powerdata: "la calidad de datos como motor de negocio"
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La Calidad de Datos como motor de
Negocio
Calidad de los datos
Los datos de la compañías crecen un 40% cada año
Sus datos están plagados de errores, repeticiones e incoherencias y se
están degradando incluso durante la realización de este webinar.
La perturbación de los datos
La perturbación de los datos
La perturbación de los datos cuesta a las empresas estadounidenses
600.000 millones de dólares cada año, según un informe de la
empresa de investigación TDWI.
El incremento de las fuentes de datos, sus relaciones y múltiples
combinaciones, así como las distintas tecnologías implicadas,
provocan su deterioro y su consecuente repercusión negativa en el
negocio.
Los expertos dicen que el 2% de lo registros en un fichero de clientes
están obsoletos en un mes, debido a fallecimientos, divorcios, bodas o
mudanzas.
La perturbación de los datos
Las empresas que no tienen en cuenta la importancia de los datos
son menos competitivas y sus ingresos crecen menos, según el
estudio “The data directive”, de The Economist Intelligence Unit.
Una pobre calidad de datos implica riesgos significativos en la
toma de decisiones y en la operación y gestión de las empresas.
Los costes de la no calidad de datos suelen estar sobre el 10% y
un 15% de los ingresos de una entidad
La perturbación de los datos
Causas
La perturbación de los datos
Consecuencias
Las estrategias de reducción de costos y de maximización de
ingresos, especialmente aquéllas que dependen de herramientas y
soluciones automatizadas, sufren importantes desviaciones y retrasos
debido a la mala calidad de los datos.
Otra consecuencia en los errores en los datos es el costoso efecto
sobre los clientes ya que producen altos niveles de insatisfacción, al
caer en errores como datos personales incorrectos, facturas con
cantidades erróneas, o direcciones incorrectas, entre otros.
La perturbación de los datos
Consecuencias
Existe también, un costo en tiempo y recursos para la empresa al
dedicarse a la detección y corrección de los errores, lo que provoca
problemas en la productividad.
También es considerable el efecto de los errores de los datos respecto
del éxito de nuevas aplicaciones informáticas ya que éstos deben
proporcionar una visión única y precisa, además de estar correctamente
relacionados e interrelacionadas con todas las fuentes.
¿De qué sirven tantos sistemas informáticos y tanta inversión si no te
preocupas por los datos?
Impacto de la Mala Calidad de Datos
Campañas de marketing
Agenda
Entendiendo qué es Calidad de Datos
Ciclo de Calidad de Datos
¿Dónde Aplicarlo?
Conclusiones y Preguntas
Calidad de datos
La calidad de datos se refiere a los
procesos y técnicas enfocadas a mejorar la
eficacia de los datos existentes en nuestras
bases de datos.
Entendiendo Qué es Calidad de Datos
First Name: Last Name: AddressL1: AddressL2: City: State: Zip Code:
First Name: Last Name: AddressL1: 1008 Avenues of the Americas AddressL2: Suite 7 City: Manhattan State: Zip Code:
James smith
1008 6th avenue suite 7
Manhattten, newyourk 10002
First Name: James Last Name: Smith AddressL1: 1008 Avenues of the Americas AddressL2: Suite 7 City: Manhattan State: New York Zip Code: 10018
First Name: Jim Mid Name: J. Last Name: Smyth AddressL1: 1008 Avenues of the Americas AddressL2: Suite 7 City: Manhattan State: New York Zip Code: 10018 Phone: (212) 755-2551 Email: [email protected]
First Name: Jim Mid Name: J. Last Name: Smyth AddressL1: 1008 Avenues of the Americas AddressL2: Suite 7 City: Manhattan State: New York Zip Code: 10018-5402 Longitude: 40.7325525 Latitude: -74.004970 Phone: (212) 755-2551 Email: [email protected] C_Category: Affluent Couples & Families C_Group: Affluent Families
Jim J. Smyth
Manhattan, NY 10018
(212) 755-2551
Perfilar
Analizar Corregir Estandarizar
Coincidencias
Consolidar
Enriquecer
CRM System
Usuario de Negocio
Usuario
TI
Analista
De
Datos
Ciclo de la Calidad de Datos
Entorno Colaborativo
Data Quality
1. Descubrimiento 2. Establecer Métricas y
Objetivos
3. Diseñar e implementar reglas de
DQ
4. Implementar Servicios y scorecard
6. Monitoreo de las Métricas
5. Revisar Excepciones y redefinir reglas.
Negocios
Negocios
Negocios
Negocios
Negocios
Un cambio o un error introducido
en este proceso se propaga por
varias aplicaciones e impacta en
varias areas de negocio…
… y termina impactando en los
resultados de la cuenta de PyG
Un cambio introducido a partir de
este punto podría ser irrelevante
¿Dónde debemos usar calidad de datos?
En todo aquel proceso que
impacte en los Indicadores
de Negocio
Data Quality - Matching
Razón Social CIF CCC Dirección Teléfono Población
LABORATORIOS EVA
ESPAÑOLA SL
08070271716 SAN LUIS 90 3116311 Barcelona
Razón Social CIF CCC Dirección Teléfono Población
EVA
ESPAÑOLA,S.L
B08093577 08010271716 SANT LLUIS 9 933116311
Barcelona
EVA SANT LLUIS 90
SANT LLUIS 9 EVA
933116311
933116311
{ }
SI coincide(Razón) y coindice(calle) y
coincide(teléfono) y noesdistinto(CIF)
entonces: Match positivo
80% { } 92% 50% 100% 100% 100%
SI media
ponderada>90%
entonces match
positivo 92%
Data Quality – Consolidación y
Duplicados
Nombre Freddie Macks
Compania Macks Medical
Titulo CIO
FDN 3/21/1967
Calle 112 Medical Ave
Ciudad Hartford
Cod.
Postal 06987
Email [email protected]
Historia
----------------------
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-------------------
--------------------
---------------------
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Nombre Frederick Macks
Compania Macks Medical
Phone 212-392-3928
Calle 112 Medical Ave
Ciudad Hartford
Cod. Postal 06987
Ppto. $1,000,000
Compras
Historia
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-------------------
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Nombre Freddy Max
Compania Max Medical
Fax 212-392-3900
Calle 112 Medical Ave
Ciudad Hartford
Cod.
Postal 06587
Soporte
Llamadas
----
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Inst. Finan. Sorteos Vehicular
Nombre Freddie Macks
Compania Macks Medical
Titulo CIO
FDN 3/21/1967
Calle 112 Medical Ave
Ciudad Hartford
Cod. Postal 06987
Email [email protected]
Nombre Freddie Macks
Compania Macks Medical
Titulo CIO
FDN 3/21/1967
Calle 112 Medical Ave
Ciudad Hartford
Cod. Postal 06987
Phone 212-392-3928
Fax 212-392-3900
Email [email protected]
Ppto. $1,000,000
Historia
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Compras
Historia
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Soporte
Llamadas
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Constante cambio Data Distribuida Errores / Variaciones
Data Quality – Validación de Direcciones
Transcribir
Perfilamiento
Analizar, Verificar y Corregir
Dar Formato
Enriquecer
PARA SABER MÁS
Ebooks creado por expertos de PowerData
• A R G E N T I N A • C H I L E • C O L O M B I A • E C U A D O R • E S P A Ñ A • M É X I C O • P E R Ú • U R U G U A Y •
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Distrito Federal, México, 03100
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Calle Los Zorzales Nº 160, piso 9
San Isidro, Lima
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