Mejorar la calidad de los datos es clave para las empresas
En un mundo en el que los datos son cada vez más valiosos para las empresas, garantizar su calidad es esencial para asegurar la eficacia de las campañas y, por tanto, maximizar la inversión en marketing. Aquí es donde nuestra plataforma plataforma entra en juego.
¿Por qué es tan importante la calidad de los datos para las empresas?
La calidad de los datos es crucial para las empresas, ya que influye directamente en su: capacidad para tomar decisiones fundamentadas, analizar los datos con precisión y alcanzar sus objetivos empresariales.Cuando los datos son de mala calidad, pueden producirse errores en el análisis y la toma de decisiones, lo que puede repercutir negativamente en el rendimiento de las campañas de marketing, el análisis de los datos y el análisis de las campañas.Por ejemplo, si una empresa utiliza datos de mala calidad para orientar sus campañas publicitarias, puede acabar llegando a personas que no están interesadas en sus productos o servicios, lo que puede suponer un despilfarro de presupuesto y un menor rendimiento de la campaña. Del mismo modo, si una empresa utiliza datos de mala calidad para analizar su rendimiento, corre el riesgo de tomar decisiones que no se basen en datos precisos, lo que puede ser perjudicial para el crecimiento y el éxito de la empresa a largo plazo.
En resumen, la calidad de los datos es crucial para las empresas, ya que es la base de una toma de decisiones informada y un análisis preciso.
¿Qué es la calidad o integridad de los datos?
La integridad de los datos se refiere a la exactitud y coherencia de los datos a lo largo de su ciclo de vida, desde su recogida y almacenamiento hasta su análisis y difusión. Sin integridad de los datos, las organizaciones corren el riesgo de tomar decisiones basadas en información inexacta, lo que puede provocar pérdidas de ingresos, daños a la reputación e incluso problemas legales. Garantizar la integridad de los datos es un proceso complejo y difícil, especialmente para las organizaciones que manejan grandes cantidades de datos procedentes de múltiples fuentes. Requiere la aplicación de una serie de controles y procesos, como el control de calidad, la validación, la eliminación de duplicados, el control integrado de la entrega, las alertas en tiempo real, la conservación y las copias de seguridad, la ciberseguridad y los controles de acceso avanzados. Estas medidas garantizan que los datos sean exactos, completos y coherentes, y que cualquier amenaza a la integridad de los datos sea identificada y abordada rápidamente.
Mejore la calidad de los datos con nuestra plataforma
Nuestra plataforma pretende dar a las empresas confianza en sus datos de una forma muy sencilla. Ofrecemos una interfaz de capa de datos (data layer) estandarizada que permite a los usuarios definir el esquema de sus datos y definir reglas de validación que alimentan su flujo de trabajo de calidad de datos.
Además, nuestra función de limpieza de datos permite a los usuarios transformar/corregir sus eventos en tiempo real de forma sencilla e intuitiva, gracias a nuestro enfoque sin código. También ofrece la alternativa, para los más técnicos, de recurrir a dos niveles de programación: uno de bajo código, y el segundo de codificación completa.
Gestión de errores de datos con nuestra plataforma
Disponemos de varias funciones para gestionar los datos erróneos. En primer lugar, tenemos un panel de calidad de datos que permite a los usuarios ver de un vistazo las infracciones de las especificaciones. Y, corregirlas rápidamente en origen o en tiempo real con la función de limpieza de datos.
También muestra alertas en tiempo real para que los usuarios puedan reaccionar rápidamente ante errores en los datos. Estas alertas pueden enviarse por correo electrónico, mensajería (Slack, Teams, …), webhook o mediante notificaciones en la interfaz. Una alerta puede configurarse en 3 clics, con un control deslizante para elegir el umbral de activación y el canal de comunicación.
Cómo ayuda nuestro producto a trabajar con los mismos datos en toda la empresa
Nuestra interfaz estandarizada de capas de datos permite a los usuarios definir el esquema de sus datos y definir reglas de validación para garantizar que todos los datos se ajustan a ese esquema. De este modo, todos los equipos pueden trabajar con los mismos datos y garantizar su calidad. Además, disponemos de un diccionario de datos unificado que permite a los usuarios definir y compartir sus definiciones de datos en toda la empresa.
¿Qué es la limpieza de datos y cómo funciona?
La función de limpieza de datos permite a los usuarios transformar/corregir sus eventos antes de enviarlos a sus destinos. Disponemos de varios tipos de transformaciones, como el renombrado de eventos, la derivación de eventos, la modificación de propiedades y el filtrado de eventos, que pueden crearse de forma sencilla e intuitiva utilizando nuestro enfoque sin código basado en fórmulas y operadores básicos, muy similar a lo que se encuentra en una hoja de cálculo como Excel. Para los que prefieren un enfoque de bajo código, también es posible añadir código JavaScript personalizado para crear transformaciones personalizadas. La función de limpieza de datos es especialmente útil para garantizar que los datos enviados a los destinos son de alta calidad y se ajustan a las especificaciones requeridas.
¿Y la calidad de los datos transmitidos a los destinos?
Disponemos de una interfaz de seguimiento de la entrega de los eventos. Permite a los usuarios comprobar si los datos están llegando a su destino o si ha habido algún problema con la entrega. Esta interfaz incluye métricas rápidas y fáciles de leer, como el porcentaje de eventos no enviados, una visualización de la evolución de los eventos correctamente enviados y fallidos en un periodo de tiempo determinado, y una tabla resumen de errores. Esta última ofrece una visión general de los distintos tipos de errores que se producen y de cómo resolverlos. En caso de que se produzca un problema de envío, también ofrecemos un sistema de alerta para notificarlo inmediatamente a los usuarios.
Cómo nuestra plataforma simplifica los complejos errores técnicos en el envío de datos a los socios
En primer lugar, los errores no siempre son técnicos, a menudo son datos que faltan o están mal formateados, y nuestra plataforma genera explicaciones en lenguaje natural muy fáciles de leer. Y en cuanto a los errores técnicos, ya procedan de la respuesta de la API de un socio, o de la indisponibilidad del servidor, de nuevo era importante para nosotros que cada error fuera muy fácil de entender. Utilizamos un generador de lenguaje natural (NLG) para convertir estos errores ilegibles en explicaciones perfectamente comprensibles para un perfil no técnico con posibles soluciones. Esta es la magia de la IA 
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