Introducción
Los datos maestros son los núcleo de los datos de una organización arquitectura. En consiste de importante información que informa toma de decisiones, operaciones y estrategia empresarial. En tiempoestos datos es a menudo astilladoduplicado, incorrectoo rancio.
Datos maestros Limpieza es el proceso clave para en calidad de los datos, fiabilidady coherencia. En los últimos tiempos, las organizaciones en utilice de IA, aprendizaje automático y tecnologías en la nube para potencie sus datos limpieza funciones a soporte fiable operaciones y el cumplimiento de internacional normas.
La limpieza de datos maestros es esencial para garantizar que los datos fenomenales de una organización -como la información sobre proveedores, clientes, productos, materiales y empleados- sean coherentes y estén unificados en todos los procesos.
¿Qué es la limpieza de datos maestros y por qué es necesaria?
Definitions &
Differentiations
- Master Data Cleansing: The process of detecting and correcting corrupt, inaccurate, or incomplete records.
- Data Cleansing vs. Data Enrichment: Cleansing removes errors, while enrichment enhances data with additional attributes.
- Data Cleansing vs. Data Governance: Governance sets policies, while cleansing ensures data quality.
Operational Efficiencies Across Functions
- Procurement – Eliminates duplicate vendors, prevents maverick spending.
- IT – Improves data standardization and system integration.
- Supply Chain – Ensures data accuracy for forecasting and inventory management.
Puede concertar una cita utilizando el siguiente formulario y le guiaremos a través de nuestros productos y sus funciones. Además, puede recibir un POC gratuito utilizando sus propios datos de muestra.
Eficiencia operativa en todas las funciones:
Adquisiciones
En la contratación pública, la limpieza de datos es crucial para mantener datos de vendedores y proveedores actual y preciso. En sucio los datos del sistema de contratación pueden crear duplicar los registros de proveedores, lo que puede incontrolado el gasto, errores en el aprovisionamiento, e ineficiencias en en general operaciones.
Mantener sólo el más información válida y exacta sobre los proveedores puede ayuda equipos de aprovisionamiento sea más eficiente en su trabajonegociar mejor preciosy prevenir sin autorización o innecesario gasto.
Principales ventajas de la limpieza de datos en la contratación pública:
- Registros de proveedores duplicados: Una empresa mayo tienen dos discos en su contratación sistema para el mismo proveedor, un listado como "Suministros ABC" y el otros como "ABC Supply Co." Si contratación crea pedidos para ambos vendedores, ellos mayo sin saberlo pagar dos diferente precios para lo mismo artículo. Depuración de datos proporciona el información necesario a combinar estos registros en uno exacto registro para evitar pagando a más que necesario.
- Información incoherente del proveedor: Otro escenario es si a vendedor tiene discrepante información de contacto, o pago y envío términos de un registro a otro (para ejemplodiferentes direcciones para el mismo vendedor). En este escenario, el contratación equipo mayo reciba el pedir tarde, o no en todos, porque el vendedor hizo no conozca que dirección a barco a, o parcelado el pago a un incorrecto correo dirección.
Ahorro de costes: Al eliminar los registros de proveedores redundantes y garantizar que los precios y las condiciones de los proveedores son correctos, el departamento de compras puede evitar pagar de más, negociar mejores acuerdos y prevenir el gasto inconstante (compras no autorizadas o no planificadas).
Procesos racionalizados: Los datos depurados garantizan que los equipos de compras trabajen con información coherente, lo que reduce el tiempo dedicado a buscar datos precisos de proveedores y elimina la necesidad de corregir los datos manualmente.
Tecnologías de la información
Para los departamentos de TI, la limpieza de datos es una parte fundamental para garantizar la coherencia y la estandarización de los datos en varios sistemas y plataformas. El departamento de TI es responsable de gestionar la integración de datos procedentes de múltiples fuentes, ya sean de distintos departamentos, sistemas externos o aplicaciones en la nube.
La limpieza garantiza que los datos de todos los sistemas (por ejemplo, sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) o sistemas de gestión de datos maestros (MDM)) sigan siendo precisos y compatibles, lo que facilita una integración perfecta y la eficiencia operativa.
Principales ventajas de la limpieza de datos en TI:
Normalización de datos entre sistemas: Cuando distintos departamentos o sistemas utilizan convenciones de nomenclatura o formatos diferentes para datos similares (por ejemplo, nombres de productos, nombres de proveedores o códigos de inventario), pueden surgir problemas durante la consolidación de datos. Por ejemplo, un sistema puede listar el "Producto A" mientras que otro lo lista como "Producto A-123". que pueden causar discrepancias al integrar los datos en un sistema ERP. La limpieza de datos estandariza los nombres de los productos en todos los sistemas, lo que garantiza una sincronización precisa.
Retos de la integración de sistemas: Si existen incoherencias en la forma en que se estructuran los datos (por ejemplo, los campos para la información de los clientes difieren entre los sistemas CRM y ERP), pueden producirse errores al intentar integrar datos entre sistemas. La limpieza garantiza que los datos de los distintos sistemas puedan alinearse e integrarse eficazmente en una plataforma unificada, minimizando los problemas de integración y mejorando el rendimiento del sistema.
Coherencia de los datos: Al migrar datos de sistemas heredados a plataformas más nuevas, la limpieza de datos ayuda a eliminar incoherencias y errores. Por ejemplo, si los datos de los clientes se trasladan desde un sistema heredado que tiene múltiples formatos para los números de teléfono (por ejemplo, algunos tienen códigos de país, otros no), la limpieza corrige estas discrepancias para garantizar una transferencia e integración sin problemas en el nuevo sistema.
- Reducción de errores en los datos: La limpieza de datos garantiza que no haya discrepancias ni errores en los datos críticos de la empresa, lo que reduce el riesgo de que se produzcan errores en los informes, en la visión de la empresa o en el funcionamiento del sistema.
Cadena de suministro
En la cadena de suministro, la precisión de los datos es primordial para el éxito de la gestión de inventarios, las previsiones y las operaciones logísticas. La limpieza de datos maestros en este ámbito garantiza la exactitud de la información relativa a proveedores, niveles de inventario y especificaciones de productos, lo que reduce el riesgo de ruptura de existencias, exceso de inventario y retrasos en las entregas.
Principales ventajas de la limpieza de datos en la cadena de suministro:
Gestión de pedidos: Supongamos que los datos de un pedido concreto son incorrectos (por ejemplo, un artículo aparece como "Enviado" cuando todavía está en producción). Esto puede causar confusión y retrasar las entregas. La limpieza de datos garantiza que todos los datos de los pedidos se actualicen en tiempo real y reflejen correctamente el estado real de las mercancías, mejorando la precisión de los pedidos y la puntualidad de las entregas.
Previsiones precisas: Al eliminar los datos obsoletos o incoherentes, los equipos de la cadena de suministro pueden predecir con mayor precisión la demanda y planificar las futuras necesidades de aprovisionamiento, garantizando que pueden satisfacer las demandas de los clientes sin excederse ni quedarse cortos.
Mayor colaboración con los proveedores: Con los datos depurados, las empresas pueden confiar en registros de proveedores precisos y actualizados, lo que permite procesar los pedidos con mayor eficacia y mejorar la colaboración con los proveedores.
Datos de materiales obsoletos: Si un proveedor ya no suministra determinados materiales o un número de pieza está obsoleto (por ejemplo, "Parte 1244" ya no es válido pero sigue figurando en el sistema), la depuración elimina o actualiza estos registros obsoletos, evitando costes de adquisición o inventario innecesarios.
Importancia de la limpieza de datos:
Nunca se insistirá lo suficiente en la importancia del análisis de datos, ya que influye directamente en la toma de decisiones y en el éxito general de una organización.
He aquí algunas claves que explican por qué limpieza de datos maestros es fundamental:
Procesos de limpieza de datos maestros para distintos dominios de datos
- Maestro de Materiales
Normalización de nombres, descripciones y clasificaciones de piezas
Objetivo: Garantizar que los materiales se denominan y describen de forma coherente en todos los sistemas, minimizando los errores en la gestión de inventarios, las adquisiciones y los procesos de producción.
Proceso de limpieza de datos
Identificación por duplicado: Utilice herramientas automatizadas para identificar y fusionar registros de materiales duplicados basados en números de pieza, descripciones y clasificaciones.
Normalizar las convenciones de nomenclatura: Establecer un formato uniforme para los nombres de las piezas (por ejemplo, tipo de material + tamaño + grado).
Descripción Normalización: Automatice el proceso para normalizar las descripciones (por ejemplo, uso coherente de términos como "mm", "pulgada").
- Item Master
Garantizar la identificación y las especificaciones únicas de los productos
Objetivo: Garantizar que cada producto sea identificable de forma única, con especificaciones precisas y coherentes en todos los sistemas (por ejemplo, inventario y adquisiciones).
Proceso de limpieza de datos
Identificación única:
Asegúrese de que cada producto tiene un identificador único (por ejemplo, SKU, UPC o ID de artículo) para evitar confusiones.
Revisar y resolver cualquier conflicto o redundancia en los identificadores.
Coherencia de los datos:
Normalizar las descripciones y atributos de los productos (por ejemplo, talla, color y material).
Establezca reglas para un formato coherente (por ejemplo, unidades de medida).
Verificación de atributos:
cotejar los datos de los productos con fuentes externas para verificar su exactitud
- Proveedor principal
Eliminación de proveedores duplicados y verificación de las credenciales de los proveedores
Objetivo: Mantener una base de datos de proveedores limpia, garantizando que sólo se incluyan proveedores verificados.
Proceso de limpieza de datos
Eliminación de proveedores duplicados: Utilice herramientas de deduplicación y concordancia difusa para identificar registros de proveedores duplicados.
Realice auditorías periódicas: Auditar los registros de los proveedores para reflejar cualquier cambio en su situación.
Normalizar la información sobre proveedores: Garantice la coherencia del formato de los nombres de los proveedores, los números de teléfono, las condiciones de pago y otros campos de datos clave.
- Maestro de empleados
Limpieza de registros de empleados obsoletos o duplicados
Objetivo: Garantizar que los registros de los empleados estén completos y libres de duplicados, ayudando con los RRHH, las nóminas y el cumplimiento de la normativa.
Proceso de limpieza de datos
Eliminación de información obsoleta: Verificar y actualizar periódicamente los registros de los empleados, eliminando la información obsoleta.
Normalización de datos: Normalice el formato de los nombres de los empleados, las fechas (por ejemplo, fecha de nacimiento, fecha de inicio de la relación laboral) y otros campos de datos clave.
Revisión de atributos: Revise periódicamente las denominaciones de los puestos, los departamentos y otros datos organizativos para garantizar su exactitud.
Maestro MRO
Normalización de los datos de mantenimiento, reparación y operaciones (MRO) en aras de la eficacia
Objetivo cleansing MRO data: Estandarizar y mantener registros precisos de las piezas, herramientas y equipos de MRO, garantizando que se gestionen de forma eficiente y estén disponibles cuando se necesiten.
Proceso de limpieza de datos
Revisión del inventario: Comprobar periódicamente los registros de inventario para asegurarse de que todos los artículos de MRR se controlan correctamente, incluidas las cantidades, las ubicaciones y los estados.
Alineación de la clasificación: Organice los artículos MRO por categorías (por ejemplo, suministros de mantenimiento, piezas de reparación) para facilitar el acceso y la gestión.
Validación de datos de proveedores y fabricantes: Validar la información del proveedor y del fabricante para los artículos de MRR, garantizando que los registros estén actualizados y sean fiables.
- Maestro de clientes
Registros de clientes con bases de datos de ventas y marketing
Objetivo: Mantener registros de clientes limpios, precisos y actualizados, que permitan una gestión eficaz de las ventas, el marketing y las relaciones con los clientes.
Proceso de limpieza de datos
Identificación de clientes duplicados: Utilice técnicas de deduplicación y coincidencia difusa para fusionar registros de clientes duplicados en distintos sistemas (por ejemplo, CRM, ERP).
Segmentación y categorización: Segmente a los clientes en función de atributos clave (por ejemplo, historial de compras) para orientar mejor las ventas y los esfuerzos de marketing.
Enriquecimiento de datos: Enriquezca los perfiles de los clientes extrayendo datos adicionales (por ejemplo, tamaño de la empresa o información del sector) de fuentes de terceros.
También puede leer a continuación los casos de uso de nuestros clientes para comprender cómo les hemos ayudado a conseguir datos enriquecidos y normalizados.
Descargar estudio de caso
Buenas prácticas para la limpieza de datos
Establecer normas de calidad de los datos: Desarrolle y aplique convenciones de nomenclatura, estructuras de clasificación y normas de calidad de datos que todos los equipos sigan en aras de la coherencia y la claridad.
Alinear los objetivos de limpieza con las necesidades de la empresa: Garantizar que los esfuerzos de limpieza de datos estén alineados con los objetivos empresariales, ya sea con fines de adquisición, marketing o financieros.
Depósito centralizado de datos: La centralización del almacenamiento de datos garantiza la accesibilidad, coherencia y transparencia en todos los departamentos.
Validación y limpieza automatizadas de datos: Las herramientas basadas en IA pueden automatizar las tareas repetitivas de limpieza de datos, reduciendo el esfuerzo manual y mejorando la precisión.
Auditorías periódicas y gobernanza de datos: Las auditorías periódicas de datos y los sólidos marcos de gobernanza garantizan la exactitud de los datos a largo plazo y el cumplimiento de las políticas internas y la normativa del sector.
Gobernanza de datos e integración de la limpieza
La gobernanza y la limpieza de datos trabajan conjuntamente para garantizar la calidad, coherencia y conformidad de los datos en toda la organización.
Cómo la gobernanza de datos complementa la limpieza de datos
La gobernanza de datos define las reglas, políticas y normas para la gestión de datos, garantizando el cumplimiento, la coherencia y la seguridad. La limpieza de datos garantiza el cumplimiento de estas normas identificando y corrigiendo errores, incoherencias y duplicados en los datos.
La gobernanza establece las normas de introducción de datos (por ejemplo, formato, clasificación).
La depuración garantiza que los datos cumplen estas normas y mantienen su exactitud a lo largo del tiempo.
Establecer la propiedad y responsabilidad de los datos
La propiedad de los datos asigna a equipos o individuos específicos la responsabilidad de la calidad de determinados conjuntos de datos. Los administradores de datos supervisan, auditan y garantizan la calidad de los datos identificando y corrigiendo los problemas con regularidad. Una propiedad clara reduce la ambigüedad y mantiene la responsabilidad de la calidad de los datos en toda la organización.
Limpieza de datos preventiva frente a correctiva
Limpieza preventiva
Consiste en aplicar normas de validación de datos en el punto de entrada, evitando errores de datos antes de que se produzcan (por ejemplo, comprobaciones de formato, campos obligatorios).
Enfoque clave: Minimización de errores durante la introducción de datos (por ejemplo, normalización de formatos, validación de campos obligatorios).
Limpieza correctiva
Aborda los problemas de los datos que ya se han introducido, como la corrección de duplicados, errores de clasificación o valores que faltan. Este paso garantiza que los datos sigan siendo precisos y coherentes una vez introducidos en el sistema.
Enfoque clave: Rectificar los errores existentes en los datos y garantizar su integridad tras la introducción.
El futuro de la limpieza de datos maestros
El futuro de la limpieza de datos maestros en 2025 probablemente verá avances significativos, impulsados por las tecnologías emergentes, la evolución de las necesidades empresariales y la creciente complejidad de los datos. Estas son algunas de las tendencias y direcciones que podemos esperar:
Integración de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (AM)
- La IA y el ML desempeñarán un papel central en la automatización de las tareas de limpieza de datos.
- Los modelos de aprendizaje automático anticiparán y corregirán los problemas de datos antes de que afecten a las operaciones, aprendiendo de los datos históricos y mejorando continuamente su precisión.
Calidad de datos como servicio (DQaas)
- Las empresas confiarán cada vez más en las plataformas basadas en la nube que ofrecen calidad y limpieza de datos como servicio.
- Estas plataformas ofrecerán soluciones escalables con capacidades de IA incorporadas, facilitando la gestión de datos a organizaciones de todos los tamaños.
Integración de IoT y datos en tiempo real
- Con el creciente uso del Internet de las Cosas (IoT), los datos en tiempo real se convertirán cada vez más en un factor de la gestión de datos maestros.
- Las empresas tendrán que hacer frente a los retos que plantea la depuración de datos procedentes en tiempo real de diversos sensores y dispositivos.
¿Cómo resuelve Verdantis la limpieza de datos maestros?
- Automatización de procesos: La IA puede automatizar todo el proceso de limpieza de datos, desde la detección de errores hasta el enriquecimiento y la validación de los datos, garantizando que estos se limpien de forma continua y coherente.
- Procesamiento de grandes conjuntos de datos: La IA y el ML pueden gestionar eficazmente grandes cantidades de datos, limpiándolos en una fracción del tiempo que tardarían los procesos manuales. Esto es especialmente valioso para las grandes empresas con grandes conjuntos de datos, donde los métodos tradicionales de limpieza de datos son lentos y engorrosos.
- Soluciones escalables: Las soluciones de limpieza de datos basadas en IA se adaptan al volumen de datos de la organización, lo que permite a las empresas gestionar y limpiar fácilmente los datos a medida que crecen sin necesidad de intervención manual adicional.
- Mejora de datos mediante IA: El aprendizaje automático puede enriquecer los datos sugiriendo o extrayendo información adicional de fuentes de datos externas.
Conclusión
La limpieza de datos maestros es un proceso crucial para las organizaciones que pretenden mantener la integridad de los datos, mejorar la eficiencia operativa y tomar decisiones informadas. A medida que las empresas adoptan cada vez más herramientas basadas en IA y soluciones en la nube, la limpieza de datos evoluciona para ser más automatizada, en tiempo real y escalable, garantizando que las organizaciones puedan satisfacer las crecientes demandas del futuro.
Mediante la aplicación de las mejores prácticas y el aprovechamiento de las tecnologías adecuadas, las empresas pueden lograr una mayor calidad de los datos, una mejor toma de decisiones y la agilización de las operaciones en todas las funciones.
