Ante la explosión de estrategias Big Data en las empresas y el nuevo reto que supone la depuración de lo que se conoce como Dirty Data, Deyde analiza esta problemática y ofrece soluciones tecnológicas para ayudar a las empresas al desarrollo óptimo de su negocio.
Efectivamente, el concepto Dirty Data hace a alusión a bases de datos incorrectas, incompletas o duplicadas, y cuyo origen está en la introducción de datos erróneos que, de manera voluntaria o involuntaria, aporta el propio usuario a la hora de darse de alta en un medio.
El fin que justifica los errores en una base de datos
Según Deyde, existen dos causas principales para que una base de datos contenga datos erróneos. Por un lado, aquellos datos registrados como consecuencia de equivocaciones, no intencionadas, a la hora de ser introducidos, y por otro, los datos registrados intencionadamente incorrectos. En éste último caso, y al margen de falseamiento de datos con fines ilegales o delictivos, la principal razón es la de evitar que el usuario sea identificado por la empresa y huir del acoso previsible de las campañas online. Otra de la razones se basa en el falseamiento parcial de datos – edad, localización, etc,- para ser excluidos o incluidos en determinados segmentos de un target específico.
Para Deyde, aunque existen herramientas eficientes de validación y confirmación de datos para su normalización y detección de duplicidades, éstas sólo son eficientes si los datos son correctos. El problema surge cuando los usuarios no quieren aportar sus datos reales, porque validar es sencillo, confirmar que son correctos y asociados a un usuario, no tanto.
Esta situación puede suponer un grave riesgo para las empresas a la hora de utilizar dichos datos erróneos con fines comerciales. Tal y como comenta Mario Peñas, Key Account Manager de Deyde, “en primer lugar, caer en el incumplimiento de normativas genéricas, como LOPD, o específicas, como Basilea y Solvencia, que puede llevar a sufrir fuertes sanciones. Otra consecuencia sería la alimentación de los sistemas informacionales corporativos con datos erróneos, lo que puede llevar a la asignación de atributos inconsistentes a clientes y potenciales clientes, y como consecuencia a segmentaciones incorrectas y, en definitiva, al desajuste en el ofrecimiento de productos o servicios”.
De este modo, para lograr una óptima base de datos, además de métodos de validación y confirmación, es necesaria la implementación de herramientas de analítica avanzada de clientes y aplicar la inteligencia artificial.
Según Peñas “todos los procesos asociados a la identificación y visión única del cliente son críticos en cuanto a la necesidad de contar con datos de la máxima calidad. Desde DEYDE, en constante evolución y adaptación, apostamos por estas herramientas avanzadas y de calidad. Actualmente contamos con soluciones específicas para los mercados de habla hispana, portuguesa e italiana que ofrecen máximos niveles de calidad con una mínima tasa de errores, aportando a los responsables corporativos la máxima confianza en sus datos para una explotación óptima”
