Datos: más calidad, mejores decisiones


Por Natalia Di Gifico   |  

May 17, 2022   |  

Trabajo Colaborativo, Big data, Google Drive, google Cloud, Espacio de trabajo, Google Workspace, datos   |  

Mantener los datos “limpios” es clave para poder extraer el mayor valor posible para el negocio. ¿Qué herramientas nos provee Google Workspace en este sentido?

Cada vez más, las organizaciones están girando hacia el modelo conocido como data driven, en el que todas las decisiones de negocios se toman basadas en datos. Esto significa que las corazonadas, los impulsos y los caprichos van quedando afuera para dar lugar al conocimiento, la previsión y la certidumbre.


En teoría, suena demasiado bien. Pero para que se convierta en realidad, es necesario trabajar para lograr que esos datos sean de máxima calidad. En un artículo anterior nos enfocamos en las herramientas que aporta Google Workspace para el análisis de datos. Hoy nos concentraremos en cómo mantener esos datos “limpios”.

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Minimizar la carga manual

La primera recomendación es minimizar la introducción manual de datos: para eso, puede usarse tanto Formularios -cuando son múltiples personas las que tienen que responder-, que asociará los datos entrantes directamente con una Hoja de Cálculo asociada a la encuesta, o ya dentro de esta última aplicación, restringir la introducción de datos con listas. Por ejemplo, en una columna de “grado de avance”, colocar como opciones “sin comenzar”, “iniciando”, “en proceso” o “culminado”, para evitar que el responsable de cargar información coloque decenas de opciones similares, dificultando el análisis posterior.

También es posible validar el formato de las direcciones de correo electrónico para eliminar errores.

 

Pulido y limpieza

A la hora de pulir la calidad de los datos, Hoja de cálculo aporta numerosas opciones: desde combinar datos de varias hojas de cálculo en una sola hasta dividir datos complejos en columnas más específicas para lograr un grado de análisis más profundo, pasando por la posibilidad de intercambiar los datos de columna por datos de fila (para modificar el ángulo de análisis, por ejemplo) con la función Transpose.


También es posible detectar y eliminar datos duplicados: uno de los problemas más comunes y que más dificultades producen cuando se trata de hacer análisis detallados. Por otra parte, al copiar y pegar datos suelen agregarse espacios adicionales por error que causan problemas al buscar cadenas de datos. Eliminarlos es tarea muy sencilla.

Una buena calidad de los datos es lo que nos garantiza que estamos en el camino correcto a la hora de entregar experiencias al cliente, de lanzar productos y servicios, de ganar eficiencias al interior de la organización o de incrementar la productividad de los colaboradores.

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