El data enrichment -en español, enriquecimiento de datos- es el proceso de agregar información adicional a datos existentes para hacerlos más útiles y valiosos. Esta información puede ser extraída de diversas fuentes; ya sea mediante bases de datos externas, datos internos de la empresa o introducidos manualmente.
¿Por qué es importante el data enrichment?
Podemos considerar las siguientes razones:
- Mejores decisiones: los datos enriquecidos contienen información extraordinariamente precisa y completa, cualidades que se pueden aprovechar para tomar mejores decisiones.
- Análisis mejorados: se pueden realizar análisis con un mayor nivel de precisión y detalle; lo que nos permite comprender de mejor manera los patrones, tendencias y relaciones que presentan los datos a tratar.
- Mayor productividad: al automatizar el proceso de data enrichment, podemos ahorrar tiempo a la vez que aprovechamos las ventajas de esta técnica.
- Calidad del servicio: al tener datos enriquecidos, las empresas pueden entender mejor a sus clientes y adaptar los productos-servicios según las necesidades que estos presenten.
Tipos de enriquecimiento de datos
Destacamos 5 tipos de data enrichment:
1. Enriquecimiento demográfico
Al conjunto de datos se le añade información como la edad, renta, sexo y ubicación geográfica.
2. Enriquecimiento firmográfico
Agrega información como la industria, facturación y cantidad de empleados de una empresa.
3. Enriquecimiento tecnológico
Se añade información sobre el stack tecnológico de la empresa, incluyendo el software y hardware empleado.
4. Enriquecimiento contextual
Se agrega el contexto donde se produjo una actividad o evento relacionado con el dataset existente.
5. Enriquecimiento preferencial
Se añaden datos relacionados con el comportamiento en línea del usuario, como sitios webs visitados o resultados de encuestas.
¿Cómo se realiza el data enrichment?
Hay varias formas de realizar el data enrichment:
- Manualmente: se pueden enriquecer los datos mediante la agregación manual de datos a un dataset existente.
- Mediante fuentes externas: se agregan datos desde fuentes externas, en formatos como bases de datos u hojas de cálculo.
- Limpiando lo existente: en caso de que no halla nada de valor que añadir, siempre se pueden eliminar las inconsistencias y errores que encontremos en el conjunto de datos.
- Integrando: se combinan los datos de diversas fuentes en un solo dataset; para ello, se suelen aplican procesos de extracción, transformación y carga.
Ejemplos de data enrichment
Algunos ejemplos de cómo se puede usar el enriquecimiento de datos en diferentes industrias serían:
- Publicidad: al enriquecer los datos de los clientes con información sobre su comportamiento y preferencias, las empresas pueden crear campañas de marketing optimizadas para un target concreto.
- Atención médica: al añadir -y mantener una rigurosa- información sobre el paciente como preferencias, alergias e historial de ingresos; el personal médico puede brindar una atención más cercana y efectiva.
- Finanzas: los analistas financieros pueden tomar decisiones más sensatas gracias a tener información adicional sobre el desempeño de la empresa y las tendencias de la industria.
Desafíos y mejores prácticas en el data enrichment
Hay varios aspectos a tener en cuenta a la hora de poner en práctica el enriquecimiento de datos:
- Calidad: es crucial que los datos que se agregan sean precisos y actualizados, esto puede lograrse mediante el uso de fuentes confiables y una limpieza periódica de los datos.
- Privacidad: hay que tener en cuenta las leyes de protección de datos al realizar el proceso de enriquecimiento, asegurándonos de que se haya dado el consentimiento necesario y de que los datos estén protegidos.
- Integración: al combinar datos de diferentes fuentes, debemos asegurarnos de que los datos sean compatibles entre sí. Esto puede requerir la estandarización de formatos de datos e incluso el uso de software especializado en integración de datos.
- Gobernanza: ser claro en las pautas y procesos necesarios para el data enrichment ayuda a garantizar el uso adecuado de los datos y que se mantengan fiables con el transcurso del tiempo.
- Seguridad: es muy importante garantizar la seguridad de los datos, para evitar posibles filtraciones de datos.
Conclusión
El data enrichment es una técnica muy útil que ayuda a mejorar la precisión y utilidad de los conjuntos de datos. Al incorporar información adicional, las empresas y organizaciones pueden tomar mejores decisiones y análisis, lo que mejorará la calidad de los productos y servicios. Sin olvidar la calidad de los datos añadidos, y estableciendo instrucciones claras para un buen data governance.
