De acuerdo con Gartner, en 2022 el 70 % de las empresas llevarán un seguimiento riguroso de los niveles de calidad de sus datos, disminuyendo en un 60 % los riesgos y los costos.
Y sí, el 2022 ya está aquí y es hora de que su empresa esté al día con las innovaciones tecnológicas que lleven su negocio al éxito en su industria.
Un sistema ERP es tan eficiente como la calidad de datos que maneja, por esto es importante tener un enfoque basado en métricas que le permitan conocer la calidad y el estado de sus datos antes de cualquier migración. Así que, durante la implementación de su sistema en la nube, es importante tomar en cuenta lo siguiente.
El primer paso es identificar los datos críticos para su negocio y priorizarlos. Determine los campos que son exclusivos en su empresa y documente la información que busca.
Es conveniente crear reglas de validación que le permitan estandarizar formatos de datos, automatizarlos en un futuro y hacer una limpieza, en caso de que sea necesario. Esto facilitará el manejo y mantenimiento de la información con su nuevo sistema.
De acuerdo con MarketingSherpa, cada año, entre 25 y 30 % de los datos se vuelven imprecisos, lo que lleva a tener campañas de venta y mercadeo menos efectivas.
Cuando sus datos están estandarizados, es hora de validar su exactitud. Puede implementar herramientas de limpieza de datos automatizadas que incluyan inteligencia artificial y aprendizaje automático; o hacer este proceso de forma manual.
Independientemente de lo que elija, tome en cuenta su presupuesto y su tiempo disponible para completar esta actividad. Esto ayudará a que sus próximas estrategias empresariales y proyecciones tengan menor riesgo de falla.
Durante el proceso de validación de sus datos será necesario tomar decisiones para mejorar su estado actual. Los registros duplicados en su base de datos consumen tiempo y esfuerzos innecesarios que terminan representando gastos de mantenimiento y marketing, y son los causantes de la inexactitud en los informes.
Existen herramientas que le ayudan a automatizar este proceso de revisión, pero existen registros como correos electrónicos, números de teléfono, tipo de industria y tamaño de la empresa que no siempre pueden ser corregidos automáticamente. En este caso, será necesario agregar los datos faltantes de forma manual a través de investigaciones y comunicación con estos contactos o proveedores de datos.
Si desea conocer qué ERP le ayudará a mantener la calidad de los datos de acuerdo a los requerimientos de su empresa, solicite una asesoría experta.
Cuando sus datos ya han sido estandarizados, validados, ha eliminado la información duplicada, añadido los valores faltantes, descubierto y corregido las tendencias en los errores; es hora de dar el siguiente paso.
El análisis de estos datos le dará un sustento más preciso a su inteligencia de negocios y a sus métricas. Contar con datos precisos y actualizados le ayuda a obtener mejores análisis y, con ellos, tomar decisiones comerciales más acertadas.
Una de las ventajas de contar con una herramienta de automatización de datos es que todo este trabajo que hizo manualmente podrá continuarlo sin tanto esfuerzo, mediante la creación de flujos de trabajo automatizados.
Estos flujos de trabajo pueden trabajar en tiempo real o en lotes por periodo específico, de acuerdo a la cantidad de datos que ingresen a su sistema.
Los negocios pierden hasta 20 % de sus ganancias debido a la mala calidad de sus datos
– Kissmetrics
Luego de que sus datos estén al día y sus flujos de trabajo estén configurados y automatizados, es importante que su equipo conozca esta nueva metodología de trabajo enfocada en la calidad de datos.
Esto ayudará a que sus datos permanezcan ordenados en el futuro. También es importante que el nuevo sistema ERP que implemente priorice la calidad, recolección y análisis de datos, así como la integración con otros sistemas para garantizar la centralización de la información.
Cuando usted implementa soluciones como Oracle ERP Cloud puede llevar la calidad de sus datos al siguiente nivel, gracias a sus tecnologías de recolección y análisis de información, y su capacidad de centralizar todos los datos de sus diferentes sistemas en un mismo espacio.
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