{"id":9722,"date":"2021-04-19T17:56:39","date_gmt":"2021-04-19T15:56:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.makingscience.com\/blog\/data-quality-una-solucion-para-asegurar-la-calidad-de-tus-datos\/"},"modified":"2021-04-19T17:56:39","modified_gmt":"2021-04-19T15:56:39","slug":"data-quality-una-solucion-para-asegurar-la-calidad-de-tus-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/blog\/data-quality-una-solucion-para-asegurar-la-calidad-de-tus-datos\/","title":{"rendered":"Data Quality: una soluci\u00f3n para asegurar la calidad de tus datos"},"content":{"rendered":"
Data Quality: una soluci\u00f3n para asegurar la calidad de tus datos<\/div>\n
En el entorno de la anal\u00edtica digital manejamos multitud de plataformas que nos ofrecen infinidad de m\u00e9tricas que debemos monitorizar para cada uno de nuestros activos digitales. Por lo que para una correcta toma de decisiones nos vemos obligados a conocer perfectamente las peculiaridades de medici\u00f3n de cada una de estas herramientas. En alg\u00fan momento todos hemos sufrido el desasosiego de ver c\u00f3mo a pesar de disponer del mejor equipo t\u00e9cnico y llevar a cabo una implementaci\u00f3n impecable en las plataformas de medici\u00f3n, obtenemos datos o m\u00e9tricas que suelen presentar ciertas discrepancias.<\/strong> Si este es tu caso, seguramente este art\u00edculo puede resultarte \u00fatil o al menos trataremos de que esa situaci\u00f3n te resulte m\u00e1s llevadera. En primer lugar algunas de las posibles causas de estas desviaciones podr\u00edan ser: <\/p>\n
    \n
  • El Tracking Code no est\u00e1 presente en todas las p\u00e1ginas del site:<\/strong> puede ocurrir en sites muy grandes o con una arquitectura compleja<\/li>\n
  • Aplicaci\u00f3n incorrecta de filtros de datos:<\/strong> el m\u00e1s b\u00e1sico podr\u00eda ser, por ejemplo, no excluir IPs internas<\/li>\n
  • Inadecuada identificaci\u00f3n de referrals,<\/strong> inclusi\u00f3n de auto-referrals, spam bots,..<\/li>\n
  • Distintos criterios para la asignaci\u00f3n de la conversi\u00f3n:<\/strong> cuando el modelo de atribuci\u00f3n que decidimos elegir en alguna herramienta no coincida con aquel que venga determinado en otra plataforma.<\/li>\n
  • Rechazo de 3rd party cookies por parte del usuario:<\/strong> seg\u00fan Webtrends entre el 12% y el 18% de usuarios las bloquean.<\/li>\n
  • Errores de interpretaci\u00f3n:<\/strong> dada la inmensa cantidad de m\u00e9tricas disponibles en cada plataforma, si no comprendemos el significado real de nuestras m\u00e9tricas, el m\u00e9todo de recopilaci\u00f3n y el contexto empresarial en el que deben analizarse, es posible que surjan supuestas incoherencias. Si a\u00f1adimos a esto el hecho de que varios proveedores de an\u00e1lisis pueden definir m\u00e9tricas aparentemente id\u00e9nticas de maneras tremendamente diferentes, o dar una variedad de nombres a informes similares que cubren cosas como visitas, visitantes, visitantes \u00fanicos y conversiones. Esto puede dar lugar a inevitables equ\u00edvocos.<\/li>\n
  • Muestreo de tr\u00e1fico.<\/strong><\/li>\n
  • Adblocks:<\/strong> en incremento debido al nivel creciente de saturaci\u00f3n publicitaria que sufren los usuarios.<\/li>\n
  • Taggeado insuficiente de campa\u00f1as.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n

      Con la finalidad de identificar r\u00e1pidamente y resolver discrepancias de datos entre plataformas de medici\u00f3n y publicidad; detectar posibles cambios de tendencia, o incluso analizar la influencia de cambios en la web en Making Science hemos desarrollado Data Quality Solution.<\/span><\/strong>   <\/p>\n

    C\u00f3mo funciona Data Quality<\/h3>\n

    El funcionamiento en l\u00edneas generales ser\u00eda as\u00ed: 1.- Seleccionamos las plataformas de medici\u00f3n y publicidad que deseamos incluir en la comparativa as\u00ed como los indicadores clave a monitorizar.<\/strong> El sistema permite contrastar la informaci\u00f3n procedente de cualquier plataforma que disponga de exportaci\u00f3n de datos a Bigquery. 2.- S\u00f3lo se requiere implementar en la web y en el Tag Manager el pixel Data Quality de Making Science,<\/strong> y a partir de ah\u00ed podremos monitorizar el rastreo y la medici\u00f3n de cualquier evento, interacci\u00f3n o conversi\u00f3n que nos interese. 3.- Toda la informaci\u00f3n ser\u00e1 analizada en Bigquery.<\/strong> Cuando haya una discrepancia relevante entre los par\u00e1metros, el sistema generar\u00eda una alerta por correo electr\u00f3nico, con el fin de poder anticiparnos y tomar medidas correctoras. Dispondremos un dashboard automatizado en Data Studio para tener una visibilidad completa de todos los KPIs claves de nuestro negocio. \"\" Definiendo los procedimientos de supervisi\u00f3n adecuados, implementando mecanismos para alcanzar una visibilidad completa de los principales par\u00e1metros de negocio en las diferentes plataformas de medici\u00f3n, dispondremos de un seguimiento del rendimiento de nuestros activos en todos los niveles y prevenir posibles contratiempos.<\/strong>   Dado que nuestro objetivo siempre es optimizar la inversi\u00f3n y tomar r\u00e1pidamente decisiones eficaces tratando de minimizar estas discrepancias; l<\/strong>a mejor forma de conseguirlo es monitorizando la evoluci\u00f3n de todas las m\u00e9tricas importantes para el negocio. Y disponer de este tipo de soluciones que generan alertas autom\u00e1ticas cuando detectan ciertos cambios de tendencia resultan vitales para el d\u00eda a d\u00eda de cualquier analista y\/o responsable de negocio. Si quieres saber m\u00e1s sobre Data Quality Solution, no dudes en contactar con Making Science y nuestro equipo de expertos.<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Data Quality: una soluci\u00f3n para asegurar la calidad de tus datos En el entorno de la anal\u00edtica digital manejamos multitud de plataformas que nos ofrecen infinidad de m\u00e9tricas que debemos monitorizar para cada uno de nuestros activos digitales. Por lo que para una correcta toma de decisiones nos vemos obligados a conocer perfectamente las peculiaridades […]<\/p>\n","protected":false},"author":21,"featured_media":9724,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[33],"tags":[57],"class_list":["post-9722","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-martech-adtech","tag-data-analytics"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9722","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/21"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9722"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9722\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9724"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9722"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9722"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9722"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}