Guía sobre armonización de datos

Los datos son un registro del pasado y un aporte decisivo para nuestras decisiones. Sin embargo, analizar datos fragmentados y dispares en varios formatos puede ser laborioso y tener como resultado errores costosos. Al garantizar la compatibilidad de los datos, la armonización puede generar confianza en tus decisiones basadas en datos.

Esta guía desglosará qué es la armonización de datos, cuáles son sus beneficios y aplicaciones en el mundo real y qué herramientas necesitas para que sea eficaz en tu organización.

La armonización de datos es el proceso de garantizar que los datos de varios conjuntos de datos, a menudo de gran tamaño, sean coherentes y compatibles. Implica organizar y alinear datos de diferentes fuentes en el mismo formato o estándar. La armonización elimina la duplicación y los errores, lo cual es esencial cuando, por ejemplo, los datos se originan en diferentes países, unidades de medición, años o plataformas de datos. Como resultado final, se obtienen conjuntos de datos con unidades o formatos coherentes, fáciles de comparar y analizar.

Por ejemplo, analizar el rendimiento de tus anuncios en varias plataformas publicitarias, cada una con mediciones de rendimiento distintas, puede ser engorroso y llevar mucho tiempo. Pero si los datos están armonizados, decidir cuál es el mejor destino para tu presupuesto se convierte en una tarea fácil que se puede automatizar.

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

A continuación se presentan algunas dimensiones de la armonización.

• Formato de datos: estandarización de los datos en archivos .csv, HTML y JSON.
• Esquema: conciliar las diferencias entre datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
• Medidas unitarias: conversión de millas a kilómetros o libras a 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 estar definiendo el término como de 18 a 22 años; y otros, como de 18 a 30 años.

En nuestro mundo automatizado y basado en datos, los datos armonizados pueden generar confianza en tus decisiones y perspectivas basadas en datos. Puede ayudarte a decidir, por ejemplo, sobre la asignación presupuestaria, la expansión del mercado, el desarrollo de nuevos productos y las estrategias de interacción con los clientes.

La armonización de los datos también ayuda con la colaboración entre equipos. Por ejemplo, los departamentos de ventas y servicio al cliente pueden colaborar de manera más eficaz una vez que los datos que generan se armonizan en función de un estándar común. La reducción del procesamiento redundante de datos y la automatización de las tareas manuales reduce los gastos operativos para que puedas centrarte en nuevas ideas, productos e innovación.

Por último, la consolidación y estandarización de los datos significa que puedes cumplir con los requisitos normativos más fácilmente. Con datos armonizados, puedes 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 y, al mismo tiempo, genera confianza en las partes interesadas.

Para comprender realmente el poder de la armonización de datos, es útil verla en acción. Estos son algunos ejemplos reales de cómo puedes utilizar los datos armonizados en tu organización.

La armonización de datos desempeña una función básica en la IA y, especialmente, en la IA de agentes. Los modelos de IA se entrenan en amplios conjuntos de datos. La armonización reduce el “ruido” de los datos y ofrece 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 conserjería digital: conversar con un cliente, ayudarlo a realizar un pedido o procesar una devolución, en función de los datos casi en tiempo real de inventario, ventas e identificación de cliente.

En un momento, Fedex se enfrentó al desafío de la fragmentación de los datos de navegación web y ventas de los clientes, lo que les llevó a los equipos de ventas tres semanas de análisis antes de que pudieran comunicarse con los clientes que habían abandonado sus cotizaciones de envío. Unificar y normalizar los datos mediante la combinación de datos de CRM, sociales y transaccionales te brinda una vista de 360 grados de tus clientes, lo que significa que tus 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 atender a 1,7 mil millones de comensales al año, creció a nivel mundial, también lo hicieron las demandas de servicio al cliente. Muchas de las solicitudes de soporte eran repetitivas, pero los agentes de servicio de OpenTable tuvieron que explorar datos desconectados y fragmentados para gestionar tareas rutinarias como los cambios de reservas. Una vez que sus datos se integraron y armonizaron en una única fuente de datos, el servicio al cliente pudo centrarse en atender las situaciones más complejas.

Conectar y armonizar los datos de los tickets de servicio, los registros de interacción, los correos electrónicos y las transcripciones de chat puede brindarte una imagen unificada para cada cliente que puede potenciar la automatización y mejorar las experiencias del cliente.

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

• Plataformas de administración de datos maestros (MDM): ayudan a establecer una única fuente de datos estandarizando y sincronizando los datos principales en toda la organización. Entre los ejemplos se incluyen los CRM y los ERP.
• Herramientas de integración de datos: unifica o transfiere datos. Por ejemplo, la integración Zero Copy, que unifica los datos sin duplicación; y las herramientas de extracción, transformación y carga (ELT), que transfieren datos por lotes.
• Lagos de datos y plataformas de datos en tiempo real en menos de segundos: grandes repositorios de datos que te permiten aplicar tus propias reglas de negocio, analizar datos, entrenar LLM y ofrecer aplicaciones de IA.
• Herramientas de limpieza y calidad de los datos: identifica, corrige y evita incoherencias, de forma que los datos armonizados sigan siendo confiables.

Para decidir qué herramientas y plataformas utilizar, comienza por definir los resultados deseados y específicos que deseas lograr con los datos armonizados. Ten en cuenta el volumen y la variedad de tus datos, tu presupuesto, la experiencia interna y la cantidad de recursos.

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

Define el propósito de tus iniciativas de armonización de datos desde el principio. ¿Quieres mejorar la toma de decisiones, optimizar las experiencias de los clientes o mejorar el cumplimiento normativo? Los objetivos claros guían tu enfoque, pero también ayudan a medir el éxito de tus iniciativas.

La armonización de datos a menudo involucra varios equipos, como TI, marketing, ventas, servicio al cliente y ciencia de datos. Involucra a las partes interesadas con anticipación para asegurarte de que todos estén de acuerdo con los objetivos y abordar las necesidades relacionadas con los datos en todos los departamentos. Esto crea una comprensión compartida de cómo se utilizarán los datos armonizados.

Puedes automatizar la armonización de datos para que el proceso sea más fluido. Las herramientas automatizadas pueden manejar tareas repetitivas, como mapear campos, resolver incoherencias y conciliar formatos, lo que ahorra tiempo y reduce los errores. El uso de la automatización significa que tu equipo puede centrarse en recopilar perspectivas en lugar de limpiar datos.

Estas prácticas básicas pueden ayudarte a crear una base sólida para una armonización de datos exitosa, lo que facilita el desarrollo de todo el potencial de tus datos.

Incluso las mejores tecnologías y prácticas incluyen desafíos, y la armonización de datos no es la excepción. Afortunadamente, hay algunas soluciones prácticas para ayudarte a superar los obstáculos comunes.

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

Solución: Implementa reglas de validación de datos cuidadosas para identificar y corregir errores. Supervisa regularmente las fuentes de datos e integra controles de calidad en tus flujos de trabajo de armonización para mantener altos estándares.

Diferentes sistemas pueden definir el mismo punto de datos de varias maneras. Por ejemplo, la “identificación de cliente” de un sistema puede corresponder al “código de cliente” de otro. Estas diferencias semánticas pueden crear errores.

Solución: Crear 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 de cumplir con las regulaciones de privacidad, así como el riesgo de infracción. El mal manejo de la información confidencial puede conducir a vulneraciones del cumplimiento o abrir la puerta a infracciones de seguridad.

Solución: Incorpora políticas de gobernanza de datos en tu proceso de armonización. Utiliza herramientas para realizar un seguimiento de la trazabilidad de los datos y aplicar verificaciones automatizadas de cumplimiento para garantizar que se cumplan los requisitos regulatorios 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 lleva esto un paso más allá al estandarizar y alinear los datos y garantizar su coherencia para la obtención de análisis y decisiones precisos.