A estas alturas, la mayoría de las empresas entienden el atractivo de usar análisis de big data. Con big data, las empresas pueden mejorar su eficiencia, aumentar la productividad y obtener información valiosa que impulse su trabajo. Pocos negarán el importante papel que el big data desempeña ahora en las organizaciones de todo el mundo, pero para obtener esos beneficios únicos se requiere contar con datos de alta calidad, algo que se ha vuelto cada vez más difícil de hacer. Con demasiada frecuencia, los datos recopilados por las empresas están llenos de errores, errores y valores incompletos. Esto se conoce como datos sucios, y puede representar un obstáculo formidable para las empresas que esperan usar esos datos para mejorar. Los datos sucios no son solo un problema menor en el gran esquema de las cosas, tampoco. Según el Instituto de Almacenamiento de Datos (TDWI), los datos sucios terminan costando a las empresas estadounidenses alrededor de 6 600 mil millones cada año. Para abordar completamente este problema, las empresas deben comprender qué causa los datos sucios y cuál es la mejor manera de solucionarlos.
Errores de usuario
Parte de la clave para usar el análisis de big data de manera más efectiva es tener datos precisos y completos. La mayoría de las veces, los datos poco fiables llevan a las empresas a sacar conclusiones erróneas. El problema es cuando el error del usuario se arrastra a los conjuntos de datos. Una forma en que las organizaciones recopilan datos sobre sus clientes es obligándoles a llenar formularios en línea. Cuando se rellena completa y correctamente, esto da a las empresas mucha información para analizar y analizar. Sin embargo, cuando los clientes dejan huecos en esos datos, o cuando los rellenan de forma incorrecta por error o a propósito, las empresas se encontrarán en una grave desventaja. Esto es de particular preocupación para los equipos de ventas y marketing que dependen de la información precisa de los clientes para impulsar las ventas. De hecho, una encuesta reciente de marketers muestra que más de la mitad (60 por ciento) dice que la salud de sus datos no es confiable.
Enlace/condensación de datos
Otros problemas con datos sucios surgen cuando las organizaciones intentan vincular datos entre diferentes conjuntos. Cuando los conjuntos de datos no tienen un identificador único, vincularlos puede crear problemas, a menudo apareciendo en forma de entradas repetidas que no se combinaron debido a errores menores. O, a veces, los datos se combinan cuando no deberían (como cuando los clientes con el mismo nombre tienen su información mezclada). Este tipo de problemas de datos sucios surgen con mayor frecuencia cuando las empresas emplean varias bases de datos al mismo tiempo e intentan combinarlas, o cuando utilizan tecnología más antigua que no puede mantenerse al día con las demandas actuales de datos. Los mismos problemas pueden aparecer al tratar de condensar conjuntos de datos más complejos en una forma más manejable.
Cómo limpiar datos Sucios
Una vez que una empresa ha identificado qué causa los datos sucios, puede intentar limpiar esos datos. Tal tarea no siempre es fácil, pero una vez completada, puede valer la pena el tiempo, los recursos y el esfuerzo de la empresa. La limpieza de datos requiere revisar los datos meticulosamente, observando dónde los valores incorrectos o ausentes podrían dañar la precisión de los datos. Obviamente, si los conjuntos de datos son enormes, hacer esto manualmente se vuelve casi imposible, pero afortunadamente, los algoritmos de big data pueden ayudar a limpiar los datos sucios. Estos algoritmos han sido diseñados específicamente para corregir los casos más comunes de errores de usuario y de recopilación. Si bien es posible que no corrijan todos los errores o inexactitudes, limitan en gran medida el número de errores, lo que hace que los datos sucios sean mucho más limpios que antes.
Prevención de datos Sucios
Las organizaciones también pueden tomar las preparaciones adecuadas para evitar que los datos sucios se conviertan en un gran problema en primer lugar. Al establecer una relación de confianza con los clientes (como no llenar sus correos electrónicos con spam), las personas estarán menos dispuestas a proporcionar información inexacta o falsa en cualquier formulario que llenen. Las empresas también pueden limpiar los datos actualizando sus sistemas para garantizar que puedan manejar grandes cantidades de recopilación y análisis de datos. Las empresas con la tecnología adecuada pueden incluso entrar en la depuración de datos, que es como la limpieza de datos, pero más completa, que implica procesos como el filtrado, la decodificación y la traducción.
Los datos sucios pueden plantear problemas significativos a las empresas que intentan usar big data. La mayor parte del tiempo, las empresas ni siquiera se dan cuenta de que tienen un problema hasta que los datos sucios se han vuelto desenfrenados. Tomar medidas ahora para limpiar los datos y prevenir el problema ayudará en gran medida a las organizaciones a aprovechar al máximo los datos que recopilan. Solo entonces verán los verdaderos beneficios que ofrece el análisis de big data.
