Definición de Limpieza de Datos
Limpieza de datos (también llamada depuración de datos o data scrubbing) es el proceso de identificar y corregir errores, brechas e inconsistencias en un conjunto de datos para garantizar que sea preciso y esté listo para usar. Los reportes, decisiones y contenido orientado al cliente son tan confiables como los datos en los que se basan, por lo que la limpieza ayuda a prevenir problemas como pedidos incorrectos, entregas fallidas y listados rechazados en marketplaces.
¿Qué problemas corrige la limpieza de datos?
- Duplicados, como el mismo producto o cliente registrado dos veces con nombres ligeramente diferentes
- Errores y faltas de ortografía, como un precio incorrecto, una dirección de correo electrónico inválida o un peso ingresado en la unidad equivocada
- Formatos inconsistentes, como fechas, unidades o nombres de colores escritos de varias maneras ("Azul Marino", "azul marino", "AZM")
- Valores faltantes u obsoletos, como campos requeridos vacíos o artículos descontinuados aún listados como disponibles
¿Cómo funciona?
Los datos se verifican primero contra un conjunto de reglas, como campos requeridos, valores permitidos o formatos estándar, para identificar registros que no cumplan. Los problemas se corrigen, fusionan, estandarizan o eliminan automáticamente o mediante una persona que revisa los registros marcados. Dado que nuevos errores aparecen cada vez que se añaden o modifican datos, la limpieza funciona mejor como una tarea regular en lugar de una limpieza única.
¿Cómo respalda el PIM la limpieza de datos?
Los datos de productos a menudo provienen de muchas fuentes, incluyendo hojas de cálculo de proveedores, sistemas ERP (Planificación de Recursos Empresariales) y entrada manual, cada una con sus propios formatos y errores. Un sistema Product Information Management (PIM) centraliza estos datos en un único lugar, donde las reglas de validación marcan valores incompletos o incorrectos para que se corrijan antes de publicar productos en canales de venta.
