Sácale el máximo partido a tus análisis con el mapeo de datos.
El objetivo del mapeo de datos es combinar información de diversas fuentes y fusionar sus campos relacionados. Dependiendo de las necesidades de tu empresa, este puede ser un proceso automático o manual. En cualquier caso, una estrategia de datos adecuada te ayudará a crear una base de datos consistente y útil, por lo que hemos documentado un proceso de mapeo de datos para ayudarte a empezar.
Entender el mapeo de datos
El mapeo de datos es el proceso de hacer coincidir campos de múltiples fuentes para crear una base de datos consistente. Las fuentes de datos, como las métricas de marketing y los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM), a menudo tienen ligeras diferencias en las convenciones de nomenclatura que generan conflictos al combinar datos. Por lo tanto, necesitas un mapeo eficaz al fusionar información de estos diversos orígenes.
Por ejemplo, tu CRM podría almacenar el ID de usuario de un cliente como “USER_ID”, mientras que Mailchimp podría guardar esa misma información bajo un campo llamado “user-id”. Si intentas crear un informe de todos los ID de usuario distintos en tu sistema, esta pequeña diferencia podría causar entradas duplicadas. El mapeo de datos es la práctica de aplicar técnicas específicas que corrigen estos conflictos.
Cómo funciona el mapeo de datos: 2 técnicas principales
El proceso de mapeo de datos puede ser muy diferente para cada empresa, pero su objetivo principal es constante. El primer paso es entender tus datos: de dónde vienen, qué significan y cómo encajan todos. Luego, desarrollas una serie de transformaciones que fusionan cuidadosamente esta información.
La técnica de mapeo de datos que mejor se adapte a tu negocio depende de la capacidad de tu equipo, el alcance de la recopilación y la compatibilidad de tus fuentes.
Aquí tienes dos técnicas principales para el mapeo de datos, junto con una breve descripción de cómo se diferencian.
Mapeo de datos automatizado
En un proceso totalmente automatizado, las empresas utilizan herramientas de mapeo de datos como las de Twilio Segment e Informatica para mapear información de cientos o miles de fuentes. El software suele aprovechar algoritmos de inteligencia artificial (IA) o aprendizaje automático (ML) para crear consistencia, integrar campos comunes y corregir errores.
Digamos que eres un comprador habitual de Target y te has registrado en su programa de recompensas, Target Circle. Cuando compras en línea, la información de tu experiencia de compra, como tu método de pago y los productos adquiridos, va a un almacén de datos. Luego, cuando compras en la tienda física de Target, la información se envía a un almacén similar, quizás incluso al mismo. Estos puntos de datos son los mismos en ambas experiencias de compra, pero provienen de fuentes diferentes que utilizan etiquetas y campos únicos.
Target podría usar una herramienta de mapeo de datos automático para fusionar diversas perspectivas de fuentes antes de añadir la información a tu perfil de cliente en su CRM. En el proceso, la herramienta combina campos similares, los organiza adecuadamente y los hace compatibles con el CRM.
Mapeo de datos manual
Un proceso manual implica traducir directamente los datos a su destino final en lugar de depender de una herramienta o método automático. Esto a menudo requiere un esfuerzo duplicado, ya que los clientes o empleados deben introducir los datos en un sistema para comunicar la información y en otro para almacenarla.
Por ejemplo, las empresas de atención médica dependen cada vez más de formularios en línea para su proceso de admisión, pero también aceptan formularios en papel. Los formularios en línea y en papel hacen las mismas preguntas, pero tus formularios en papel deben transferirse al sistema manualmente. Cuando el trabajador de la salud introduce tu información en su ordenador, básicamente está rellenando el formulario en línea por ti. Pero está utilizando un software en lugar de un navegador, lo cual es una fuente diferente.
Si la empresa utiliza un enfoque manual, un trabajador codificaría cada campo en su software para alinearlo con las etiquetas del sistema de fondo del formulario en línea. De esa manera, cuando envían la información, puede ir al mismo lugar que los formularios en línea.
Beneficios del mapeo de datos
El mapeo de datos establece una base de datos cohesiva que evita duplicaciones y errores. Más allá de la ventaja obvia de mejorar la consistencia, el mapeo también aporta los siguientes beneficios.
Diagnóstico
Cuando el proceso de mapeo de datos funciona correctamente, puedes diagnosticar discrepancias, como perfiles de cliente duplicados o contradictorios. Al detectar un problema así, puedes rastrear dónde ocurrió la duplicación y aplicar un nuevo filtro u otra transformación para corregirlo. Este procedimiento también te ayuda a solucionar errores, encontrar perfiles vacíos y perfeccionar la analítica de dispositivos.
Integración
El mapeo de datos relaciona campos de información, mientras que la integración implica fusionar bases de datos. Un mapeo de datos exitoso conduce a una integración limpia en la que todos los campos se combinan de forma coherente en una o varias bases de datos. Para lograr ese resultado, el mapeo identifica todas las transformaciones que cada dato requiere para ser compatible con la base de datos de destino.
Gobernanza
La gobernanza consiste en las políticas que una organización sigue respecto a sus datos, y cada vez cobra más importancia. Por ejemplo, el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea regula estrictamente la recopilación y eliminación de datos. También exige que las empresas mantengan un Registro de Actividades de Tratamiento (RAT) completo, que describa cómo fluyen los datos a través de su organización.
Estas estrictas normativas exigen un proceso igualmente riguroso para mantener tus datos. Una estrategia de mapeo sólida garantiza que tu información esté bien preservada dentro de tu base de datos. Esto te ayuda a evitar las costosas multas y las largas investigaciones que surgen cuando un cliente acusa a tu empresa de no cumplir con las expectativas regulatorias.
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Funciones de mapeo de datos
El mapeo se vuelve difícil de gestionar rápidamente sin las funciones de usabilidad adecuadas, pero herramientas como Informatica y DataGrail pueden simplificar el proceso. Incluso si no utilizas una herramienta automatizada, puedes encontrar formas de emular algunas de las funciones de estas soluciones en tu estrategia de mapeo de datos.
Las capacidades de las herramientas de mapeo de datos incluyen:
- GUI simplificada. Una interfaz gráfica de usuario (GUI) de calidad, normalmente una pizarra digital, permite a los usuarios arrastrar y soltar nodos y trazar conexiones entre puntos en el mapa.
- Indicadores de formato/tipo. Etiquetas, colores y formas personalizables diferencian los nodos en el mapa.
- Plantillas. Los usuarios pueden aprovechar plantillas reutilizables para configurar nuevos mapeos rápidamente.
- Opciones de transformación. Opciones sencillas de filtrado, acción y clasificación permiten a los usuarios transformar mapeos rápidamente.
- Automatización. Las acciones automatizadas crean o alteran mapas según pautas predeterminadas, generalmente con la ayuda de algoritmos de IA o ML.
El proceso de mapeo de datos: 5 pasos
Implementar un enfoque sistemático para el mapeo de datos requiere buen ojo para los detalles y una toma de decisiones deliberada. Para comprender mejor los datos recopilados, cumplir con las estrictas normas de uso y evitar errores, sigue este proceso de cinco pasos.
1. Definir el alcance
Reúne todas las fuentes que necesitas combinar e identifica el destino final para sus datos fusionados. Presta mucha atención a los formatos de los datos y organízalos en consecuencia. Por ejemplo, si tienes perfiles de clientes que necesitas añadir a tu CRM, recopila todas las hojas de cálculo y formularios que capturan esa información. Luego, anota todos los campos que debes completar, como "Nombre", "Fecha de registro" o "Historial de compras".
2. Caracterizar los datos
Define con claridad todos los puntos de datos que necesitas mapear. Organízalos en una pizarra digital en grupos categorizados que agrupen las fuentes similares. Luego, etiqueta cada campo en todas las fuentes para facilitar su correspondencia.
¡Recuerda que las mayúsculas importan! Si una fuente especifica “user-name” y otra “USER-NAME”, etiquétalas tal cual. Esto será clave en el siguiente paso.
3. Empareja los campos relacionados
Indica qué campos coinciden entre sí. Por lo general, esto implica trazar líneas entre las fuentes para conectar los campos relacionados, pero siéntete libre de crear un sistema que te funcione, como usar códigos de color o etiquetas con formas distintas. Sea cual sea tu método, el objetivo es emparejar campos como “user-name” y “USER-NAME” que deben fusionarse antes de llegar al CRM.
4. Aplica transformaciones
Redefine los campos y etiquetas necesarios para fusionar los puntos de datos correspondientes bajo el nombre que espera el CRM. Si usas una herramienta automatizada, aprovecha sus funciones para crear reglas consistentes que puedas aplicar a futuras fuentes. Si lo haces manualmente, lleva un registro de los nombres de campo originales y sus equivalentes fusionados. Esto facilitará el proceso con nuevas fuentes.
Por ejemplo, si fusionas fuentes de datos que usan etiquetas distintas para “user-name”, verifica qué espera el CRM y renombra las etiquetas de los campos para que coincidan. Toma nota de los nombres originales para simplificar el mapeo de estas fuentes la próxima vez.
Cuando termines las transformaciones, envía los datos a su destino. Mantente atento a posibles errores y realiza los ajustes necesarios.
5. Automatiza
Incluso con un método manual, intenta aprovechar cualquier función para automatizar partes del proceso de mapeo. Esto ayuda a evitar errores humanos y reduce el tiempo de trabajo. Si usas una hoja de cálculo, activa las funciones de ordenamiento para mantenerla organizada al añadir nuevas entradas. Y si usas una pizarra digital, guarda plantillas que te permitan arrastrar y soltar nuevas entradas con mayor rapidez.
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Los errores de datos suelen ocurrir porque las fuentes usan etiquetas muy dispares para sus campos. Esto puede hacer que el mapeo de datos sea un reto, pero no tiene por qué ser así. Con Webflow, el elemento Formularios te permite personalizar el nombre de cada campo, creando coherencia con otras fuentes de tu ecosistema de datos.
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