Actualidad

¿Qué es la actualidad?

La actualidad mide si los valores de fecha están lo bastante vigentes para su uso previsto. Un campo de fecha es actual cuando se encuentra dentro de su ventana de frescura aceptable. Un campo de fecha está obsoleto cuando queda fuera de esa ventana, lo que significa que los datos ya no reflejan la realidad presente.

Cada campo de fecha en su CRM lleva asociada una expectativa temporal. Un LastActivityDate con 18 meses de antigüedad indica un lead muerto. Un Contract_End_Date__c fijado en 2099 es un placeholder, no una fecha límite real. Una Date_of_Birth__c en el futuro es un error de entrada de datos. El análisis de actualidad detecta todo esto.

Freshness Rate = (Registros con fecha dentro de la ventana de frescura / Registros totales) x 100

Si 659 de 1000 registros tienen un Last_Certification_Date__c dentro de los últimos 90 días, su tasa de frescura es del 65,9 %. El 34,1 % restante está obsoleto, es null o tiene una fecha futura. Esta única cifra le indica lo actual que es un campo en su conjunto de datos.

Por qué importa la actualidad

Informes

Las fechas obsoletas distorsionan su analítica. Cuando el 30 % de los valores de CloseDate de sus Opportunities están en el pasado en acuerdos abiertos, sus informes de pipeline muestran acuerdos atascados, ignorados o ya perdidos pero nunca actualizados. Las previsiones basadas en esas fechas inducen a error a la dirección.

Automatización

La automatización de Salesforce depende de los valores de fecha. Un flujo de renovación que se dispara 30 días antes de Contract_End_Date__c falla cuando la fecha tiene cinco años. Un escalado de SLA que se dispara en Due_Date__c produce falsas alarmas cuando la fecha nunca se actualizó tras la resolución.

IA y Agentforce

Los modelos de IA tratan sus valores de fecha como verdad vigente. Agentforce utiliza las fechas para priorizar acciones, programar seguimientos y evaluar la urgencia. Cuando sus fechas están obsoletas, el modelo recomienda contactar con leads que se fueron hace dos años, marca contratos que ya se renovaron hace meses y pasa por alto los que realmente requieren atención.

Cómo mide DQS la actualidad

DQS produce 6 métricas de actualidad organizadas en torno a una pregunta de diagnóstico: «¿Están los datos vigentes, cuán antiguos son y hay fechas que no tengan sentido?»

Piense en estas métricas como un flujo de diagnóstico. Cada paso se apoya en el anterior.

Paso 1: ¿están vigentes los datos?

Freshness Rate es la métrica principal. Calcula el porcentaje de registros en los que el valor del campo de fecha se encuentra dentro de su ventana de frescura configurada (por ejemplo, los últimos 90 días). Es la cifra que pondrá en un panel.

Ejecuta un análisis sobre el campo LastActivityDate de Opportunities con una ventana de frescura de 30 días. Freshness Rate arroja un 41 %. Eso significa que el 59 % de sus Opportunities abiertas no han tenido actividad en el último mes. Las revisiones de pipeline, la precisión de la previsión y la formación de ventas están funcionando con señales obsoletas.

Staleness Rate cuantifica el lado del problema. Mide el porcentaje de registros en los que el campo de fecha es null o anterior a la ventana de frescura. Los registros con fecha futura se excluyen de la obsolescencia porque son un tipo distinto de problema (capturado por Future Rate).

Ejemplo: Contract_End_Date__c en Accounts muestra una Staleness Rate del 28 % con una ventana de 365 días. Casi un tercio de sus contratos muestran fechas de finalización con más de un año en el pasado. Son contratos vencidos aún marcados como activos o contratos que se renovaron pero nunca se actualizaron. En cualquier caso, su pipeline de renovación es inexacto.

La descomposición en tres partes

Cada registro entra en exactamente una de tres categorías. Las tasas siempre suman el 100 %:

Esta descomposición da a cada categoría un significado distinto. Un responsable que pregunte «¿qué porcentaje está obsoleto?» obtiene una cifra que significa «desfasado o faltante», no «desfasado, faltante o con fecha imposible en el futuro».

Paso 2: ¿cuán antiguo es?

Freshness Rate es binario: un registro es fresco u obsoleto. Average Age añade matices.

Average Age calcula la media de días entre el valor pasado de cada registro y hoy, dividido por el total de registros. Los nulls y las fechas futuras suman 0 pero se cuentan en el denominador.

Dos campos pueden mostrar un 60 % de frescura, pero uno tiene una antigüedad media de 15 días (la mayoría recientes, con unos pocos valores atípicos) y el otro de 90 días (obsolescencia repartida de forma uniforme). La estrategia de remediación varía. Un campo con una antigüedad media baja necesita una limpieza dirigida de unos pocos registros antiguos. Un campo con una antigüedad media alta necesita un esfuerzo de actualización más amplio.

Ejemplo: Last_Contacted_Date__c en Leads tiene un 55 % de frescura (ventana de 30 días) y una antigüedad media de 45 días. La obsolescencia no es grave, ya que la mayoría de los registros obsoletos queda ligeramente fuera de la ventana. Una campaña rápida de contacto puede mover significativamente la tasa de frescura.

Paso 3: ¿hay anomalías?

Dos métricas captan las fechas que no encajan.

Future Rate mide el porcentaje de registros en los que el valor de la fecha está en el futuro. Para campos de fecha históricos como Created Date, Last Modified Date o Date_of_Birth__c, las fechas futuras son casi siempre errores: problemas de zona horaria, errores de entrada o valores placeholder como 2099-12-31.

Ejemplo: Date_of_Birth__c en Contacts muestra una Future Rate del 0,8 %. Son 400 registros de 50 000 con fechas de nacimiento en el futuro. Rompen la segmentación por edad, las comprobaciones de cumplimiento y las campañas de marketing que filtran por grupo de edad.

Operational Range Rate mide el porcentaje de registros en los que el valor de la fecha se encuentra dentro de un límite operativo definido (una fecha mínima y una fecha máxima que usted configura). Las fechas fuera de este rango se marcan como anomalías.

Algunos campos de fecha tienen límites naturales. Una Hire_Date__c anterior a 1950 es incorrecta. Un Project_Deadline__c fijado en 2099 es un placeholder. Operational Range Rate detecta estos valores atípicos que superan las comprobaciones básicas de frescura porque el campo está cumplimentado, pero con valores poco realistas.

Ejemplo: establece un rango operativo de 365 días en el pasado a 0 días en el futuro en Close_Date__c para Opportunities. Operational Range Rate es del 84 %. La investigación revela 200 registros con fechas de cierre de 2005 (migradas desde un sistema heredado) y 50 registros con fechas de cierre en 2099 (placeholder de una integración). Ambos grupos distorsionan su analítica de pipeline.

Nota: cuando el máximo de su rango operativo es 0 (hoy), todas las fechas futuras también quedan fuera de rango. Future Rate y Operational Range Rate se solapan en los registros con fecha futura. Son vistas complementarias, no aditivas.

Paso 4: ¿se están cumpliendo los plazos?

Overdue Rate mide el porcentaje de registros en los que el campo de fecha está por detrás de la fecha de hoy, con un período de gracia opcional. Está diseñado específicamente para campos de tipo fecha límite, donde «vencido» tiene significado de negocio.

Overdue Rate se diferencia de Staleness Rate en dos aspectos. Primero, añade un buffer de período de gracia configurable (por ejemplo, 14 días) para que el análisis no marque los registros como vencidos al día siguiente de la fecha límite. Segundo, se dirige a campos como fechas de renovación, fechas de certificación y fechas de finalización de contratos, donde una fecha pasada significa que se requiere una acción.

Ejemplo: Renewal_Date__c en Contracts con un período de gracia de 30 días muestra una Overdue Rate del 12 %. Eso significa que el 12 % de los contratos lleva más de 30 días pasada su fecha de renovación sin haber sido renovados ni cerrados. Son riesgos de fuga de ingresos.

Campos de «último evento» frente a «fecha límite»

No todas las métricas de actualidad encajan en todos los campos. Overdue Rate sale tautológicamente alta en los campos de «último evento» porque la mayoría de los eventos están, por definición, en el pasado. Elija su métrica principal en función del tipo de campo:

Por qué todas las métricas utilizan el total de registros

Las 6 métricas de actualidad utilizan el mismo denominador: el total de registros, incluyendo los nulls. Esto mantiene todas las métricas comparables dentro del mismo análisis. Si una métrica excluyera los nulls y otra los incluyera, un responsable que comparase «frescura 66 % frente a futuras 1,6 %» estaría comparando dos universos distintos sin saberlo.

Cuando Null As Stale está activada, los registros null cuentan en contra de la frescura (están en el denominador pero no en el numerador de frescura). Cuando está desactivada, los nulls se excluyen tanto del numerador como del denominador, y la frescura se calcula únicamente sobre los registros cumplimentados.

Referencia de métricas

Métricas base

Estas 2 métricas forman la base de todo análisis de actualidad. Responden a la pregunta central: ¿están vigentes estos datos?

Métricas avanzadas

Estas 4 métricas van más allá del «¿está vigente?» para analizar la distribución de la antigüedad, las anomalías de fecha y el cumplimiento de plazos. Requieren el modo Advanced Data Freshness.

Cobertura por tipo de campo

DQS mide la actualidad solo en campos Date y DateTime. La actualidad es intrínsecamente temporal. A diferencia de la completitud (que funciona en más de 20 tipos de campo), la actualidad se aplica solo a los campos que representan puntos en el tiempo.

Dos modos de análisis

DQS ofrece dos modos de análisis de actualidad:

Data Freshness responde a la pregunta: «¿están los datos vigentes u obsoletos?». Produce las 2 métricas base y cubre lo esencial para cualquier org con procesos sensibles a las fechas. Utilice este modo para comprobaciones rápidas de higiene y auditorías de línea base.

Advanced Data Freshness va más allá. Produce las 6 métricas, incluyendo la antigüedad media, las anomalías de fecha futura, el seguimiento de vencidos y el cumplimiento del rango operativo. Utilice este modo cuando necesite comprender la imagen completa de la calidad de las fechas, no solo la puntuación de frescura.

Configurar la actualidad

DQS ofrece cinco entradas de configuración para la actualidad. Cada una puede establecerse a nivel global (se aplica a todos los campos) y sobrescribirse a nivel de campo individual.

Consejo: los distintos campos de fecha tienen distintas expectativas de frescura. Un LastActivityDate en Opportunities abiertas necesita una ventana de 30 días. Un Contract_End_Date__c en Accounts necesita 365 días. Utilice excepciones por campo para establecer la ventana adecuada para cada campo.

Elegir su ventana de frescura

La ventana de frescura es la decisión de configuración más importante para la actualidad. Estos son algunos puntos de partida por tipo de campo:

Configuración del rango operativo

El rango operativo utiliza «días en el pasado» y «días en el futuro» en lugar de fechas absolutas. DQS los convierte en fechas absolutas en el momento del análisis utilizando la fecha de hoy.

Ejemplo: establece 365 días en el pasado y 0 días en el futuro. El 22 de febrero de 2026, DQS lo convierte en el rango del 22 de febrero de 2025 al 22 de febrero de 2026. Cualquier fecha anterior al 22 de febrero de 2025 o posterior a hoy queda fuera de rango.

Esto significa que el rango se desplaza cada día. Un registro que hoy está dentro del rango puede salir de él mañana a medida que la ventana se mueve.

Incidencias habituales de actualidad

Fechas de actividad obsoletas en Opportunities abiertas

Los representantes de ventas dejan de actualizar las Opportunities pero las dejan en una etapa «abierta». El LastActivityDate envejece en silencio. Sus informes de pipeline muestran acuerdos activos, pero las fechas revelan que nadie los ha tocado en meses.

Solución: establezca una ventana de frescura de 30 días en LastActivityDate para Opportunities abiertas. Utilice Staleness Rate para delimitar cuántos acuerdos necesitan seguimiento o corrección de etapa.

Fechas futuras placeholder

Las integraciones y las importaciones masivas suelen utilizar fechas placeholder como 2099-12-31 para campos que requieren un valor. Estos placeholders parecen datos cumplimentados, pero distorsionan cualquier análisis temporal.

Solución: utilice Future Rate para identificar los registros con fechas posteriores a hoy. Utilice Operational Range Rate para detectar tanto los placeholders lejanos en el futuro como las fechas heredadas antiguas en una sola métrica.

Contratos vencidos nunca actualizados

Los contratos se renuevan, pero Contract_End_Date__c nunca se actualiza con la nueva fecha de vencimiento. Su sistema muestra contratos vencidos junto a activos sin forma de distinguirlos sin comprobar las fechas.

Solución: active Overdue Tracking con un período de gracia que coincida con su ciclo de renovación (por ejemplo, 30 días). Overdue Rate le muestra exactamente cuántos contratos están vencidos y sin renovar.

Fechas null que ocultan obsolescencia

Cuando Null As Stale está desactivada (el valor por defecto), las fechas null se excluyen de la evaluación por completo. Si el 20 % de sus registros tienen fechas null, su Freshness Rate se calcula solo sobre el 80 % restante. Esto puede hacer que sus cifras parezcan más sanas de lo que son.

Solución: active Null As Stale si las fechas null representan datos faltantes que requieren atención. Esto incluye los registros en los que nunca se ha producido actividad o los campos que nunca se poblaron durante la migración.

Buenas prácticas

Elija la métrica principal adecuada

Freshness Rate es la métrica principal adecuada para los campos de «último evento» (¿cuándo se actualizó esto por última vez?). Overdue Rate es la métrica principal adecuada para los campos de fecha límite (¿está vencido?). Presentar Overdue Rate en un LastActivityDate produce una cifra engañosamente alta porque la mayoría de las actividades están, por naturaleza, en el pasado.

Establezca ventanas específicas por campo

Una única ventana de frescura para todos los campos de fecha pierde el sentido. Las fechas de actividad necesitan ventanas estrechas (30 días). Las fechas de contrato necesitan ventanas amplias (365 días). Las fechas de certificación dependen del ciclo de renovación de su sector. Utilice excepciones por campo para ajustarse al contexto de negocio de cada campo.

Utilice Average Age para planificar la remediación

Freshness Rate le indica cuán grande es el problema. Average Age le indica cuán grave es. Un campo con un 40 % de obsolescencia y una antigüedad media de 45 días necesita una campaña rápida de contacto. Un campo con un 40 % de obsolescencia y una antigüedad media de 400 días necesita un proyecto de enriquecimiento de datos. El mismo porcentaje, una solución distinta.

Haga seguimiento de las tendencias entre análisis

Un solo análisis muestra el estado actual. Ejecute análisis con regularidad para detectar la degradación de la frescura, medir el impacto de las iniciativas de limpieza e identificar las fuentes de datos que introducen registros obsoletos. Un campo que cae del 80 % al 60 % de frescura entre análisis tiene una nueva fuente de problema.

Combine actualidad con completitud

Un campo de fecha puede estar cumplimentado al 95 % pero tener solo un 50 % de frescura. La completitud le indica que el campo tiene un valor. La actualidad le indica si ese valor está vigente. Ejecute ambas dimensiones en sus campos de fecha para obtener la imagen completa.

Próximos pasos

Ya comprende cómo medir y diagnosticar los problemas de frescura de fechas. Continúe aprendiendo sobre la siguiente dimensión:

• En Salesforce: La calidad de datos en Salesforce - mantenga sus registros de Salesforce actualizados
• Siguiente: Consistencia - garantice la estandarización uniforme de los datos
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