¿Qué es la calidad de los datos? (Y cómo medir la calidad de los datos con 7 métricas)

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La calidad de los datos es una medida de cuán útil es un conjunto de datos para lograr un propósito particular. Es bueno realizar un seguimiento de la calidad de los datos por un par de razones: principalmente, le permite ver si sus datos realmente lo están beneficiando. Puede medir la calidad de los datos calculando algunas métricas de calidad de datos diferentes, que incluyen:

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¿Qué es la calidad de los datos?

La calidad de los datos se refiere a la utilidad general de sus datos. Es una medida de cuán efectivos son esos datos para lo que sea que pretenda utilizar.

La calidad de los datos se usa comúnmente en relación con los datos de clientes potenciales o clientes. Desea que los datos lo ayuden a comercializar y vender a diferentes clientes potenciales. Entonces, en ese contexto, la calidad de los datos es una medida de cuán precisos y útiles son para comercializar los datos de sus clientes.

¿Por qué rastrear la calidad de los datos?

La razón principal para medir la calidad de los datos es simple: desea asegurarse de que sus datos sean precisos y útiles. No hace falta decir que la recopilación de datos inútiles es una pérdida de tiempo, y desarrollar sus esfuerzos de marketing y ventas en datos inexactos puede sabotear sus campañas.

La calidad de los datos también es una medida útil para elegir proveedores de datos de terceros. A medida que pasa el tiempo, los datos propios están demostrando ser mucho más valiosos que los datos de terceros. Sin embargo, eso no significa que no sea bueno tener datos de terceros a veces. Puede ayudar a desarrollar sus datos propios existentes.

Puede obtener esos datos de terceros de los proveedores. Para ayudarlo a elegir el mejor proveedor de datos para sus necesidades de enriquecimiento de datos, puede pedirles a varios candidatos que realicen una prueba de datos, donde brindan datos de terceros sobre un cliente que ya tiene, y usted ve qué tan bien se alinea con los datos. ya tiene en ese cliente.

Realizar pruebas de datos de esta manera puede ayudarlo a encontrar el mejor proveedor de datos para sus necesidades, según cuál termine entregando los datos de la más alta calidad.

Cómo medir la calidad de los datos: 7 métricas de calidad de datos

Ahora que hemos cubierto la definición y la razón para usarla, hablemos sobre cómo medir la calidad de los datos.

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Básicamente, mide la calidad de los datos al observar una variedad de métricas diferentes. ¿Cuáles son estas métricas? Bueno, eso depende de tus necesidades específicas. Las métricas que utilice a menudo dependerán del tipo de datos que tenga y del uso previsto para ellos.

Dicho esto, hay un puñado de métricas de calidad de datos que siempre es una buena idea rastrear. Cubriremos siete de esas métricas en breve a continuación.

Métrica de calidad de datos que significa como calcularlo
Tasa de error El porcentaje de sus datos que consiste en errores # de puntos de datos inexactos / # total de puntos de datos x 100
Tasa de cobertura El porcentaje de la información que desea que aparezca en su conjunto de datos Cantidad de información deseada que aparece en su conjunto de datos / cantidad total de información deseada x 100
Tasa de valor vacío El porcentaje de información esperada que falta en sus datos # de campos en blanco en su conjunto de datos / # total de campos en su conjunto de datos x 100
Consistencia de la relación Qué tan bien coinciden los datos relacionados Listar todas las inconsistencias encontradas en el conjunto de datos
Coherencia de formato La coherencia con la que se formatea su información en todo el conjunto de datos Listar todas las inconsistencias encontradas en el conjunto de datos
Tasa de duplicados El porcentaje de sus datos que consiste en duplicados # de entradas de datos duplicadas / # total de entradas de datos x 100
Precisión de datos Qué tan precisos son sus puntos de datos (Subjetivo – sin método de medición establecido)

Siga leyendo para obtener más información sobre cada métrica.

1. Tasa de error

La primera métrica a tener en cuenta, y probablemente la más importante, es la tasa de error. La tasa de error simplemente mide qué porcentaje de sus datos consiste en errores.

Obviamente, esto es vital para comprender la calidad de los datos. Los datos inexactos son el peor tipo de datos que se pueden tener porque no solo no lo ayudarán, sino que dañarán activamente su estrategia comercial.

Cómo medir: Para encontrar la tasa de error, mire la cantidad total de puntos de datos en un conjunto de datos. Luego averigüe cuántos de esos puntos son inexactos. A partir de ahí, simplemente calcule qué porcentaje de todos los puntos de datos son inexactos.

2. Tasa de cobertura

Otra métrica de calidad de datos útil para verificar es la tasa de cobertura. Esta métrica analiza qué porcentaje de la información que le interesa aparece en sus datos.

Entonces, digamos que su conjunto de datos analiza todos los negocios de control de plagas en su ciudad. ¿Qué porcentaje de esos negocios están realmente representados en el conjunto de datos? Responder a esta pregunta puede ayudarlo a determinar la amplitud de aplicación de sus datos.

Cómo medir: Tendrá que decidir de antemano exactamente qué métricas le interesa aprender o rastrear. Luego, cuente cuántas de esas métricas aparecen en su conjunto de datos y conviértalo en un porcentaje.

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3. Tasa de valor vacío

La tasa de valor vacío es ligeramente similar a la tasa de cobertura. Mide la cantidad de información que falta en sus datos. Es decir, de los datos que intentó o esperaba obtener, ¿cuántos faltan?

Cómo medir: La forma más fácil de medir esto es rastrear cuántos campos en su conjunto de datos están en blanco. Luego compare eso con el número total de campos para calcular el porcentaje. Esta es su tasa de valor vacío. Le ayuda a ver qué tan completo está su conjunto de datos y dónde hay brechas significativas que debe abordar.

4. Consistencia de la relación

A menudo, ciertos datos se conectarán directamente con otros. Por ejemplo, si su equipo de marketing entrega algunos clientes potenciales a su equipo de ventas, la cantidad de clientes potenciales que el equipo de marketing registra la transferencia debe coincidir con la cantidad de clientes potenciales que el equipo de ventas informa que recibió.

La consistencia de la relación es una medida de qué tan bien coinciden los datos relacionados. En el ejemplo anterior, si el equipo de ventas informó una cantidad diferente de clientes potenciales que el equipo de marketing, eso muestra una inconsistencia. Medir la cantidad de inconsistencias en sus datos puede ayudarlo a determinar su calidad general.

Cómo medir: No hay una métrica exacta para esto. Simplemente enumere todas las inconsistencias que encuentre en los datos.

5. Consistencia del formato

Hay otro tipo de consistencia que puede medir: la consistencia del formato. Esto se refiere a la coherencia en la forma en que se formatean los datos. A veces, diferentes conjuntos de datos terminarán formateados de diferentes maneras y querrás asegurarte de que todo esté en la misma longitud de onda.

Por ejemplo, tal vez esté rastreando datos sobre nombres de empresas y correos electrónicos. Si un conjunto de datos da formato a los nombres de las empresas eliminando términos como “Inc.” y “LLC”, pero otra base de datos siempre incluye esos términos, es posible que sus herramientas de datos no reconozcan que esos dos conjuntos de datos pertenecen a la misma empresa.

Localizar cualquier inconsistencia de formato es otra forma de ver la calidad de sus datos.

Cómo medir: Al igual que la consistencia de la relación, no hay una métrica establecida para esto. Simplemente enumere las inconsistencias que encuentre, y eso es todo.

6. Tasa de duplicados

La tasa de duplicados se refiere al porcentaje de sus puntos de datos que están duplicados. La duplicación no es infrecuente en los conjuntos de datos: a menudo encontrará que algunas de las mismas piezas de información aparecen varias veces. Esos duplicados pueden saturar los conjuntos de datos, por lo que querrá eliminarlos.

Cómo medir: Para calcular la tasa de duplicados, simplemente compare el número de entradas duplicadas con el número total de entradas de datos en el conjunto de datos. El porcentaje que obtengas será tu tasa de duplicados.

7. Precisión de datos

Finalmente, vale la pena evaluar la precisión de los datos. Esta es una especie de métrica subjetiva, por lo que depende de usted cómo desea medirla. Esencialmente, sin embargo, es una medida de qué tan preciso es su conjunto de datos.

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Por ejemplo, supongamos que un punto de datos que tiene es la cantidad de empleados en una empresa determinada. ¿El punto de datos le brinda un rango o una estimación amplia, como “200–300 empleados”? ¿O proporciona un número exacto, como “273 empleados”?

Obviamente, tener datos más precisos es útil, por lo que cuanto más precisos sean sus datos, mayor será la calidad de sus datos.

Cómo medir: Como se indicó anteriormente, esta es una métrica totalmente subjetiva. No hay una forma establecida de medirlo: puede encontrar su propia forma de hacerlo o simplemente puede registrar observaciones generales en lugar de intentar usar una medición directa.

Midiendo las métricas que afectan su línea de fondo.

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