{"id":38752,"date":"2021-09-29T12:30:46","date_gmt":"2021-09-29T12:30:46","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-05-16T14:38:32","modified_gmt":"2023-05-16T14:38:32","slug":"guia-de-calidad-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/salesdorado.com\/es\/crm\/guia-de-calidad-de-datos\/","title":{"rendered":"Calidad de los datos: la gu\u00eda"},"content":{"rendered":"<p>La calidad de los datos se ha convertido en una palanca esencial para el desarrollo de la actividad de una empresa, aunque los \u00faltimos avances digitales no se solapen con su actividad principal. Un <a class=\"undefined\" href=\"https:\/\/www.ibmbigdatahub.com\/infographic\/extracting-business-value-4-vs-big-data\">estudio <\/a>realizado por IBM arroja la siguiente cifra: \u00a1la gesti\u00f3n inadecuada de los datos le cost\u00f3 a la <strong>econom\u00eda estadounidense<\/strong> m\u00e1s de <strong>3 billones de d\u00f3lares en 2016<\/strong>!<\/p>\n<p>Esta asombrosa estimaci\u00f3n muestra claramente los beneficios que se obtienen de una gesti\u00f3n eficaz, exhaustiva y continua de la calidad de sus datos. <strong>Diferentes herramientas<\/strong> est\u00e1n disponibles en el mercado para satisfacer estas diferentes necesidades de procesamiento, actualizaci\u00f3n y limpieza. Independientemente del tipo de soluci\u00f3n elegida, lo m\u00e1s importante es conocer el <strong>buenas pr\u00e1cticas<\/strong> en <em><a href=\"https:\/\/salesdorado.com\/es\/crm\/calidad-de-datos\/\" data-internallinksmanager029f6b8e52c=\"61\" title=\"Calidad de los datos\">calidad de los datos<\/a><\/em> y para poder llevar a cabo una <strong>auditor\u00eda de rendimiento<\/strong> de la gesti\u00f3n de estos datos.<br \/>\n<img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Sas-e1537458745540.png\" \/><\/p>\n<p>SAS es un completo software de gesti\u00f3n de datos que permite la creaci\u00f3n y gesti\u00f3n de bases de datos, el tratamiento anal\u00edtico de las mismas y la creaci\u00f3n y distribuci\u00f3n de informes de s\u00edntesis y listados. Grandes empresas lo utilizan, como Honda, Bank of America o la ONG WWF.<\/p>\n<p><strong>Puntos fuertes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>Herramientas completas para grandes empresas<\/li>\n<li>Apto para todos los sectores de actividad<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Precio :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>Desde 7.000 euros\/a\u00f1o para la funcionalidad b\u00e1sica hasta varios cientos de miles de euros\/a\u00f1o<\/li>\n<\/ul>\n<h4>2. Informatica<\/h4>\n<p><a class='undefined' href=\"https:\/\/www.informatica.com\/fr\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Informatica.png\" \/><\/a><\/p>\n<p>Informatica ofrece varias soluciones dedicadas a la integraci\u00f3n, el an\u00e1lisis y la mejora de la calidad de los datos. La empresa tambi\u00e9n ofrece servicios de almacenamiento de datos en la nube. Tambi\u00e9n ofrece una soluci\u00f3n SaaS.<\/p>\n<p><strong>Puntos fuertes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>Puede integrarse con muchas fuentes de datos<\/li>\n<li>Facilidad de uso y mantenimiento.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Precio :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>Dependiendo del n\u00famero de caracter\u00edsticas.<\/li>\n<\/ul>\n<h4>3. Melissa<\/h4>\n<p><a class='undefined' href=\"https:\/\/www.melissa.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Melissa.png\" \/><\/a><\/p>\n<p>Melissa es una herramienta dedicada a la verificaci\u00f3n de datos (identidad, direcci\u00f3n, tel\u00e9fono, correo electr\u00f3nico) que es esencial para mantener la calidad de los datos. Tambi\u00e9n ofrecen servicios en torno a la localizaci\u00f3n y los datos demogr\u00e1ficos.<\/p>\n<p><strong>Puntos fuertes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>Puede combinarse con otras herramientas internas<a href=\"https:\/\/salesdorado.com\/es\/inbound-marketing\/campanas-de-emailing-b2b\/\" data-internallinksmanager029f6b8e52c=\"137\" title=\"Emailing B2B\">(<\/a>soluci\u00f3n de<a href=\"https:\/\/salesdorado.com\/es\/inbound-marketing\/campanas-de-emailing-b2b\/\" data-internallinksmanager029f6b8e52c=\"137\" title=\"Emailing B2B\">emailing<\/a>, CRM&#8230;)<\/li>\n<li>Dispone de soluciones SaaS<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Precio :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>A petici\u00f3n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>4. Oceanos<\/h4>\n<p><a class='undefined' href=\"https:\/\/www.oceanosinc.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Oceanos.png\" \/><\/a><\/p>\n<p>Oceanos dise\u00f1a estrategias de gesti\u00f3n de datos que optimizan el rendimiento de las ventas y el marketing. La herramienta puede integrarse con un archivo CRM y permite puntuar el nivel de calidad de los datos y limpiar, actualizar, enriquecer y analizar los datos.<\/p>\n<p><strong>Puntos fuertes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>Numerosas integraciones posibles (API, <a href=\"https:\/\/salesdorado.com\/es\/automatizacion\/alternativas-a-zapier\/\" data-internallinksmanager029f6b8e52c=\"16\" title=\"Competidor de Zapier\">Zapier<\/a>, <a href=\"https:\/\/salesdorado.com\/es\/crm\/opinion-de-salesforce\/\" data-internallinksmanager029f6b8e52c=\"177\" title=\"salesforce\">Salesforce<\/a>&#8230;)<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Precio :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>1500 a 9500 por mes<\/li>\n<\/ul>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_83 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-transparent ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Sommaire<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/salesdorado.com\/es\/crm\/guia-de-calidad-de-datos\/#2-preparacion-de-datos\" >2. Preparaci\u00f3n de datos<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/salesdorado.com\/es\/crm\/guia-de-calidad-de-datos\/#auditoria-de-la-calidad-de-los-datos\" >Auditor\u00eda de la calidad de los datos<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/salesdorado.com\/es\/crm\/guia-de-calidad-de-datos\/#no-realizar-una-auditoria-puede-tener-consecuencias-perjudiciales-para-su-empresa\" >No realizar una auditor\u00eda puede tener consecuencias perjudiciales para su empresa<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/salesdorado.com\/es\/crm\/guia-de-calidad-de-datos\/#un-circulo-virtuoso-para-garantizar-la-calidad-de-sus-datos\" >Un c\u00edrculo virtuoso para garantizar la calidad de sus datos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/salesdorado.com\/es\/crm\/guia-de-calidad-de-datos\/#ejemplos-de-metricas-de-calidad-de-datos-que-puede-aplicar\" >Ejemplos de m\u00e9tricas de calidad de datos que puede aplicar<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/salesdorado.com\/es\/crm\/guia-de-calidad-de-datos\/#3-fuentes-de-problemas-de-calidad-de-datos\" >3 fuentes de problemas de calidad de datos<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2-preparacion-de-datos\"><\/span><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2-preparacion-de-datos\"><\/span>2. Preparaci\u00f3n de datos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>La preparaci\u00f3n de los datos incluye todas las etapas de limpieza de los datos para garantizar su coherencia y calidad. La preparaci\u00f3n incluye, por ejemplo, la fusi\u00f3n de varias fuentes de datos, el filtrado de datos innecesarios, la consolidaci\u00f3n, la agregaci\u00f3n de datos y el c\u00e1lculo de valores adicionales basados en los datos brutos. La preparaci\u00f3n es importante porque los datos incoherentes y de mala calidad pueden distorsionar la informaci\u00f3n resultante. Tambi\u00e9n puede hacer que el an\u00e1lisis y la extracci\u00f3n de datos sean lentos y poco fiables. Al preparar los datos con antelaci\u00f3n, las empresas pueden aprovechar mejor todo su potencial.<\/p>\n<h4>5. Preparaci\u00f3n de datos de Google<\/h4>\n<p><a class='undefined' href=\"https:\/\/cloud.google.com\/dataprep?hl=es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Google-dataprep.png\" \/><\/a><\/p>\n<p>Cloud Dataprep es un servicio visual inteligente para explorar, limpiar y preparar los datos para el an\u00e1lisis que funciona sin un servidor. Puede importar varios archivos, fusionarlos, limpiarlos, enriquecerlos, normalizarlos&#8230;<\/p>\n<p><strong>Puntos fuertes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>F\u00e1cil de usar<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Precio :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>Una media de 3 euros por hora de uso<\/li>\n<\/ul>\n<h4>6. Preparaci\u00f3n de datos Talend<\/h4>\n<p><a class='undefined' href=\"https:\/\/fr.talend.com\/products\/data-preparation\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Talend.png\" \/><\/a><\/p>\n<p>Talend Data Preparation es una soluci\u00f3n de preparaci\u00f3n de datos con 3 paquetes diferentes: un software gratuito y de c\u00f3digo abierto, una descarga de pago y una soluci\u00f3n de pago en la nube.<\/p>\n<p><strong>Puntos fuertes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>Es posible una soluci\u00f3n para cada tipo de necesidad<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Precio :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>A petici\u00f3n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>7. Dataiku<\/h4>\n<p><a class='undefined' href=\"https:\/\/www.dataiku.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Dataiku.png\" \/><\/a><\/p>\n<p>Dataiku es una herramienta de an\u00e1lisis de datos, utilizable tanto por ingenieros como por vendedores, potente para la preparaci\u00f3n de datos. La interfaz es sencilla e interactiva, por lo que resulta f\u00e1cil de usar para los profesionales del marketing, y lo suficientemente avanzada y t\u00e9cnica para atraer a los ingenieros de datos.<\/p>\n<p><strong>Puntos fuertes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>Interfaz sencilla e intuitiva para ingenieros y vendedores<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Precio :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>Una versi\u00f3n b\u00e1sica gratuita<\/li>\n<li>A petici\u00f3n de una versi\u00f3n m\u00e1s completa<\/li>\n<\/ul>\n<h4>8. Qlik Sense<\/h4>\n<p><a class='undefined' href=\"https:\/\/www.qlik.com\/fr-fr\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Qlik-q.png\" \/><\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.qlik.com\/fr-fr\/products\/qlik-sense\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">Qlik sense<\/a> es una herramienta especialmente adecuada para los no iniciados. La interfaz es muy visual y el an\u00e1lisis se ve facilitado por las sugerencias autom\u00e1ticas. Su car\u00e1cter l\u00fadico hace que la informaci\u00f3n sea accesible a todas las profesiones de la empresa. Puede ver una demostraci\u00f3n de 60 segundos en <a class=\"undefined\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=siWOWTWEEzs\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">este v\u00eddeo<\/a>.<\/p>\n<p><strong>Puntos fuertes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>Puede ser utilizado por todos los negocios de la empresa<\/li>\n<li>Interfaz sencilla y divertida<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Precio :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>Una versi\u00f3n b\u00e1sica gratuita<\/li>\n<li>Hecho a medida para una mayor funcionalidad<\/li>\n<\/ul>\n<h4>9. Octolis<\/h4>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/DataValidation.png\" \/><\/p>\n<p>DataValidation es una de las soluciones de limpieza de correo electr\u00f3nico m\u00e1s potentes del mercado. Le permitir\u00e1 identificar las direcciones de correo electr\u00f3nico no v\u00e1lidas para que no se le considere un spammer durante sus campa\u00f1as de env\u00edo de correos electr\u00f3nicos.<\/p>\n<p><strong>Puntos fuertes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>F\u00e1cil de usar<\/li>\n<li>Exactitud de los resultados<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Precio :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>70 por 10.000 correos electr\u00f3nicos verificados, 300 por 100.000 correos electr\u00f3nicos<\/li>\n<\/ul>\n<h4>12. 76310<\/h4>\n<p><a class='undefined' href=\"https:\/\/www.76310.fr\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/76310.png\" \/><\/a><\/p>\n<p>La soluci\u00f3n 76310 est\u00e1 especializada en el control y la correcci\u00f3n de direcciones postales y cumple la norma RNVP para el tratamiento inform\u00e1tico de las direcciones postales y est\u00e1 homologada por La Poste SNA (servicio nacional de direcciones).<\/p>\n<p><strong>Puntos fuertes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>Interfaz disponible para el procesamiento de RNVP<\/li>\n<li>Software de procesamiento, traslado y deduplicaci\u00f3n de RNVP<\/li>\n<li>Aprobado por el SNA<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Precio :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>Para 10.000 direcciones (uso en modo SaaS) &#8211; 200 euros<\/li>\n<li>Para 100.000 direcciones (uso en modo SaaS) &#8211; 400 euros<\/li>\n<li>Suministro de software in situ &#8211; de 16.000 \u20ac HT \/ a\u00f1o a 30.000 \u20ac HT \/ a\u00f1o<\/li>\n<\/ul>\n<h4>13. Egon<\/h4>\n<p><a class='undefined' href=\"https:\/\/www.egon.com\/es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Egon.png\" \/><\/a><\/p>\n<p>Egon es uno de los programas inform\u00e1ticos l\u00edderes en el mercado internacional para la normalizaci\u00f3n de diversos datos personales (nombre, fecha de nacimiento, t\u00edtulos, n\u00fameros de tel\u00e9fono, correo electr\u00f3nico, c\u00f3digo fiscal, n\u00famero de IVA, datos bancarios, datos postales, c\u00f3digo postal, nombres extranjeros, documentos de identidad)<\/p>\n<p><strong>Puntos fuertes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>Amplia selecci\u00f3n de datos a normalizar<\/li>\n<li>Soluci\u00f3n completa de validaci\u00f3n de datos<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Precio :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>A petici\u00f3n<\/li>\n<\/ul>\n<h2 id=\"data-quality-audit\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"auditoria-de-la-calidad-de-los-datos\"><\/span><span class=\"ez-toc-section\" id=\"auditoria-de-la-calidad-de-los-datos\"><\/span>Auditor\u00eda de la calidad de los datos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Si los datos son el combustible de su negocio, especialmente de sus departamentos de marketing y ventas, entonces esos datos tienen que ser de buena calidad. Trabajar con datos de mala calidad genera todo tipo de costes y puede contribuir a que se tomen malas decisiones estrat\u00e9gicas.<\/p>\n<p>\u00bfC\u00f3mo crear un sistema de gesti\u00f3n de la calidad de los datos? \u00bfQu\u00e9 criterios deben utilizarse para calificar la calidad de los datos? \u00bfCu\u00e1les son los ejemplos de m\u00e9tricas de calidad de datos que son f\u00e1ciles de aplicar? \u00bfCu\u00e1les son las principales causas de los problemas de calidad de datos?<\/p>\n<p>Trataremos cada una de estas cuestiones una por una. Esperamos que esta gu\u00eda le ayude a crear o mejorar el proceso de auditor\u00eda de calidad de datos de su organizaci\u00f3n.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"no-realizar-una-auditoria-puede-tener-consecuencias-perjudiciales-para-su-empresa\"><\/span><span class=\"ez-toc-section\" id=\"no-realizar-una-auditoria-puede-tener-consecuencias-perjudiciales-para-su-empresa\"><\/span>No realizar una auditor\u00eda puede tener consecuencias perjudiciales para su empresa<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<h4>Las consecuencias de un mal control de la calidad de los datos<\/h4>\n<p>Un mal control de la calidad de sus datos puede tener consecuencias muy perjudiciales para su organizaci\u00f3n, a todos los niveles: el coste de sus campa\u00f1as de marketing y su rendimiento, la comprensi\u00f3n de las necesidades y expectativas de sus clientes, la eficacia de sus procesos de venta (proceso lead-to-customer), la pertinencia de sus decisiones estrat\u00e9gicas, etc. <a class=\"undefined\" href=\"https:\/\/www.ringlead.com\/true-cost-of-bad-data\/#.WWzEAojyhhE\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">RingLead<\/a> ha publicado una infograf\u00eda muy interesante sobre este tema. La empresa de software muestra los costes asociados a la mala calidad de los datos. He aqu\u00ed un peque\u00f1o extracto de la infograf\u00eda:<\/p>\n<figure id=\"attachment_1152\" aria-describedby=\"caption-attachment-1152\" style=\"width: 1100px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/data-quality-metrics-infographie.png\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1152\" class=\"wp-caption-text\">Fuente : <a class=\"undefined\" href=\"https:\/\/www.ringlead.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">RingLead<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<p>RingLead se\u00f1ala en primer lugar el asombroso crecimiento del volumen de datos de que disponen las empresas. Cada a\u00f1o, el volumen de datos aumenta un 40%. Pero el 20% de los datos son malos. M\u00e1s adelante volveremos a hablar de los criterios para calificar la calidad de los datos. Los costes de utilizar datos de mala calidad aumentan a\u00f1o tras a\u00f1o. <a class=\"undefined\" href=\"https:\/\/www.gartner.com\/doc\/2636315\/state-data-quality-current-practices\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Otro estudio<\/a>, de la conocida firma Gartner, nos dice que la falta de control de la calidad de los datos cuesta a las empresas encuestadas una media de \u00a114 millones de d\u00f3lares al a\u00f1o!\u00a0<\/p>\n<h4>Los costes intangibles de un mal control de la calidad de los datos<\/h4>\n<p>No controlar la calidad de los datos es muy caro desde el punto de vista material y financiero. Esto es obvio. Pero junto a estos costes &#8220;tangibles&#8221;, tambi\u00e9n hay que tener en cuenta todos los costes intangibles, dif\u00edciles de medir por definici\u00f3n, pero bastante f\u00e1ciles de imaginar.<\/p>\n<p>Supongamos que su empresa quiere difundir una cultura basada en los datos. Usted hace todo lo posible y desarrolla un programa piloto para demostrar los beneficios del retorno de la inversi\u00f3n en la toma de decisiones basada en datos y en la inteligencia y el an\u00e1lisis empresarial. Pero el problema es que si sus datos no son de buena calidad, le resultar\u00e1 muy dif\u00edcil demostrar las ventajas de la inteligencia empresarial a sus empleados y superiores. Si se cuestiona la calidad de los datos utilizados a posteriori, ya es demasiado tarde, sonar\u00e1 a excusa. Es mejor abordar los problemas de calidad de los datos y demostrar por adelantado la importancia cr\u00edtica de contar con datos de alta calidad para generar un retorno de la inversi\u00f3n a partir de los datos.<\/p>\n<h4>El principal coste intangible: la mala toma de decisiones<\/h4>\n<p>Tal vez no le interese este ejemplo. Tal vez no sea necesario demostrar a los dem\u00e1s la importancia de integrar el an\u00e1lisis de datos en el proceso de toma de decisiones. Tal vez su empresa ya est\u00e9 realizando an\u00e1lisis, pero sin prestar mucha atenci\u00f3n al control de calidad de los datos. Pues bien, en ese caso, usted y su organizaci\u00f3n pueden enfrentarse a un problema a\u00fan mayor: tomar decisiones basadas en datos incorrectos. En cierto sentido, es mejor no basarse en los datos y utilizar la intuici\u00f3n que basarse en los datos sin controlar la calidad de los mismos. En este \u00faltimo caso, el impacto de las malas decisiones tomadas puede ser catastr\u00f3fico. Por ejemplo, digamos que sus datos son incorrectos y muestran que su flujo de caja est\u00e1 en verde. Se le anima a desarrollar nuevas acciones y a aumentar sus inversiones. Salvo que, al cabo de unos meses, te das cuenta de que tienes graves problemas de liquidez. Salvo que sea un poco tarde, no puede pagar a sus proveedores ni tampoco a sus empleados. Comprobar la calidad de sus datos puede ayudarle a evitar estos problemas.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"un-circulo-virtuoso-para-garantizar-la-calidad-de-sus-datos\"><\/span><span class=\"ez-toc-section\" id=\"un-circulo-virtuoso-para-garantizar-la-calidad-de-sus-datos\"><\/span>Un c\u00edrculo virtuoso para garantizar la calidad de sus datos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>La gesti\u00f3n y el control de la calidad de los datos es un proceso continuo que puede ilustrarse como un ciclo:<\/p>\n<figure id=\"attachment_1150\" aria-describedby=\"caption-attachment-1150\" style=\"width: 880px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/data-quality-metrics-cycle.png\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1150\" class=\"wp-caption-text\">Fuente : <a class=\"undefined\" href=\"https:\/\/knowledgent.com\/wp-content\/uploads\/2014\/09\/Knowledgent-White-Paper-How-to-Build-a-Successful-DQM-Program.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Knowledgent<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<p>He aqu\u00ed las diferentes etapas resumidas en pocas palabras:<\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>Descubrimiento de datos =&gt; M\u00e9todos que facilitan la interpretaci\u00f3n de los datos brutos por parte de usuarios no t\u00e9cnicos (vendedores, etc.). La visualizaci\u00f3n de los datos es una parte integral de esta etapa.<\/li>\n<li>Perfilado de datos =&gt; Proceso de an\u00e1lisis detallado de los datos, comparaci\u00f3n de los datos con sus metadatos, c\u00e1lculo de estad\u00edsticas y evaluaci\u00f3n de la calidad de los datos y su evoluci\u00f3n.<\/li>\n<li>Reglas de calidad de los datos =&gt; En funci\u00f3n de las necesidades de la empresa, el proceso de definici\u00f3n de las reglas que deben seguir los datos para calificarse como datos de buena calidad.<\/li>\n<li>Control =&gt; Proceso de control continuo de la calidad de los datos sobre la base de las normas de calidad definidas anteriormente. Esto incluye, por ejemplo, la implantaci\u00f3n de sistemas de notificaci\u00f3n que permiten ser alertados cuando un dato cae por debajo del umbral de calidad.<\/li>\n<li>Elaboraci\u00f3n de informes =&gt; Actividad de creaci\u00f3n de cuadros de mando y aplicaci\u00f3n de KPI para controlar la evoluci\u00f3n de la calidad de los datos a lo largo del tiempo.<\/li>\n<li>Remediaci\u00f3n =&gt; El proceso de correcci\u00f3n de errores y problemas reportados en los tableros.<\/li>\n<\/ul>\n<p>S\u00f3lo este ciclo merecer\u00eda un largo desarrollo. Aqu\u00ed nos centraremos en 5 dimensiones de la calidad de los datos que debe tener en cuenta en su proceso de auditor\u00eda.<\/p>\n<div class=\"blocTips primary-light\">\n<p>\u00a0<\/p>\n<p class=\"\">Descubra <a class=\"undefined\" href=\"https:\/\/salesdorado.com\/es\/crm\/tendencias-del-software-crm-b2b\/\">las 10 principales tendencias en el mundo del software CRM B2B<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<h4>5 dimensiones clave para establecer su sistema de auditor\u00eda<\/h4>\n<p>Para medir la calidad de los datos, es evidente que se necesitan criterios de calidad. Hay que definirlos claramente de antemano. Estas dimensiones abarcan diferentes aspectos de la calidad. Hay 5 dimensiones principales que califican la calidad de los datos: exactitud, coherencia, exhaustividad, integridad y puntualidad.<\/p>\n<h4>Precisi\u00f3n<\/h4>\n<p>El primer criterio es el m\u00e1s obvio: \u00bfreflejan los datos la realidad? \u00bfSon correctas, v\u00e1lidas? \u00bfDescriben con exactitud lo que dicen representar? Los cambios en el estado de los usuarios\/clientes o en las transacciones contribuyen a la evoluci\u00f3n continua de los datos y deben integrarse en su conjunto de datos en tiempo real. La precisi\u00f3n de los datos puede medirse a partir de fuentes documentales (por ejemplo, su software de gesti\u00f3n de pedidos) o mediante t\u00e9cnicas de confirmaci\u00f3n. El objetivo es evaluar si sus datos contienen o no errores.<\/p>\n<p>Una m\u00e9trica com\u00fanmente utilizada para medir la precisi\u00f3n de los datos es el ratio de precisi\u00f3n de los datos, es decir, el porcentaje de datos correctos. Cuanto m\u00e1s alta sea esta proporci\u00f3n, mejor, obviamente. No hay un ratio medio ni un ratio objetivo. Todo depende de su empresa, su tama\u00f1o, el volumen y el tipo de datos procesados. En la mayor\u00eda de los casos, una proporci\u00f3n superior al 85% se considera muy buena.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/data-quality-metrics-accuracy.png\" \/><\/p>\n<h4>Coherencia<\/h4>\n<p>En sentido estricto, la dimensi\u00f3n de consistencia permite especificar si dos datos situados en dos bases de datos diferentes entran en conflicto o no. Se trata de saber si los datos dispersos en sus diferentes bases de datos son coherentes entre s\u00ed, si por ejemplo la informaci\u00f3n de un mismo individuo registrada en varias bases de datos es la misma. Sin embargo, en t\u00e9rminos m\u00e1s generales, la coherencia no implica necesariamente precisi\u00f3n. Tomemos el ejemplo de establecer una regla que compruebe autom\u00e1ticamente si la suma de los empleados de cada departamento no supera el n\u00famero total de empleados de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n<h4>Completitud<\/h4>\n<p>\u00bfDispone de todos los datos necesarios para sacar las conclusiones correctas? \u00bfSe han rellenado correctamente todos los campos y atributos? \u00bfHay campos vac\u00edos? \u00bfLe faltan datos? Estas son las cosas que este criterio est\u00e1 dise\u00f1ado para medir. La falta de exhaustividad de los datos puede distorsionar los resultados de sus an\u00e1lisis. Por tanto, es esencial tener en cuenta esta dimensi\u00f3n. Un ejemplo de m\u00e9trica de calidad de datos que puede utilizar para evaluar este criterio es el n\u00famero de campos vac\u00edos en un conjunto de datos determinado.<\/p>\n<h4>Integridad<\/h4>\n<p>Tambi\u00e9n conocida como validaci\u00f3n de datos, la integridad se refiere a las pruebas y procedimientos dise\u00f1ados para deshacerse de los errores y anomal\u00edas encontrados. Se trata de garantizar que los datos sean legibles y est\u00e9n correctamente formateados (por ejemplo, que todas las fechas est\u00e9n en formato DD\/MM\/AAAA). La tasa de error de transformaci\u00f3n de datos puede utilizarse para medir la proporci\u00f3n de errores que se producen en las operaciones de transformaci\u00f3n de datos (conversi\u00f3n de un formato a otro). Esta proporci\u00f3n puede controlarse a lo largo del tiempo.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/data-quality-metrics-integrity.png\" \/><\/p>\n<h4>Actualidad (o frescura)<\/h4>\n<p>Esta \u00faltima dimensi\u00f3n consiste en garantizar que los datos est\u00e9n disponibles y accesibles en todo momento. Este criterio mide el tiempo que transcurre entre el momento en que se solicitan los datos y el momento en que est\u00e1n realmente disponibles para su uso. El tiempo de obtenci\u00f3n de los datos puede utilizarse para medir esta dimensi\u00f3n. El objetivo es reducir al m\u00e1ximo este tiempo, buscando un ideal de inmediatez.<\/p>\n<p>Independientemente de c\u00f3mo mejore la calidad de sus datos, siempre tendr\u00e1 que medir la eficacia de sus esfuerzos. Estos ejemplos de m\u00e9tricas de calidad de datos le permiten supervisar y evaluar su trabajo. Cuanto m\u00e1s se mida, m\u00e1s se eval\u00fae, m\u00e1s f\u00e1cil ser\u00e1 mejorar la calidad de los datos.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"ejemplos-de-metricas-de-calidad-de-datos-que-puede-aplicar\"><\/span><span class=\"ez-toc-section\" id=\"ejemplos-de-metricas-de-calidad-de-datos-que-puede-aplicar\"><\/span>Ejemplos de m\u00e9tricas de calidad de datos que puede aplicar<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Las dimensiones que hemos presentado anteriormente le permiten medir la calidad de sus datos y sus esfuerzos desde un punto de vista cuantitativo. Las m\u00e9tricas de calidad de datos que vamos a presentar ahora le permitir\u00e1n adoptar paralelamente un enfoque m\u00e1s cualitativo. He aqu\u00ed algunos ejemplos:<\/p>\n<ul>\n<li>Indicadores de satisfacci\u00f3n, obtenidos a trav\u00e9s de encuestas o sondeos, que permiten medir la satisfacci\u00f3n de sus empleados con los datos de que disponen.<\/li>\n<li>Indicadores de productividad, como la evoluci\u00f3n del porcentaje de veces que el departamento de gobierno de datos detecta y elimina proyectos o iniciativas redundantes.<\/li>\n<li>La medici\u00f3n de riesgos y oportunidades. Por ejemplo, los beneficios generados por la calidad de los datos o los riesgos materializados por el uso de datos problem\u00e1ticos.<\/li>\n<li>Avances en el an\u00e1lisis de la competencia relacionados con una mayor disponibilidad de datos o mejoras en su calidad.<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3-fuentes-de-problemas-de-calidad-de-datos\"><\/span><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3-fuentes-de-problemas-de-calidad-de-datos\"><\/span>3 fuentes de problemas de calidad de datos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Es muy importante limpiar los datos, corregir los errores, completar los datos que faltan y comprobar la exactitud de los datos. Pero, como en todas partes, m\u00e1s vale prevenir que curar, identificando los problemas en sus ra\u00edces. Solucionar los problemas en su origen le ayudar\u00e1 a evitar datos de baja calidad. No olvide nunca que mantener la calidad de los datos no es un trabajo de una sola vez. Es un proceso continuo e interminable.<\/p>\n<h4>Fuente #1: Fusiones y adquisiciones<\/h4>\n<p>Cuando dos empresas se unen, ya sea por fusi\u00f3n (una entidad es absorbida por la otra) o por adquisici\u00f3n (una es absorbida por la otra), los datos siguen el mismo patr\u00f3n y se ponen en contacto o incluso se fusionan. Al igual que cuando se juntan dos personas que han tenido hijos de una uni\u00f3n anterior, pueden surgir complicaciones. Por ejemplo, es posible, e incluso probable, que las dos empresas utilicen sistemas de datos completamente distintos, m\u00e9todos de recogida de datos diferentes. Incluso es posible que una de las entidades tenga una base de datos llena de errores. Es aconsejable establecer una matriz de ganadores y perdedores que le permita decidir, en cada entrada de datos, cu\u00e1l debe ser considerada como &#8220;verdadera&#8221;. Este tipo de matriz puede, por supuesto, ser muy compleja e incomprensible.<\/p>\n<p>Si se enfrenta a esta situaci\u00f3n, si est\u00e1 a punto de producirse una fusi\u00f3n o adquisici\u00f3n, re\u00fana al departamento de TI en torno a la mesa para anticiparse a las futuras dificultades y formular un plan de acci\u00f3n de antemano, incluso antes de la firma.<\/p>\n<h4>Fuente #2: Migraci\u00f3n de un sistema de informaci\u00f3n a otro<\/h4>\n<p>Para un usuario no t\u00e9cnico, puede ser complicado entender las dificultades inherentes al cambio de sistemas inform\u00e1ticos. Sin embargo, es una operaci\u00f3n muy compleja. La transici\u00f3n de un sistema a otro puede ser muy complicada.<\/p>\n<p>Algunas empresas llevan d\u00e9cadas utilizando los mismos sistemas de gesti\u00f3n de bases de datos. Para estas empresas, el momento de la migraci\u00f3n suele ser muy dif\u00edcil. Esto est\u00e1 relacionado con las caracter\u00edsticas t\u00e9cnicas de los sistemas de informaci\u00f3n. Un sistema inform\u00e1tico consta de tres partes:<\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>Una base de datos (= los datos).<\/li>\n<li>Las reglas establecidas y utilizadas para interpretar los datos<\/li>\n<li>La interfaz de usuario, que determina c\u00f3mo se presentan los datos a quienes los manejan (los usuarios).<\/li>\n<\/ul>\n<p>Cada uno de estos tres aspectos puede causar dificultades al migrar de un sistema inform\u00e1tico a otro. La atenci\u00f3n suele centrarse en la estructura de datos. Nos aseguramos de que esta estructura se mantenga. Este es un enfoque equivocado, porque las reglas de funcionamiento suelen ser muy diferentes de un sistema inform\u00e1tico a otro. El resultado es que, tras la migraci\u00f3n, los datos son incorrectos a ojos de los usuarios, aunque sigan siendo correctos desde un punto de vista estrictamente t\u00e9cnico.<\/p>\n<p>Nuestro consejo: en el contexto de una migraci\u00f3n, no basta con que su equipo de transici\u00f3n sea experto en uno u otro sistema, sino que debe estar muy familiarizado con ambos para garantizar una transici\u00f3n sin problemas.<\/p>\n<div class=\"blocTips primary-light\">\n<p>\u00a0<\/p>\n<p class=\"\">Descubra nuestra <a class=\"undefined\" href=\"https:\/\/salesdorado.com\/es\/base-datos-clientes-potenciales\/\">comparaci\u00f3n de<\/a> bases de datos <a class=\"undefined\" href=\"https:\/\/salesdorado.com\/es\/base-datos-clientes-potenciales\/\">B2B<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<h4>Fuente #3: Errores del usuario<\/h4>\n<p>Se trata de un problema que probablemente nunca se resolver\u00e1 del todo, ya que siempre habr\u00e1 humanos introduciendo datos y el error es humano. Todo el mundo comete errores tipogr\u00e1ficos con regularidad. Hay que reconocerlo y tenerlo en cuenta. Incluso los expertos encargados de la limpieza de datos cometen errores tipogr\u00e1ficos. Si no podemos convertir a las personas en robots infalibles, nuestro consejo m\u00e1s sencillo es crear formularios f\u00e1ciles de rellenar. De este modo, se pueden reducir considerablemente los errores de escritura.<\/p>\n<p>En un momento de explosi\u00f3n del volumen de datos utilizados por las empresas, en una \u00e9poca de Big Data y de multiplicaci\u00f3n de los puntos de contacto entre la empresa y sus clientes\/usuarios, establecer un mecanismo de gesti\u00f3n de la calidad de los datos es una tarea esencial. Esperamos que esta gu\u00eda haya arrojado algo de luz sobre algunos puntos y haya dado respuesta a las preguntas que pueda tener.<\/p>\n<div style=\"display: none;\"\n    class=\"kk-star-ratings kksr-valign-bottom kksr-align-center \"\n    data-id=\"38752\"\n    data-slug=\"\">\n    <div class=\"kksr-stars\">\n    <div class=\"kksr-stars-inactive\">\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"1\">\n            <div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"2\">\n            <div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"3\">\n            <div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"4\">\n            <div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"5\">\n            <div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"kksr-stars-active\" style=\"width: 0px;\">\n            <div class=\"kksr-star\">\n            <div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\">\n            <div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\">\n            <div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\">\n            <div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\">\n            <div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n<\/div>\n    <div class=\"kksr-legend\">\n            <span class=\"kksr-muted\">Qu'avez-vous pens\u00e9 de cet article?<\/span>\n    <\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La calidad de los datos se ha convertido en una palanca esencial para el desarrollo [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":46,"featured_media":15753,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[233],"tags":[319],"class_list":["post-38752","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-crm","tag-guias"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.6 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Calidad de los datos: la gu\u00eda | Salesdorado<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Los sujetos de la calidad de los datos est\u00e1n en todas partes. 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