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.
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.
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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