Guía para la armonización de datos

Los datos son un registro del pasado y una aportación decisiva para nuestras decisiones. Pero analizar datos aislados y dispares en diferentes formatos puede ser laborioso y dar lugar a costosos errores. Al garantizar la compatibilidad de los datos, la armonización puede aportar confianza a sus decisiones basadas en datos.

Esta guía desglosará qué es la armonización de datos, cuáles son sus ventajas, qué aplicaciones tiene en el mundo real y qué herramientas necesita para que funcione en su organización.

La armonización de datos es el proceso de garantizar que los datos de diversos conjuntos de datos, a menudo gigantescos, sean coherentes y compatibles entre sí. Supone organizar y alinear los datos de diferentes fuentes con el mismo formato o estándar. La armonización elimina la duplicación y los errores, algo esencial cuando, por ejemplo, los datos se originan en diferentes países, unidades de medida, años o plataformas de datos. El resultado final son conjuntos de datos con unidades o formatos coherentes, fáciles de comparar y analizar.

Por ejemplo, analizar el rendimiento de sus anuncios en varias plataformas publicitarias, cada una con distintas mediciones de rendimiento, puede resultar engorroso y llevar mucho tiempo. Pero, si los datos están armonizados, decidir a qué dedicar mejor su presupuesto se convierte en una tarea sencilla que se puede automatizar.

Las herramientas y plataformas de armonización pueden armonizar datos de múltiples fuentes, como ERP, CRM, registros de salud pública, mediciones científicas, redes sociales, campañas de correo electrónico y análisis web.

A continuación se muestran algunas dimensiones de la armonización.

• Formato de datos: estandarización de los datos en archivos .csv, HTML y JSON.
• Esquema: conciliación de las diferencias entre datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
• Unidades de medida: conversión de millas en kilómetros o libras en kilogramos.
• Semántica: esto implica conciliar el significado de las palabras, lo que a menudo implica conciliar el significado incluso cuando se utiliza la misma terminología. Por ejemplo, varios conjuntos de datos pueden medir la incidencia de una enfermedad en "adultos jóvenes". Sin embargo, algunos pueden definir el término como "personas de 18 a 22 años", mientras que en otros se refiere a "personas de 18 a 30 años".

En este mundo automatizado y basado en datos, los datos armonizados pueden aportar confianza a sus decisiones y a su información basada en datos. Pueden ayudarle a decidir, por ejemplo, sobre la asignación de presupuestos, la expansión de mercado, el desarrollo de nuevos productos y las estrategias de interacción con el cliente.

La armonización de datos también ayuda a la colaboración entre equipos. Por ejemplo, los departamentos de ventas y servicio de atención al cliente pueden colaborar de manera más eficaz una vez que los datos que generan se armonicen según un estándar común. Reducir el procesamiento de datos redundante y automatizar las tareas manuales reduce los gastos operativos para que pueda centrarse en nuevas ideas, productos e innovación.

Por último, consolidar y estandarizar los datos significa que puede cumplir los requisitos normativos con mayor facilidad. Con datos armonizados, puede generar rápidamente informes de auditoría precisos y mantener las prácticas de gobernanza de datos, lo que reduce el riesgo de multas o daños a la reputación, al tiempo que genera confianza entre las partes interesadas.

Para entender realmente el poder de la armonización de datos, resulta útil verla en acción. Estos son algunos ejemplos reales de cómo puede utilizar los datos armonizados en su organización.

La armonización de datos desempeña un papel básico en la IA y, especialmente, en la IA basada en agentes. Los modelos de IA se entrenan con enormes conjuntos de datos. La armonización reduce el "ruido" de los datos y proporciona datos coherentes para el entrenamiento de modelos de lenguaje grandes (LLM). Los agentes de IA, que toman decisiones y actúan de forma autónoma en función de datos de fuentes dispares, pueden tomar medidas que conduzcan al resultado esperado cuando los datos subyacentes están limpios y armonizados. Por ejemplo, un agente de IA de comercio electrónico puede actuar como conserje digital: conversar con un cliente, ayudarlo a realizar un pedido o procesar una devolución, en función de los datos de inventario casi en tiempo real, ventas e ID del cliente.

FedEx se enfrentaba al desafío del aislamiento entre los datos la navegación web de los clientes y los datos de ventas, por lo que los equipos de ventas tardaban tres semanas clasificarlos antes de poder comunicarse con los clientes que abandonaban sus presupuestos de envío. Unificar y normalizar los datos mediante la combinación de datos de CRM, redes sociales y transacciones le proporciona una vista completa de sus clientes, lo que significa que sus equipos de marketing y ventas pueden tomar decisiones rápidas y lanzar campañas específicas antes de que se pierdan las ventas.

A medida que OpenTable, que ayuda a los restaurantes a ocupar 1700 millones de plazas al año, creció a nivel mundial, también lo hicieron las exigencias al servicio de atención al cliente. Muchas de las solicitudes de asistencia eran repetitivas, pero los agentes de servicio de OpenTable tenían que navegar por datos desconectados y fragmentados para gestionar tareas rutinarias, como los cambios de reservas. Una vez que sus datos se integraron y armonizaron en una fuente única de información, el servicio de atención al cliente pudo centrarse en atender las situaciones más complejas.

Conectar y armonizar los datos de los tickets de servicio, los registros de interacciones, los correos electrónicos y las transcripciones de chats puede proporcionarle una imagen unificada de cada cliente que impulse la automatización y mejore las experiencias de los clientes.

La armonización de datos requiere una estrategia de datos clara, así como las herramientas adecuadas. Estos son algunos ejemplos de sistemas y plataformas.

• Plataformas de gestión de datos maestros (MDM): ayudan a establecer una fuente única de información estandarizando y sincronizando los datos principales en toda la organización. Algunos ejemplos son los CRM y los ERP.
• Herramientas de integración de datos: unifica o transfieren datos. Por ejemplo, Zero Copy, que unifica los datos sin duplicación, y las herramientas de extracción, transformación y carga (ELT), que transfieren datos en lotes.
• Lagos de datos y plataformas de datos en tiempo real: grandes repositorios de datos que le permiten aplicar sus propias reglas empresariales, analizar datos, entrenar LLM y ofrecer aplicaciones de IA.
• Herramientas de limpieza y calidad de datos: identifique, corrija y evite incoherencias, para que los datos armonizados sigan siendo fiables.

Para decidir qué herramientas y plataformas utilizar, comience por definir los resultados deseados y específicos que desea lograr con los datos armonizados. Tenga en cuenta el volumen y la variedad de sus datos, su presupuesto, su experiencia interna y la cantidad de recursos.

Una estrategia de armonización de datos bien ejecutada requiere atención y colaboración. Estas son tres prácticas básicas para el éxito.

Defina el propósito de sus iniciativas de armonización de datos desde el principio. ¿Quiere mejorar la toma de decisiones, optimizar las experiencias de los clientes o mejorar el cumplimiento normativo? Unos objetivos claros guían su enfoque, pero también ayudan a medir el éxito de su trabajo.

En la armonización de datos a menudo participan múltiples equipos, como TI, marketing, ventas, servicio de atención al cliente y ciencia de datos. Interactúe con las partes interesadas desde el principio para asegurarse de que todas estén de acuerdo sobre los objetivos y aborde las necesidades de datos de todos los departamentos. Esto crea una concepción de cómo se utilizarán los datos armonizados.

Puede automatizar la armonización de datos para que el proceso sea más fluido. Las herramientas automatizadas pueden gestionar tareas repetitivas, como la asignación de campos, la resolución de incoherencias y la conciliación de formatos, lo que ahorra tiempo y reduce los errores. El uso de la automatización significa que su equipo puede centrarse en recopilar información en lugar de en limpiar datos.

Estas prácticas básicas pueden ayudarle a crear una base sólida para una armonización de datos exitosa, lo que facilita extraer todo el potencial de sus datos.

Incluso las mejores tecnologías y prácticas conllevan desafíos, y la armonización de datos no es menos. Afortunadamente, algunas soluciones prácticas le ayudarán a superar los obstáculos más comunes.

La armonización de los datos solo es eficaz cuando los datos originales son de alta calidad. Unos datos incompletos u obsoletos pueden perjudicar el proceso.

Solución: implemente reglas de validación de datos exhaustivas para identificar y corregir errores. Supervise periódicamente las fuentes de datos e integre controles de calidad en sus flujos de trabajo de armonización para mantener uno altos estándares.

Cada sistema pueden definir el mismo punto de datos de varias formas. Por ejemplo, el "ID de cliente" en un sistema puede corresponder al "código de cliente" en otro. Estos desajustes semánticos pueden crear errores.

Solución: cree un diccionario de datos estandarizado que defina términos y campos clave en todos los sistemas. Esto garantiza la coherencia y evita interpretaciones erróneas durante la armonización.

La combinación de datos de múltiples fuentes aumenta la complejidad a la hora de cumplir las normativas de privacidad, así como el riesgo de infracciones. Una mala gestión de la información confidencial puede dar lugar a infracciones de cumplimiento normativo o abrir la puerta a filtraciones de seguridad.

Solución: incorpore políticas de gobernanza de datos en su proceso de armonización. Utilice herramientas para llevar un seguimiento del linaje de datos y aplicar comprobaciones automatizadas de cumplimiento. De ese modo se asegurará de que se cumplen los requisitos normativos y de privacidad.

A primera vista, la armonización y la integración de datos pueden parecer similares, pero cumplen funciones distintas. La integración de datos combina datos de múltiples fuentes en un solo sistema, como un lago de datos, sin abordar las incoherencias. La armonización de datos da un paso más al estandarizar y alinear los datos, y garantizar la coherencia de los datos para análisis y decisiones precisos.