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Glosario / Guía para elegir e implementar

Limpieza de datos

La limpieza de datos es el trabajo correctivo sobre registros que ya existen: fusionar duplicados, estandarizar cargos y nombres de empresa, corregir correos y teléfonos mal formados, y actualizar o marcar contactos obsoletos.

Se diferencia de la validación, que impide que entren datos defectuosos.

No es un proyecto único: los datos de contacto se degradan continuamente porque las personas cambian de puesto y las empresas se fusionan, por lo que es un coste operativo recurrente.

Ejemplo práctico

Ejemplo: antes de una campaña de nutrimiento trimestral, un analista fusiona 1.200 contactos duplicados, unifica 'Director de Ventas' y 'VP Ventas' en un solo valor y marca para reverificar los contactos sin actividad desde hace 24 meses.

Qué evaluar antes de invertir

  • ¿Permite previsualizar y aprobar las fusiones antes de aplicarlas, con opción de deshacer errores?
  • ¿Estandariza contra una taxonomía de referencia de cargos, industrias y países, y no solo con reglas de texto libre?
  • ¿Pueden ejecutarse las reglas de limpieza de forma programada sobre registros nuevos o modificados, no solo por lotes?

Limitaciones y decisiones

La limpieza modifica registros de producción de los que dependen los comerciales y los modelos de puntuación, así que las correcciones automáticas agresivas pueden romper flujos.

Empieza con informes de solo lectura y aplica cambios por lotes controlados.

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