Empiece en 10 minutos
Esta guía le lleva desde cero hasta sus primeras conclusiones sobre calidad de datos. Siga estos pasos para comprender su situación actual e identificar dónde centrarse primero.
Paso 1: Realice la evaluación de preparación para la IA
Comience con la evaluación gratuita para establecer su línea base.
Lo que obtendrá:
- Puntuación en las principales dimensiones de calidad de datos
- Recomendaciones concretas de mejora
- Comparación con referentes del sector
- Áreas prioritarias que abordar primero
Cómo realizarla:
- Vaya a la Evaluación de preparación para la IA
- Responda 10 preguntas sobre sus prácticas de datos en Salesforce
- Obtenga su puntuación en 3 minutos
Consejo: sea sincero en sus respuestas. La evaluación es para su beneficio, no una prueba que haya que aprobar. Respuestas precisas generan recomendaciones precisas.
Paso 2: Comprenda su puntuación
La evaluación proporciona puntuaciones en cinco dimensiones de calidad de datos:
| Dimensión | Qué mide | Una puntuación baja significa |
|---|---|---|
| Completitud | Campos obligatorios cumplimentados | Datos faltantes en campos críticos |
| Validez | Formatos correctos | Correos, teléfonos, etc. con formato incorrecto |
| Unicidad | Sin duplicados | Registros duplicados que fragmentan los datos |
| Actualidad | Información vigente | Registros obsoletos que requieren actualización |
| Consistencia | Valores uniformes | Formatos inconsistentes entre registros |
Niveles de puntuación
| Puntuación | Nivel | Qué significa |
|---|---|---|
| 80-100 | Fuerte | Su base de datos es sólida. Céntrese en mantenerla. |
| 60-79 | En desarrollo | Buen progreso, pero algunas áreas concretas requieren atención. |
| 40-59 | Emergente | Varias dimensiones necesitan mejora antes de las iniciativas de IA. |
| 0-39 | Crítico | Existen problemas significativos de calidad de datos. Empiece por los fundamentos. |
Paso 3: Identifique las áreas prioritarias
Según su puntuación, identifique entre 2 y 3 áreas en las que centrarse primero. No intente arreglarlo todo a la vez.
Marco de priorización
| Si su puntuación es baja en… | Empiece por… |
|---|---|
| Completitud | Identificar los 5 campos críticos principales y medir las tasas de cumplimentación |
| Validez | Auditar los formatos de correo y teléfono y añadir reglas de validación |
| Unicidad | Ejecutar la detección de duplicados y establecer un proceso de fusión |
| Actualidad | Definir umbrales de frescura y crear flujos de actualización |
| Consistencia | Estandarizar los valores de las listas desplegables y depurar variaciones |
Puntos de partida de alto impacto
Para la mayoría de las organizaciones, estos campos son los de mayor impacto:
Contacts:
- Email (validez, completitud)
- Phone (validez, completitud)
- Title (completitud, consistencia)
Accounts:
- Industry (completitud, consistencia)
- Annual Revenue (actualidad, completitud)
- Billing Address (validez, completitud)
Opportunities:
- Close Date (actualidad)
- Amount (completitud)
- Stage (consistencia)
Paso 4: Instale DQS
Cuando esté listo para medir sus datos reales de Salesforce, instale Data Quality Sense.
Obtén Data Quality Sense: Instalar desde Salesforce AppExchange
Pasos de instalación
- Vaya a Salesforce AppExchange
- Busque «Data Quality Sense»
- Haga clic en «Get It Now»
- Siga el asistente de instalación
- Asigne permisos a los usuarios que configurarán y ejecutarán los análisis
Qué añade DQS
Tras la instalación, dispondrá de:
| Funcionalidad | Descripción |
|---|---|
| Definition Builder | Configure qué analizar |
| Ejecución de análisis | Ejecute las comprobaciones de calidad de datos |
| Panel de resultados | Consulte métricas con desglose detallado |
| Exportación | Descargue los registros afectados para su limpieza |
Paso 5: Cree su primera Definition
Una Definition le indica a DQS qué analizar. Comience con un alcance acotado.
Míralo en acción: Ver este paso en la demostración (0:29)
Primera Definition recomendada
Para su primer análisis, céntrese en un objeto con alto impacto para el negocio:
Opción A: calidad de datos de Contact
- Objeto: Contact
- Campos: Email, Phone, MailingCity, MailingState, MailingCountry
- Dimensiones: completitud, validez, consistencia
Opción B: revisión del estado de Account
- Objeto: Account
- Campos: Industry, AnnualRevenue, BillingCity, BillingState
- Dimensiones: completitud, consistencia, actualidad
Opción C: pipeline de Opportunity
- Objeto: Opportunity
- Campos: Amount, CloseDate, StageName
- Dimensiones: completitud, actualidad
Pasos del Definition Builder
- Haga clic en New Definition en DQS
- Seleccione las Capabilities (qué dimensiones medir)
- Seleccione el Object y los Fields que analizar
- Opcionalmente añada Filters para acotar el alcance
- Configure los umbrales para cada dimensión
- Revise y guarde
Para orientación detallada, consulte la Guía del Definition Builder.
Paso 6: Ejecute su primer análisis
Con su Definition guardada, ejecute su primer análisis.
Míralo en acción: Ver este paso en la demostración (2:32)
- Abra la Definition
- Haga clic en Run Scan
- Espere a que finalice el procesamiento (el tiempo depende del número de registros)
- Revise los resultados en el panel
Programe análisis recurrentes
Con DQS puede automatizar los análisis para que la calidad de sus datos se monitorice de forma continua y sin esfuerzo manual.
- Abra su Definition
- Vaya a la pestaña Schedule
- Establezca la frecuencia (diaria, semanal o mensual)
- Elija la hora y el día preferidos
- Guarde la programación
Para un recorrido completo, consulte la Guía de programación.
Los análisis programados se ejecutan automáticamente en segundo plano y actualizan su panel con resultados recientes. Este es el enfoque recomendado para la monitorización continua: detectará el deterioro de la calidad de los datos pronto, sin tener que acordarse de ejecutar análisis manualmente.
Qué esperar
Los primeros análisis suelen revelar más problemas de los previstos. Es normal. Su objetivo es la visibilidad, no la perfección.
Hallazgos habituales en el primer análisis:
- Entre el 10 % y el 30 % de los registros presentan al menos una incidencia
- Ciertos campos tienen tasas de cumplimentación mucho menores de lo esperado
- La detección de duplicados encuentra registros cuya existencia desconocía
- La validación de formato revela inconsistencias en la entrada de datos
Qué hacer a continuación
Semana 1: comprenda la línea base
- Revise los resultados del análisis
- Identifique las 3 principales incidencias por volumen
- Comprenda qué registros están afectados
Semanas 2-4: aborde las incidencias prioritarias
- Empiece por las de mayor impacto y más fáciles de corregir
- Cree un plan de limpieza para los registros afectados
- Añada reglas de validación para evitar nuevas incidencias
De forma continua: monitorice y mantenga
- Programe análisis recurrentes
- Haga seguimiento de la mejora a lo largo del tiempo
- Amplíe el alcance a objetos y campos adicionales
Próximos pasos
- Comprender los resultados: cómo interpretar los datos de su análisis
- Guía del Definition Builder: orientación detallada de configuración
- Preparación para Agentforce: preparar los datos para Agentforce
- Buenas prácticas: evite los errores habituales de calidad de datos