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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
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Last Name:
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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: jsmyth@mywork.com
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: jsmyth@mywork.com
C_Category: Affluent Couples & Families
C_Group: Affluent Families
Jim J. Smyth
Manhattan, NY 10018
jsmyth@mywork.com
(212) 755-2551
Perfilar
Analizar Corregir Estandarizar
Coincidencias
Consolidar
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CRM System
Usuario de
Negocio
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Analista
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Data Quality
1. Descubrimiento
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Negocios
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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
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En todo aquel proceso que
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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 9EVA
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 fred@macks.org
Historia
----------------------
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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
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Fax 212-392-3900
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Ppto. $1,000,000
Historia
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Compras
Historia
--------------------
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Soporte
Llamadas
----
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Constante cambioData DistribuidaErrores / Variaciones
Data Quality – Validación de Direcciones
Transcribir
Perfilamiento
Analizar, Verificar y
Corregir
Dar Formato
Enriquecer
PARA SABER MÁS
Ebooks creado por expertos de PowerData
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Col. del Valle, Benito Juarez
Distrito Federal, México, 03100
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San Isidro, Lima
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Powerdata: "la calidad de datos como motor de negocio"

  • 1. La Calidad de Datos como motor de Negocio
  • 2. 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
  • 3. 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.
  • 4. 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
  • 5. La perturbación de los datos Causas
  • 6. 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.
  • 7. 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?
  • 8. Impacto de la Mala Calidad de Datos Campañas de marketing
  • 9. Agenda  Entendiendo qué es Calidad de Datos  Ciclo de Calidad de Datos  ¿Dónde Aplicarlo?  Conclusiones y Preguntas
  • 10. 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.
  • 11. 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: jsmyth@mywork.com 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: jsmyth@mywork.com C_Category: Affluent Couples & Families C_Group: Affluent Families Jim J. Smyth Manhattan, NY 10018 jsmyth@mywork.com (212) 755-2551 Perfilar Analizar Corregir Estandarizar Coincidencias Consolidar Enriquecer CRM System
  • 12. 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
  • 13. 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
  • 14. 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 9EVA 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%
  • 15. 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 fred@macks.org Historia ---------------------- ------------------- ------------------- -------------------- --------------------- ---------- ------------ 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 -------------------- ------------------- ------------------- -------------------- -------------------- --------------------- ------------------- ------------------- -------------------- ------------------------ ------------ Nombre Freddy Max Compania Max Medical Fax 212-392-3900 Calle 112 Medical Ave Ciudad Hartford Cod. Postal 06587 Soporte Llamadas ---- ------- ------------ -------------------- ------------------- -------------------- ------------ --------------- 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 fred@macks.org 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 fred@macks.org Ppto. $1,000,000 Historia ---------------------- ------------------- ------------ Compras Historia -------------------- ------------------- ------------------- -------------------- ------------ Soporte Llamadas ---- ------- ------------ ------------ --------------- Constante cambioData DistribuidaErrores / Variaciones
  • 16. Data Quality – Validación de Direcciones Transcribir Perfilamiento Analizar, Verificar y Corregir Dar Formato Enriquecer
  • 17. PARA SABER MÁS Ebooks creado por expertos de PowerData
  • 18. • 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 AÑ A • M É X I C O • P E R Ú • U R U G U AY • •Síguenos en: •Y contacta con nosotros a través: webinar@powerdataam.com webinar@powerdata.es
  • 19. LATINOAMÉRICA info@powerdataam.com Chile Av. Presidente Errázuriz Nº 2999 - Oficina 202 Las Condes, Santiago CP 7550357 Tel: (+56) 2 892 0362 Colombia Calle 100 No. 8A-55 Torre C. Of. 718 Bogotá Tel: (+57 1) 616 77 96 México Insurgentes Sur Nº 600 Of. 301 y 302, Col. del Valle, Benito Juarez Distrito Federal, México, 03100 Tel: (+52 55) 1107-0812 Perú Calle Los Zorzales Nº 160, piso 9 San Isidro, Lima Tel: (+51) 1634 4901 Argentina Avenida Leandro N Alem 530, Piso 4 CD C100 1AAN Ciudad Autónoma de Buenos Aires Tel: (+54) 11 4314 1370 www.powerdataam.com Barcelona C/ Frederic Mompou, 4B 1º, 3º 08960 Sant Just Desvern T (+34) 934 45 60 01 Valencia Edificio Europa - 5º I Avda, Aragón, 30 46021 Valencia T (+34) 960 91 60 25 Madrid C/ Miguel Yuste, 17, 4º C 28037 Madrid T (+34) 911 29 72 97 info@powerdata.es www.powerdata.esESPAÑA