Perfilado de fuentes
Volumetría, nulos, rangos y distribución por campo en {obj}.
Agencia Data Analytics · D-020 · Gobierno & Calidad de Datos
Calidad de datos y deduplicación
Dato limpio, no dato bonito. Perfilado, reglas, deduplicación de contactos, identidad y monitorización de calidad.
Un duplicado no es un error de una fila: es un error en todas las que dependen de ella.
Que es y para quien
Calidad medida, reglas aplicadas y duplicados fuera.
Perfilado, reglas, deduplicación, identidad y control. Lee la guía completa de Data y Analisis para el contexto teórico.
La deduplicación parece un problema pequeño hasta que se ve el efecto: un mismo cliente contactado tres veces, ventas contadas tres veces, una campaña que alcanza al mismo segmento con tres mensajes. El perfilado previo revela que el problema real no suele ser el duplicado exacto, sino el mismo cliente con el nombre escrito de tres maneras distintas.
Va dirigido a equipos con bases de contactos que han crecido sin control, con ERPs que duplican registros y con informes que no cuadran. Entregamos el perfilado de cada fuente con sus seis dimensiones de calidad, las reglas de completitud, unicidad, validez, consistencia y frescura con sus umbrales, el proceso de deduplicación con su identificación probabilística, la resolución de identidad entre sistemas y el panel de monitorización de la calidad con su tendencia.
- Ecommerce con clientes repetidos en el CRM.
- Agencias que reciben bases duplicadas de clientes.
- Finanzas con duplicados que falsean el balance.
- SaaS B2B con varias identidades por usuario.
Que incluye
Seis piezas de una base que se puede usar.
Perfilado, reglas, deduplicación, identidad, panel y control.
Reglas de calidad
Umbrales por dimensión con su aviso y su {entregable}.
Deduplicación
Coincidencia exacta, difusa y probabilística.
Resolución de identidad
Un único registro por persona entre sistemas.
Panel de calidad
Tendencia por dimensión y por fuente.
Control continuo
Revisión de reglas y de casos pendientes {plazo}.
Trazabilidad
Cada dato tiene dueño y fecha.
De la definición a la auditoría, con el responsable y la desviacion a la vista.
- Definición, dueño y regla que rigen el campo que se rellena de diez maneras distintas
- Controles y umbrales de calidad aplicados a el panel de calidad con sus reglas
- Duplicados, nulos y desviaciones detectadas
- Fecha del último control en 4 semanas
Como funciona
El ciclo de un dato gobernado.
De la definición a la confianza.
-
01
Definición
Se escribe el campo que se rellena de diez maneras distintas con su dueño.
-
02
Regla
Se fija el formato, la obligatoriedad y el rango.
-
03
Control
Se aplican tests y umbrales definidos en el panel de calidad con sus reglas.
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04
Incidencia
Se detecta, se asigna y se corrige.
-
05
Auditoría
Se revisa el resultado y se certifica en 4 semanas.
Un catálogo vivo vale más que un repositorio: el que no se actualiza en seis meses ya no describe el dato.
Como trabajamos
De hojas sin dueño a un dato que se puede auditar.
Catálogo, reglas, controles, incidencias y auditoría.
-
Catálogo
Campos, definiciones, origen y dueño.
-
Reglas de calidad
Formato, obligatoriedad, unicidad y rango.
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Controles
Tests automáticos con umbrales definidos en el panel de calidad con sus reglas.
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Incidencias
Registro, responsable y tiempo de resolución.
-
Auditoría
Certificacion y revisión en 4 semanas.
Donde rinde
Tres limpiezas que cambiaron los números.
El mismo trabajo sobre bases con problemas distintos.
El 22% de los contactos estaba duplicado.
Deduplicación y reglas: -38% de duplicados y +11% de ingresos por email.
Duplicados que falseaban el balance de clientes.
Resolución de identidad: balance con 0 descuadres.
Bases de clientes que llegaban con tres versiones.
Perfilado y limpieza: 96% de contactos utilizables.
Sectores
Donde ya lo hemos montado.
Ecommerce
SaaS B2B
Retail
Marketplace
Turismo
Finanzas
Salud
Formación
Inmobiliario
Media
Agencias
ONG
Nos hicieron medir la calidad antes de limpiarla. Al final, el resultado fue que la mitad de los campos nunca se usaban.
Ainhoa S.
CRM Manager
Reseña verificada en Google
4,9/5 · 156+ opiniones.
¿Cuánto tarda en verse resultados?
De 3 a 4 semanas para el perfilado, las reglas y la primera deduplicación. La limpieza continua es un proceso mensual.
¿Qué incluye exactamente?
Perfilado de fuentes con volumetría y distribución, reglas de calidad por dimensión con umbrales, deduplicación exacta, difusa y probabilística, resolución de identidad entre sistemas, panel de calidad y control continuo.
¿Necesito algo previo?
Acceso de lectura a las bases de clientes y a los sistemas que las alimentan, y permiso para escribir las correcciones.
¿Cómo se mide el resultado?
Con el porcentaje de registros limpios, la reducción de duplicados, la tasa de completitud por campo crítico y el número de incidencias abiertas.
¿Cada cuánto se revisa?
Mensual, con revisión de las reglas que han saltado y de los casos dudosos sin resolver.
¿Hay que limpiarlo todo antes de usar el dato?
No, y esa es la diferencia entre un proyecto que sale y uno que no. El enfoque correcto es priorizar: se limpian primero los campos que bloquean decisiones concretas, y el resto se trabaja de forma incremental. Una base con el 70% de los campos fiables para decidir ya es más útil que una base al 99% que tarda seis meses. La clave es declarar qué calidad hace falta para qué decisión y trabajar hasta ahí.
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