En el panorama empresarial actual, la capacidad de extraer valor de los datos es fundamental. Las organizaciones buscan constantemente las mejores formas de obtener más valor de sus datos y mejorar su toma de decisiones comerciales, una búsqueda que ha llevado a la evolución de técnicas innovadoras. La técnica de combinación de datos permite a las organizaciones obtener información más valiosa de sus datos mediante la combinación de múltiples conjuntos de datos de varias fuentes en una sola visualización. Siga leyendo para obtener más información sobre la combinación de datos.
La combinación de datos es el proceso de combinar a la perfección información de varias fuentes para crear un conjunto de datos completo para una toma de decisiones empresariales más exitosa. Esto permite a las organizaciones obtener información más valiosa de diversas fuentes y crear un análisis más profundo. La combinación de datos tiene un valor incalculable para obtener una perspectiva holística de la información. Empodera a los analistas de datos (y también a los usuarios empresariales) al permitir la incorporación perfecta de diversos tipos y fuentes de datos en sus análisis, lo que conduce a una visión más rápida y profunda para la toma de decisiones informadas.
¿Qué es la Combinación de Datos y Por Qué es Indispensable?
La combinación de datos se distingue de otros métodos por su capacidad para integrar información de múltiples fuentes, superando las limitaciones inherentes al análisis de conjuntos de datos aislados. A diferencia de trabajar con conjuntos de datos aislados, la combinación de datos aborda las limitaciones, lo que permite a los analistas descubrir patrones, correlaciones y tendencias ocultas que pueden oscurecerse cuando los datos se analizan de forma aislada. Por otro lado, la combinación de dos o más conjuntos de datos amplía el espectro de datos disponibles, proporcionando una nueva perspectiva que contribuye a tomar mejores decisiones de negocio.
Beneficios Clave de la Combinación de Datos
- Análisis Mejorado: La combinación de datos le permite combinar cualquier número de conjuntos de datos, incluidos los sistemas CRM, las bases de datos en la nube y no en la nube, los datos generados por los usuarios de su sitio web, los datos de su departamento de ventas, la analítica web y más, en uno solo. Al utilizar datos de varias fuentes y combinarlos en un solo conjunto de datos, se obtiene una comprensión mejor y más precisa del tema de análisis. Y dado que la combinación de datos no requiere la experiencia de científicos o ingenieros de datos, se pasa de los datos sin procesar a la información mucho más rápido.
- Reducción de los Silos de Datos: La combinación de datos contribuye activamente a romper los silos de datos al combinar a la perfección información de varias fuentes.
- Aumento de la Generación de Ingresos: La capacidad de extraer información más profunda de múltiples conjuntos de datos y tomar decisiones más informadas se correlaciona directamente con el potencial de aumento de los ingresos.
Combinación de Datos vs. Unión de Datos: Entendiendo las Diferencias
Distinguir entre la combinación de datos y la unión de datos es esencial, ya que los dos conceptos, aunque similares, funcionan con capacidades distintas. La combinación de datos solo le permite combinar datos de una sola fuente, mientras que la combinación de datos le permite combinar datos de varias fuentes. Por otro lado, la combinación de datos puede combinar conjuntos de datos con diferentes estructuras, formatos y tamaños de manera efectiva.
El Proceso de Fusión y Depuración de Datos: Una Visión Detallada
Las operaciones de fusión y depuración de datos son una función esencial en operaciones empresariales como el marketing de correo directo, la resolución de entidades y la obtención de versiones de fuente única de verdad. Esta guía está dirigida a los usuarios de TI y de la empresa para desmitificar el proceso de fusión y depuración, y ayudar a comprender por qué los equipos no pueden seguir confiando únicamente en Excel.
En la mayoría de las empresas actuales, los equipos siguen utilizando Excel para gestionar sus registros. Los usuarios de la empresa cortan, pegan y concatenan manualmente múltiples columnas de datos procedentes de fuentes dispares para crear registros precisos. Se pierden días y semanas en fusionar y depurar cientos de miles de registros. Además de la ineficacia operativa, el factor clave que hace que el uso de Excel sea contraproducente es la creciente complejidad de los datos. Las empresas de hoy en día manejan algo más que datos básicos de contacto. Es prácticamente imposible gestionar todos estos matices de datos mediante la aplicación manual de funciones y fórmulas de Excel.
Pasos Clave en el Proceso de Fusión y Depuración
- Integración de Datos de Múltiples Fuentes: Fusionar diferentes bases de datos con varias fuentes (SQL server, MySQL, Excel, ODBC, etc.) y combinarlas en una estructura común es el primer paso del proceso de fusión. Necesitará una herramienta de depuración de fusiones para importar, combinar y exportar a los formatos de base de datos más comunes.
- Identificación de Duplicados: La mayor amenaza para la exactitud de los datos son los datos duplicados. Hay que estar muy atento para mantener los duplicados -ya sean individuos, hogares o empresas- fuera de la base de datos, especialmente cuando se combinan varias listas para un envío.
- Cotejo de Datos para Combinar y Depurar: Excel hace mal el cotejo de datos. Aunque puede eliminar las coincidencias exactas definitivas, no puede identificar los registros probabilísticos, como el uso de apodos para una persona. Las herramientas de la función de fusión tienen capacidades avanzadas de cotejo de datos que permiten la coincidencia de registros incluso si el nombre y los apellidos varían. Por ejemplo, John Smit puede ser la misma persona que Johnny S.
- Saber Qué Registros Conservar: Una vez que haya marcado los registros como duplicados, limpiado y estandarizado sus datos, puede decidir qué registros conservar y cuáles «purgar».
- Seguir Optimizando su Lista: La actividad de depuración de la fusión no es una actividad de una sola vez. A medida que adquiera datos de múltiples fuentes y siga ampliando el panorama de los clientes, tendrá que seguir fusionando y depurando sus registros. Sin embargo, una vez que tenga el registro principal, todo lo que tiene que hacer es compararlo con el registro 2, 3, 4, etc. Un software de depuración de fusiones será fundamental para ayudarle a ejecutar esta estrategia; sin embargo, según nuestra experiencia, el mejor resultado es aquel en el que usted define previamente los registros que necesita y simplemente utiliza la herramienta para realizar la correspondencia, la eliminación de datos y la limpieza.
Consideraciones Importantes para una Fusión de Datos Exitosa
La fusión y depuración de datos es una de las funciones de procesamiento de datos más importantes que repercute de forma extrema en los objetivos, las tareas y las metas de marketing de una empresa. Para sacar el máximo partido a sus datos, debe utilizar todas las herramientas disponibles y planificar con antelación.
Reglas de Combinación y Seguridad de Datos
Las reglas de combinación hacen referencia a las instrucciones que indican si se desea cotejar los duplicados a nivel individual (es decir, la misma persona en la misma dirección), a nivel de hogar (personas con el mismo apellido y la misma dirección) o a nivel de dirección (todas las personas de esa dirección, independientemente del apellido). Además, también puede crear sus propias reglas si quiere hacer coincidir en diferentes niveles, relevantes para su objetivo empresarial. Al asignar diferentes reglas y definiciones de fusión, estás tomando decisiones informadas en lugar de lanzar un dardo en la oscuridad.
La seguridad de los datos es una de las principales razones por las que las empresas necesitan herramientas de fusión y depuración de datos. Además, también puedes estar limitado por las leyes del GDPR, por lo que si tienes una lista de suscriptores que no quieren recibir correos o que se almacenen sus cookies, no puedes violar eso y enviarles correos.
Calidad y Validación de Datos
Los datos de las direcciones son uno de los componentes más difíciles de una fuente de datos. Es imprescindible verificar su lista de direcciones con una base de datos autorizada (como el USPS, por ejemplo) para garantizar la autenticidad de sus datos. Además, no es raro que una entidad tenga varias direcciones, la mayoría de las cuales podrían ser falsas, no verificadas y no válidas.
Centrarse siempre en la calidad de sus datos: Los datos deficientes son un reto. No puede dar sentido a sus datos si están plagados de errores tipográficos, credenciales falsas, direcciones no válidas y contenido desordenado. Antes de pensar en realizar una fusión y depuración, siempre hay que limpiar y normalizar los datos. Facilita el proceso de deduplicación.
Técnicas Avanzadas de Unión en SQL
Si alguna vez te has sumergido en el mundo del desarrollo de software, especialmente en el diseño y gestión de bases de datos, sabrás que una de las habilidades cruciales es saber cómo combinar datos de diferentes tablas de manera efectiva. Hablemos de SQL, el lenguaje estándar para gestionar bases de datos. Dentro de SQL, las uniones o "joins" son una herramienta esencial. Permiten que consultes y combines filas de dos o más tablas basadas en una columna relacionada entre ellas. Imagina que tienes una tienda online y quieres combinar datos de tus clientes con sus pedidos; aquí es donde las uniones entran en juego.
Tipos de Uniones en SQL
- Inner Join: Este es el tipo de unión más común. Retorna filas cuando hay al menos una coincidencia en ambas tablas. Si estás desarrollando aplicaciones a medida y necesitas mostrar datos que solo existen en ambas tablas, esta será tu opción.
- Left (Outer) Join: Retorna todas las filas de la tabla izquierda y las filas coincidentes de la tabla derecha. Si no hay coincidencia, los resultados de la tabla derecha tendrán valores NULL. Esto es útil para aplicaciones que requieren listar todos los registros, como una página web que lista todos los productos, independientemente de si tienen reseñas o no.
- Right (Outer) Join: Similar al anterior, pero invierte las tablas. Muestra todas las filas de la tabla derecha y las coincidencias de la izquierda. En el contexto de servicios de marketing, podrías usarlo para listar todos los clientes que han interactuado con tus banners o cookies, incluso si no han hecho una compra.
- Full (Outer) Join: Combina las funciones de los joins izquierdo y derecho, retornando todas las filas cuando hay una coincidencia en cualquiera de las tablas. Esta técnica es valiosa cuando estás realizando una integración de servicios de datos para obtener una vista completa de tus bases de datos multiplataforma.
Aplicaciones Prácticas y Desafíos de la Fusión de Datos
La fusión de datos es necesaria al trasladar archivos dispares (como archivos de texto, CSV, hojas de Excel, bases de datos SQL u otros formatos de archivo) a un sistema completo de alojamiento y procesamiento de datos, y permitir flujos de trabajo automatizados, mejorar la capacidad de búsqueda, controlar el acceso a la información, etc.
La fusión de datos suele producirse cuando se combinan datos que residen en diferentes aplicaciones (como CRM, herramientas de automatización de marketing, herramientas de análisis de sitios web, etc.), y se fusionan para preparar el análisis y el procesamiento posterior de los datos, y para extraer información útil para futuras predicciones.
Las fusiones y adquisiciones incluyen partes móviles complejas, y uno de los pasos más complicados es combinar los datos de diferentes empresas en un solo repositorio, y luego hacer que los procesos sean compatibles con los proyectos, estructuras y flujos de trabajo recién fusionados. La fusión de datos debe tratarse como un proceso estrechamente supervisado y controlado para evitar la pérdida de datos o causar daños irreversibles a las estructuras de datos individuales implicadas.
Desafíos Comunes en la Fusión de Datos
- Heterogeneidad de los Datos: Las diferencias estructurales y léxicas presentes en los conjuntos de datos que se van a fusionar. Esto incluye diferencias en el número y tipo de columnas (heterogeneidad estructural) y diferencias en la sintaxis para representar la misma información (heterogeneidad léxica).
- Escalabilidad: Las iniciativas de fusión de datos a menudo se planifican para un número específico de fuentes, lo que dificulta la integración de nuevas fuentes con estructuras y mecanismos de almacenamiento diferentes a medida que las necesidades empresariales evolucionan.
- Duplicación de Datos: La presencia de múltiples registros que representan la misma entidad o múltiples atributos que almacenan la misma información es un desafío significativo que requiere algoritmos de concordancia avanzados y reglas condicionales para su resolución.
- Tiempo de Ejecución de Proyectos: Los procesos de integración de datos suelen durar más de lo previsto debido a una mala planificación, expectativas poco realistas o adiciones/cambios de última hora.
Power Query: la herramienta definitiva para consolidar datos de Excel.
Mejores Prácticas para la Integración y Fusión de Datos
Antes de iniciar el proceso de integración de datos, dedique tiempo a evaluar las fuentes de datos implicadas. Esto ayuda a identificar exactamente lo que hay que combinar: las fuentes y los atributos que contienen. Puede ser que los registros antiguos estén obsoletos y no deban tenerse en cuenta para el proceso de integración. Saber exactamente lo que hay que combinar aumentará la velocidad y la precisión del proceso.
Siempre es mejor entender los datos que se manejan, y la forma más rápida de hacerlo es visualizarlos. No sólo es más fácil de evaluar, sino que le ofrece una visión completa de los valores atípicos o las invalidaciones que puedan residir en su conjunto de datos. Los histogramas estadísticos y los gráficos de barras que muestran la integridad de los atributos pueden ser muy útiles.
Llevar a cabo manualmente todo el proceso de integración y agregación de datos parece un proceso que requiere muchos recursos y costes. Pruebe las herramientas de integración de datos automatizadas y de autoservicio que ofrecen una solución integral para la elaboración de perfiles de datos, la limpieza, la correspondencia, la integración y la carga de datos de forma rápida, precisa y exhaustiva.