El valor de la gestión de datos

6 objetivos que persigue un proyecto de calidad de datos

Publicado el 29/06/14 14:00

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Son varios los objetivos que se persiguen con una buena calidad de los datos. Vamos a analizarlos:

Así, en primer lugar, el objetivo principal de los proyectos de calidad de datos es ayudar al negocio a interactuar con el cliente de una manera más eficiente y haciendo que la experiencia del cliente resulte lo más grata posible.

Al mismo tiempo, un objetivo parelelo es el de aumentar la retención y lealtad de dicho cliente. Estos objetivos pertenecen en un 100% al negocio. La verdad es que, si el cliente percibe una experiencia grata el ratio de retención y lealtad se incrementará.

Además, si esto se logra la contrapartida será conseguir vender más y sobre más productos. Los indicadores clave del mercado en este aspecto son ARPU (ingresos medios por usuario), AMPU (margenes medios por usuario) y CHURN RATE (tasa de cancelación de clientes).

Otro objetivo claro es el de convencer a toda la compañía de las bondades de arrancar un proyecto de calidad de datos. En este sentido, un sponsor fuerte y convencido de los resultados, generará la confianza y el tiempo para lograrlo.

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Finalmente, y como último objetivo, se trata de encontrar un software de calidad de datos top en el mercado y una compañía que tenga la experiencia y el conocimiento para llevar a cabo con éxito el proyecto.

En este sentido, las soluciones DQ tienen un ROI predecible y medible: la eliminación de anomalías, errores y duplicaciones en la información del cliente. Al mismo tiempo, proporcionan una única fuente de la verdad, limpia y enriquecida, para tener una visión única de los clientes o productos en toda la organización.

PowerData ha acumulado un amplio conocimiento y experiencia en mejores prácticas en el ámbito de proyectos de DQ. Ciertamente, tenemos el know-how y el knowledge que garantizan el éxito en la implementación de un CRM o un DWH, que es la calidad de los datos.

Qué se persigue con una buena calidad de datos?

  • Establecer metas medibles y realistas

  • Alinear las expectativas de negocio y TI y en este sentido, confirmar que la alta dirección es el sponsor del proyecto

  • Entender el coste de la mala calidad de los datos.

  • Usar una metodología de mejora continua

  • Usar un calendario de despliegue por fases

  • Medir el ROI


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Temas: Data Quality