Actualmente, los datos se transfieren, comparten y mueven entre empresas con más frecuencia que nunca. Debido a esto, los errores de datos o las modificaciones relacionadas con el formato, la estructura y el contenido pueden ser cuellos de botella importantes con consecuencias costosas para las organizaciones medianas y grandes. Por ello, es necesario conocer las tendencias actuales de incorporación de datos para mejorar la CX.
Por ello, es vital saber cómo optimizar tu experiencia de incorporación de datos para evitar que los archivos de datos rotos, problemáticos o con formato incorrecto ingresen a procesos de incorporación de datos que consumen mucho tiempo (recurrentes) y dejen una mala impresión en tus clientes. Para ello, aquí están algunas tendencias de datos que puedes aprovechar para mejorar tu flujo de trabajo en el futuro y, consecuentemente, la CX de tu negocio.
1. Validación de datos
Las empresas suelen realizar la validación de datos completando análisis de tendencias de metadatos. Esto garantiza que los datos importados tengan el formato correcto, estén debidamente estandarizados y listos para la acción. Las técnicas de validación de datos de errores de incorporación comunes pueden ayudarlo a evitar que se relacionen con:
• Tamaño: debes trabajar para reducir la cantidad de errores de importación debido a los requisitos de tamaño de archivo.
• Tipo de datos: por ejemplo, debes asegurarte de no tener un campo categorizado como un campo de fecha cuando debería ser una cantidad en dólares.
• Formato: por ejemplo, si tienes una columna de número de teléfono en su archivo con el formato 9492010577, que debería ser (949) 201-0577, o si los caracteres especiales como el punto y coma y las comas dividen las celdas de forma incorrecta, asegúrese de corregir estos problemas.
• Caracteres no válidos: garantiza la codificación UTF-8 y/o elimina los caracteres especiales.
La validación manual de datos es una forma valiosa de garantizar que sus datos entrantes estén actualizados, pero también es un trabajo duro y extremadamente cansado. Dependiendo de la cantidad de archivos, campos de datos y productos que tengas, es fácil perderse pasando muchas horas revisando y volviendo a revisar tu trabajo.
2. Diferenciación de datos
Imagina que en una organización que recibe volcados de datos recurrentes en forma de datos de nuevos clientes, envíos de formularios, facturas y hojas de precios y que, además de recibir esos datos en un formato establecido, deseas estar informado de cualquier variación de contenido entre archivos. La diferenciación de datos hace exactamente eso, al resaltar cualquier discrepancia y variación de datos entre dos o más archivos, por lo que aporta un gran valor.
Las ofertas de diferenciación de datos de ventajas comunes de tendencias incorporación de datos para la CX se relacionan con:
• Coincidencia y comparación de datos: por ejemplo, debes asegurarte de que los encabezados sean uniformes en los archivos recurrentes y realizar un seguimiento de cuándo se agregan o eliminan nuevas columnas.
• Datos faltantes: asegúrate de saber cuándo se incorporan archivos con columnas vacías o faltan datos por encima de un umbral establecido.
• Comparación de valores: por ejemplo, si recibes hojas de precios de proveedores recurrentes, deseas saber si hay variaciones de precios, variaciones de productos o variaciones de unidades entre archivos.
3. Aprendizaje automático
La incorporación de datos proporciona un caso de uso ideal para aprovechar los beneficios del aprendizaje automático. Debido a la cantidad de transferencias de datos que ocurren, además de la evolución continua de lo que componen esos datos en términos de volumen, tipo y complejidad, el aprendizaje automático puede aprender, validar, mapear, corregir y transformar automáticamente la mayor parte de los datos en su estado de incorporación ideal como sea posible.
Las ventajas del aprendizaje automático dentro de la incorporación de datos son sustanciales, ya que permite ahorrar tiempo, esfuerzo y recursos. Para comenzar a utilizar rápidamente los beneficios del aprendizaje automático, desarrolla una plantilla de datos definida a la que deben adherirse los archivos entrantes, recopile una variedad de archivos entrantes validados y utilízalos como base para crear tu modelo.
4. Convertir ETL en EVTL
Dado un flujo de trabajo tradicional de extracción, transformación y carga (ETL), el proceso de extracción, transformación y carga carece de un componente de validación crítico. Al convertir ETL en un flujo de trabajo de extracción, validación, transformación y carga (EVTL), puedes detectar o tratar datos rotos o con formato incorrecto antes de ingresar a las fases de transformación y carga que consumen mucho tiempo.
Al insertar un componente de validación sistemática dentro de un flujo de trabajo ETL tradicional, se puede:
• Evitar la pérdida de tiempo: la aplicación de la validación de datos sistemática al recibir el archivo le permitirá rechazar los datos rotos antes de permitir que los archivos incorrectos se infiltren en su proceso de incorporación de datos.
• Optimiza la experiencia de incorporación: los datos que está incorporando se adhieren a sus requisitos exactos y están listos para la acción.
• Maximiza los recursos: dedica menos tiempo a limpiar y manipular sus datos y más tiempo a usarlos.
Algunas empresas eligen validar los datos solo después de la fase de «carga» o renunciar a la validación por completo, lo que aumenta enormemente el riesgo de que introduzcan datos problemáticos en su entorno de producción. Esto tiene el potencial de corromper en gran medida los flujos de datos en curso cuando podrían evitar todo esto validando los datos en etapas anteriores.
Conclusión
La incorporación de datos suele ser la primera impresión que las personas tienen de su organización, ya sea que esté incorporando un nuevo cliente o un nuevo proveedor o recibiendo archivos de datos recurrentes. Es una parte fundamental de la experiencia general del cliente.
No permitas que los cuellos de botella, las complicaciones y las barreras sean las primeras impresiones que los clientes tienen con tu negocio. Puedes realizar un proceso de incorporación de datos fluido, eficiente y optimizado junto con componentes de validación firmes para que puedas pasar más tiempo utilizando tus datos. Para ello, tener en cuenta estas tendencias de incorporación de datos es fundamental para mejorar la CX de tu organización.
