solo recuerda 50 estados. Por ejemplo, California se incluye como: CA, Calif, Cali y, su favorita, “Surfin’, USA”.
Registros incompletos
En prácticamente todas las cuentas de la región occidental faltan datos clave. En las cuentas de consumidor faltan datos como el teléfono y el email. En las cuentas de negocio faltan de datos de industria, ingresos y número de empleados.
Datos obsoletos
Como mínimo la mitad de todas las cuentas de la región occidental no se han actualizado en los últimos 6 meses y, por consiguiente, no puede determinar la precisión de los datos. Además, los datos no incluyen las cuentas que no se capturaron en Salesforce.
Cuando surgen estos problemas con los datos, el reporte es incompleto en el mejor de los casos e impreciso en el peor de los casos. Por supuesto, esto es algo que le preocupa. Ha iniciado un hilo de Chatter para solicitar la opinión de todos sus responsables de ventas.
El responsable de la región de Nueva York le comenta con franqueza que es demasiado difícil encontrar toda esa información en Salesforce, motivo por el que sus equipos no lo usan demasiado.
Otro responsable de ventas de Londres le explica que han intentado limpiar todos los duplicados de su región, pero eran propiedad de otro equipo.
Un responsable de marketing de Hong Kong le comenta que los prospectos que generan no tienen un nivel de detalle suficiente para determinar cuáles son las medidas correctas que aplicar. En su opinión, los datos de que disponen son obsoletos desde el primer día. Es posible que esté en lo cierto: los datos cambian constantemente. En promedio, cada 30 minutos, 120 direcciones de negocio cambian, 75 números de teléfono cambian, 20 directores generales abandonan su trabajo y 30 compañías nuevas surgen.
Ahora es consciente de que su compañía ha crecido y las decisiones de negocio parecen estar relacionadas con la calidad de los datos de Salesforce. Comparte sus observaciones con la directora de ventas. Ella le agradece sus comentarios, pero tiene una pregunta: “¿En qué medida es importante la calidad de los datos?”
Datos erróneos: ¿de qué sirven?
Al parecer, la calidad de los datos es el ingrediente fundamental para los negocios. Sin esto, no hay ninguna probabilidad de llegar a la cima y puede haber sorpresas desagradables.
En resumen, la calidad de los datos es importante. Investiga un poco sobre el tema y averigua lo siguiente:
- Los datos imprecisos o incompletos pueden tener como resultado una pérdida de productividad del 20 %, lo que equivale a un día de trabajo cada semana.
- Una compañía media pierde el 12 % de sus ingresos debido a datos imprecisos.
- El cuarenta por ciento de todas las iniciativas de negocio fracasan a la hora de alcanzar el objetivo de beneficios debido a la calidad deficiente de los datos.
Esto es negativo. En realidad, un desastre. (Para acceder a más estadísticas sobre los datos erróneos, consulte la sección de recursos.)
Encuentra una advertencia tras otra sobre los riesgos que supone la mala calidad de los datos. Consulte lo que Rick Endrulat, presidente de Virtual Causeway, un destacado proveedor externo de servicios de ventas y marketing integrados de todo el mundo, opina sobre la calidad de los datos.
De hecho, los datos erróneos se asocian constantemente a lo siguiente:
- Pérdida de ingresos
- Falta de perspectiva o visión incorrecta
- Desaprovechamiento de tiempo y recursos
- Ineficiencia
- Lentitud durante la recuperación de información
- Servicio de atención al cliente deficiente
- Consecuencias negativas para la reputación
- Disminución de la adopción por parte de representantes
Como administrador de Salesforce de Gelato, los datos erróneos le impiden proporcionar a la directora de ventas una vista de 360 grados de los negocios de la compañía. Sin esta vista, ella no puede determinar correctamente a qué clientes potenciales dirigirse, qué territorios alinear, en qué oportunidades de venta cruzada trabajar o a qué prospectos dar prioridad. En última instancia, esto afecta a la capacidad de la compañía de satisfacer las necesidades de los clientes e impulsar el negocio. Piense en todos los procesos de ventas y marketing que funcionan con estos datos. Además, ¿qué ocurre si la compañía adquiere el negocio de la competencia principal y tiene que combinar los datos de sus clientes con los de su compañía? ¿Cómo mantener la conformidad con la normativa sobre privacidad de datos, incluido el Reglamento general de protección de datos (GDPR), si sus datos están obsoletos? ¡Menuda pesadilla el aspecto que tienen sus datos hoy!
Por suerte, nunca es demasiado tarde para mejorar la calidad de los datos. Y esta es la respuesta que le ofrece a su directora de ventas. A ella le parece muy bien su meticulosidad, pero tiene una pregunta: “¿Qué repercusión tienen los datos de buena calidad?”
¿Qué ocurre con los datos de IA?
La calidad de los datos juega un papel fundamental en la estructuración de los resultados y la fiabilidad de los sistemas de IA. Cuando se trata de utilizar IA, una calidad de los datos deficiente puede poner en peligro el desempeño del sistema, lo que generaría resultados sesgados, vulnerabilidades e, incluso, repercusiones sociales y éticas. Los datos desordenados y poco representativos pueden generar decisiones de negocios desacertadas y mayores costos operativos.
Los datos de alta calidad aseguran que los modelos de IA sean precisos, no presenten sesgos y realicen predicciones sólidas. Les permiten a estos modelos predecir mejor los escenarios del mundo real y fomenta la confiabilidad de sus aplicaciones. Desde una perspectiva económica, utilizar datos de alta calidad puede maximizar el retorno de la inversión en iniciativas de IA.
El cumplimiento de los estándares de calidad de los datos es fundamental para la conformidad con las regulaciones de datos globales cambiantes. En esencia, la base de todo sistema de IA efectivo es la integridad y la calidad de sus datos.
Los datos de buena calidad cambiarán su mundo
Esto es lo que su compañía obtiene con datos de buena calidad:
- Clientes potenciales e identificación de nuevos clientes
- Identificación de oportunidades de ventas cruzadas y aumento de las ventas
- Mejora de la perspectiva de las cuentas
- Aumento de la eficiencia
- Recuperación rápida de la información correcta
- Relaciones de confianza con los clientes
- Aumento de la adopción por parte de representantes
- Mejora de la planificación y alineación de territorios
- Obtención más rápida de puntuajes y trayectorias de prospectos
La lista de ventajas es muy larga. Puede consultar algunos estudios de casos sobre las ventajas de los datos de buena calidad.
Empieza a imaginar los resultados que podría obtener su compañía con datos de buena calidad. Es como si estuviera viendo una película a cámara lenta. Imagina a los representantes buscando registros precisos y actualizados de la información de contacto que necesitan para convertir un prospecto. Los gestores organizan espontáneamente un baile al darse cuenta de lo fácil que es alinear territorios e identificar nuevos mercados ahora que todos los registros incluyen información exhaustiva de la industria y la competencia. Los ejecutivos se colocan en fila para estrecharle la mano después de ver uno de sus tableros.
Todas estas posibilidades no proporcionarán la paz mundial, pero se quedan cerca. Le comenta sus ideas a la directora de ventas. A ella le gusta su visión, pero una vez más tiene una pregunta: “¿En qué medida nuestros datos son de mala calidad?” Continúe con la siguiente unidad para ver la respuesta.
