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.
Los usuarios, seguidores y dependientes de las redes sociales, no dejamos de introducir datos. Sin embargo, siempre existirá la duda de si son del todo ciertos y correctos. Y es que, una de las cosas que preocupa más a los navegantes y usuarios de redes sociales, y por ende Internet, es la privacidad de nuestros datos.
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 que se lanzan al ‘big data’ se enfrentan a un gran enemigo difícil de combatir, y ese no es otro que el ‘dirty data’. El término se refiere a datos incorrectos y registros duplicados que, por lo general, conllevan a problemas de imprecisión. Es decir, la información que suelen recopilar las compañías pueden ser datos falsos que aportan los usuarios que no quieren facilitar su verdadera identidad. Es importante tener claro que eliminar completamente los datos borrados o “datos sucios” es prácticamente imposible y ahí es donde surge el gran problema, el Dirty Data.
Entre las empresas que analizan la problemática, DEYDE, analiza el concepto Dirty Data que hace alusión a las 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.
Según la empresa 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 personales como la 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. Y obviamente esta situación puede suponer un grave riesgo para las empresas a la hora de utilizar dichos datos erróneos con fines comerciales.
Entre las soluciones que podemos encontrar, tenemos la de DEYDE, que nos sugiere soluciones a través de su desarrollo tecnológico MyDataQ que construye y enriquece sus maestros de datos, tanto de nombres como de direcciones, incorporando errores, sean intencionados o no, para conseguir niveles de calidad en la identificación de las distintas piezas que los componen. Es decir, a través del desarrollo de sus herramientas durante años, la compañía incorpora a esos maestros de datos los distintos nombres que en el tiempo ha tenido una calle, por ejemplo, o su denominación en la lengua co-oficial que le pueda corresponder. Todo ello aporta una riqueza diferencial a las soluciones de DEYDE.
MyData, cuenta con herramientas pensadas para la integración en tiempo real con las principales soluciones de gestión de centros de contacto con el cliente, lo que permite garantizar desde el primer momento la estandarización de la información introducida, así como la detección de posibles duplicados.
En definitiva, una base de datos con Calidad, permite conseguir los objetivos de inteligencia comercial, contribuye a mejorar la imagen de la empresa, favorece el ahorro de costes, contribuye a evitar fraude, aumenta la eficacia de las acciones de marketing directo y ayuda a fidelizar y captar clientes.
