.png)
Para que su almacén funcione al máximo nivel, necesita datos fiables sobre sus operaciones diarias. Estos datos le permiten tomar mejores decisiones, mejorar la eficiencia operativa, reducir riesgos y ahorrar costes. Para obtener datos fiables, debe partir de datos limpios. Si sus datos no empiezan limpios, corre el riesgo de tener datos duplicados, números incorrectos, caracteres omitidos, datos faltantes e irrelevantes, lo que contribuye a la generación de macrodatos imprecisos y errores. Si bien la limpieza de datos es laboriosa y costosa, su almacén no puede funcionar sin datos limpios.
Para comenzar a limpiar sus datos, revise los datos antiguos y los problemas que espera que su big data resuelva, y considere el costo de tener que limpiarlos repetidamente en lugar de hacerlo correctamente la primera vez que los recopila. Compare los datos que tiene actualmente con los que espera recopilar. Si el proceso de limpieza y recopilación de datos parece abrumador en general, concéntrese en objetivos más pequeños que puedan lograrse para alcanzar el objetivo final.
Una vez que sus datos estén limpios, concéntrese en mantenerlos limpios. Para mantenerlos limpios, tenga siempre presentes sus objetivos y lo que espera que el big data le aporte. Si sus datos empiezan a desviarse de su objetivo, corre el riesgo de volver a saturarlos, lo que significa que deberá limpiarlos con frecuencia.
Para mantener datos de calidad y utilizables, debe desarrollar políticas de recopilación de datos. Determine qué datos desea recopilar y manténgalos consistentes. Acuerde los números de pieza, modelos y series que considere más importantes y recójalos. Las herramientas y métodos que utilice para recopilar sus datos también deben ser consistentes durante todo el proceso. Los lectores de códigos de barras y los sistemas automáticos de captura de datos son los más confiables para esto y los que ofrecen un menor margen de error. Si no utiliza métodos consistentes para recopilar datos, corre el riesgo de perder información importante para su big data.
Finalmente, debe revisar sus datos para asegurarse de que no haya errores ni inconsistencias. Si detecta errores, corríjalos de inmediato para evitar errores. Luego, determine dónde se produjeron los errores y cómo evitarlos la próxima vez que recopile datos.
