Desbloquear la calidad de los datos en el envasado: Cómo la concordancia difusa y la automatización impulsan la eficiencia
En la industria del envasado, los datos son tan vitales como los propios productos. Para un líder mundial del envasado que produce miles de millones de envases al año en todo el mundo , el volumen y la complejidad de la información pueden resultar abrumadores. Múltiples centros de producción, innumerables proveedores y diversos registros de clientes generan datos que deben gestionarse. Desgraciadamente, en un mundo basado en los datos, la mayoría de las empresas luchan contra los datos sucios y muchas ni siquiera pueden realizar una deduplicación básica o una vinculación de registros eficaz. Cuando los datos están dispersos en sistemas aislados con formatos incoherentes, el resultado suelen ser entradas duplicadas, falta de información y errores que afectan a todas las operaciones. Las empresas de envasado lo saben muy bien: los registros duplicados crean confusión en las bases de datos de clientes y proveedores, impiden la eficiencia diaria, aumentan los costes de almacenamiento, ralentizan el procesamiento e introducen errores críticos en los informes.
Entonces, ¿cómo puede una empresa de envasado dar la vuelta a esta caótica situación de los datos? La respuesta está en las modernas herramientas y prácticas de calidad de datos, en concreto, soluciones como el cotejo de datos difusos, la limpieza de datos sólidos y la creación de perfiles, automatización de proyectosy colaboración multiusuario en una plataforma que se integra con todas sus fuentes de datos. En este blog, exploraremos cómo una empresa de envasado puede beneficiarse de estas capacidades (utilizando Match Data Pro como ejemplo) para transformar datos confusos en un activo de confianza. Mezclaremos algunos escenarios del mundo real para ilustrar el impacto. Entremos en materia.
El dilema de los datos sucios en las empresas de envasado
Todos los fabricantes de envases, desde los de plástico hasta los de cartón ondulado, tienen que lidiar con datos procedentes de múltiples direcciones. Puede que tenga sistemas ERP que gestionen la producción, bases de datos CRM para los pedidos de los clientes, plataformas de aprovisionamiento para los proveedores y, tal vez, hojas de cálculo para todo lo demás. Sin un enfoque unificado, estos sistemas acaban presentando incoherencias: el nombre de un proveedor escrito de tres formas distintas o el mismo cliente introducido dos veces con ligeras variaciones. Con el tiempo, estos datos sucios se acumulan. A menudo, los usuarios se ven obligados a limpiar manualmente las hojas de cálculo o a cotejar los registros, lo que resulta tedioso y propenso a errores. De hecho, aproximadamente el 65% de las empresas siguen confiando en métodos manuales (como las hojas de cálculo) para la limpieza y deduplicación de datos, una estadística que subraya lo común e insostenible que es esta práctica a medida que aumentan los volúmenes de datos.
Supuesto práctico: Imagine que el equipo de compras de una empresa de envasado prepara un informe de gastos. Descubren "PolyChem LLC" y "PolyChem, Inc." en su lista de proveedores: ¿se trata del mismo proveedor? Investigar manualmente cada instancia en los sistemas de la planta podría llevar horas. Es fácil pasar por alto uno, lo que lleva a totales de gastos inexactos y a posibles pedidos excesivos de proveedores duplicados. Esta situación pone de manifiesto por qué es tan esencial un enfoque automatizado e inteligente de la calidad de los datos.
Concordancia difusa: unificar registros incoherentes
Una de las técnicas más potentes para abordar los registros duplicados o incoherentes es la concordancia difusa de datos. A diferencia de la concordancia exacta (que trataría "PolyChem LLC" frente a "PolyChem, Inc." como completamente diferentes), la concordancia difusa encuentra de forma inteligente las similitudes y hace coincidir los registros incluso cuando los nombres, códigos o direcciones no están perfectamente alineados. Una plataforma moderna de correspondencia de datos como Match Data Pro (MDP) utiliza una lógica difusa configurable avanzada para gestionar estas ligeras variaciones. El módulo de cotejo difuso de MDP puede cotejar, deduplicar y agrupar registros con precisión, incluso cuando los datos contienen incoherencias, errores ortográficos o diferencias de formato. Le permite definir criterios y umbrales de correspondencia, para que pueda adaptar el grado de rigor o indulgencia de la correspondencia a sus necesidades. Esto es ideal para las empresas de envasado en las que los datos de distintas fuentes pueden utilizar abreviaturas o formatos diferentes (piense en "123 Main St." frente a "123 Main Street", o un código de producto con guiones en un sistema y ninguno en otro).
En nuestro ejemplo hipotético de aprovisionamiento, la concordancia difusa vincularía automáticamente "PolyChem LLC" con "PolyChem, Inc." como la misma entidad, a pesar de la pequeña discrepancia de nombres. Lo mismo ocurre con los registros de clientes: si un cliente "Global Beverages Co." aparece como "Global Beverage Company" en otro lugar, una concordancia difusa puede detectarlo. Al agrupar estos duplicados, se obtiene una única fuente de verdad para cada proveedor, cliente o producto. Esto no sólo evita confusiones, sino que también garantiza la consolidación de los informes. En palabras de un analista de datos, disponer de una correspondencia fiable significa que "se pueden fusionar múltiples conjuntos de datos de forma oportuna y fiable ", una capacidad crítica cuando se consolidan datos de docenas de plantas.
Limpieza y perfilado de datos: Creación de una base de datos sólida
Por supuesto, la correspondencia por sí sola no es suficiente; primero hay que limpiar y comprender los datos. Aquí es donde entran en juego la limpieza y el perfilado de datos. La elaboración de perfiles de datos es como un diagnóstico inicial: le ayuda a inspeccionar la salud de sus datos antes de operar. Una herramienta de creación de perfiles eficaz revelará patrones, anomalías y estadísticas sobre su conjunto de datos. Por ejemplo, puede mostrar que un campo "Estado" tiene un 5% de espacios en blanco o que hay 20 formatos diferentes de números de teléfono en su lista de contactos. La función de perfilado de datos de MDP ofrece más de 25 métricas clave para analizar a fondo la calidad de los datos y descubrir problemas. Con la creación de perfiles, una empresa de envasado puede detectar rápidamente si, por ejemplo, algunos campos de dimensión del producto contienen valores atípicos o si algunas entradas de clientes carecen de identificación fiscal. Básicamente, se trata de un chequeo que orienta los esfuerzos de limpieza hacia donde más se necesitan.
Tras el perfilado, la limpieza de datos pasa a primer plano. La limpieza consiste en normalizar y corregir los datos para que cumplan las normas de calidad y las reglas de la empresa. Piense en tareas como la eliminación de los espacios en blanco sobrantes, la corrección de erratas, la conversión de todas las unidades de medida a un formato estándar o el enriquecimiento de los datos con códigos coherentes. El objetivo es eliminar errores e incoherencias para que los datos estén listos para el análisis. Las modernas herramientas de depuración facilitan esta tarea más que nunca. Por ejemplo, MDP ofrece más de 30 opciones personalizables para limpiar y estandarizar sus datos. Puede sustituir valores (por ejemplo, convertir todos los "N/A" en espacios en blanco), aplicar patrones (como el uso correcto de mayúsculas y minúsculas en los nombres) o validar campos (asegurarse de que cada SKU sigue el formato adecuado). La interfaz es completamente apuntar y hacer clic, lo que significa que no tiene que ser un programador para poner en orden sus tablas.
Escenario de uso: El departamento de control de calidad de una empresa de envasado puede utilizar la limpieza de datos para estandarizar la forma en que se registran las ubicaciones de las plantas en los distintos sistemas. Un sistema puede utilizar códigos de planta ("PLT-1001"), mientras que otro utiliza nombres ("Planta 1001 - Dallas"). Con la función de diccionario, pueden crear una regla para asignarlos o cambiarles el nombre a un formato coherente. Mientras tanto, la creación de perfiles puede haber revelado algunos productos con dimensiones registradas en unidades mixtas (pulgadas frente a centímetros). Una regla de limpieza rápida puede convertir todas las unidades a, por ejemplo, centímetros, garantizando una comparación de las especificaciones de los productos que se ajuste a la realidad. Al decir adiós a los errores e incoherencias de los datos mediante potentes herramientas de limpieza, la empresa reduce significativamente los fallos de comunicación y los errores derivados de los datos desordenados.
Automatización de proyectos: Racionalización de los flujos de trabajo de datos
Una vez definidas las reglas de correspondencia y los pasos de limpieza, ¿no sería agradable ejecutarlos automáticamente según un calendario o con un esfuerzo mínimo cada vez que se actualizan los datos? Aquí es donde la automatización de proyectos en una plataforma como MDP resulta inestimable. La automatización le permite configurar flujos de trabajo de datos de principio a fin -desde la importación hasta la limpieza, la correspondencia y la exportación- y luego ejecutarlos sin intervención manual. En el vertiginoso entorno actual, las empresas de envasado se benefician enormemente de esta capacidad. Puede programar ejecuciones para actualizar y procesar sus datos, por ejemplo, cada noche o cada semana, asegurándose de que las nuevas entradas (nuevos clientes, nuevos pedidos, etc.) se limpian y cotejan a medida que llegan. Si un canal de datos concreto debe ejecutarse después de un evento externo (por ejemplo, después de que el ERP actualice el inventario a medianoche), puede incluso activar trabajos de MDP a través de llamadas a la API para integrarse perfectamente con su ecosistema de TI.
¿Qué significa esto en la práctica? Imaginemos que el equipo de ventas recibe un flujo diario de nuevos clientes potenciales o pedidos de un sitio de comercio electrónico. En lugar de que alguien descargue manualmente ese archivo, lo fusione en una lista maestra, limpie los duplicados y envíe informes por correo electrónico todas las mañanas, la automatización de proyectos de MDP puede encargarse de ello con total libertad. Paso 1: Importar los nuevos datos (desde una base de datos o un archivo) al proyecto. Paso 2: Aplicar automáticamente reglas de limpieza (normalizar códigos de producto, verificar direcciones). Paso 3: Aplicar definiciones de correspondencia difusa para vincular las entradas de clientes existentes o identificar duplicados. Paso 4: Exportar la lista maestra de clientes actualizada o un informe resumido a la ubicación deseada (como una base de datos, CRM o incluso un simple archivo de Excel). Una vez configurado, este proceso puede ejecutarse todos los días a las 2 de la madrugada, de modo que cuando el equipo llegue a la oficina, tendrá un conjunto de datos actualizado, limpio y sin duplicados esperándoles. Se acabaron las confusiones con VLOOKUPs y las fusiones manuales. No se trata sólo de comodidad, sino de coherencia. Los procesos automatizados se ejecutan siempre de la misma manera, lo que reduce el riesgo de error humano y libera a sus analistas para que se centren en análisis de valor añadido en lugar de en tareas repetitivas.
Colaboración entre varios usuarios: La calidad de los datos como deporte de equipo
La mejora de la calidad de los datos no es un trabajo en solitario, sino que implica la colaboración entre TI, analistas, usuarios empresariales y, en ocasiones, socios externos. Las empresas de envasado suelen tener equipos distribuidos: tal vez un equipo de datos central en la sede y administradores de datos locales en cada planta. La colaboración en proyectos multiusuario garantiza que todos puedan trabajar juntos en la misma plataforma sin pisarse los unos a los otros. MDP está diseñado para apoyar exactamente este tipo de trabajo en equipo. Tanto si está limpiando, perfilando, enriqueciendo o deduplicando datos, MDP permite la colaboración multiusuario segura y la automatización de procesos entre equipos.matchdatapro.com. En la práctica, esto significa que puede tener un control de acceso basado en roles, de modo que cada miembro del equipo obtenga los permisos adecuados. Por ejemplo, un ingeniero de datos podría configurar el proyecto inicial y los conectores, un analista de negocio podría diseñar las reglas de correspondencia y los pasos de limpieza, y un director de departamento podría revisar los resultados, todo dentro del mismo entorno de proyecto.
La colaboración es clave: Con el acceso multiusuario, los distintos miembros del equipo (desde informáticos, analistas de datos o partes interesadas del negocio) pueden contribuir juntos a los proyectos de datos en una sola plataforma.
Los equipos también pueden aprovechar funciones como el control de versiones y los registros de auditoría para hacer un seguimiento de los cambios. Si alguien modifica una regla de correspondencia o actualiza una norma de limpieza, los cambios pueden registrarse. Esto es especialmente importante para las empresas de envasado que operan en entornos regulados (piense en el envasado de alimentos y bebidas, donde la exactitud de los datos puede estar vinculada a los informes de cumplimiento). Las herramientas de gestión de usuarios de nivel empresarial permiten a los administradores gestionar quién ve qué, por ejemplo, separando los proyectos por departamento o región e implementando aprobaciones para determinadas acciones. La colaboración no es sólo interna; tal vez desee que un proveedor de confianza cargue datos directamente en su proyecto o que un consultor revise su configuración: disponer de un sistema multiusuario flexible lo hace posible, manteniendo intacta la seguridad de los datos (mediante funciones como restricciones de IP/país y autenticación multifactor, según sea necesario).
La conclusión es que cuando la calidad de los datos se convierte en una responsabilidad compartida, mejora enormemente. Las personas más cercanas a los datos pueden solucionar los problemas en su origen, y la organización se beneficia colectivamente de una información más limpia y fiable. Las funciones de colaboración de MDP reconocen esta realidad y facilitan a las organizaciones la gestión de datos entre equipos, sistemas y flujos de trabajo en un entorno seguro.
Integración perfecta: Conéctese a cualquier fuente de datos
(y trae tu SQL)
Una gran parte del caos de datos en las empresas de envasado proviene de tener muchas fuentes de datos diferentes. Puede tener una base de datos Oracle o SAP para ERP, SQL Server para algunos sistemas heredados, una nueva base de datos PostgreSQL para una aplicación en la nube, además de innumerables archivos Excel/CSV intercambiados con socios. Es fundamental que su solución de calidad de datos pueda conectarse a cualquier base de datos o formato de archivo que le proponga. Match Data Pro brilla aquí con una amplia gama de conectores de importación/exportación. Es compatible con todo, desde bases de datos relacionales populares como MySQL, SQL Server y PostgreSQL hasta bases de datos NoSQL (MongoDB) e incluso almacenamiento en la nube como Google Drive, Dropbox, OneDrive. ¿Necesitas extraer datos de Snowflake o a través de una API JSON? También puede hacerlo. En resumen, puede reunir todos sus datos en un solo lugar para limpiarlos y cotejarlos, independientemente de dónde se encuentren.
MDP actúa como un eje central para sus datos: se conecta a bases de datos, archivos, almacenamiento en la nube y API, reuniendo fuentes de datos dispares para su limpieza y cotejo.
La configuración de estas conexiones suele ser sencilla. Introduces las credenciales de tu base de datos (host, nombre de usuario, contraseña, etc.) y tienes la opción de guardarlas de forma segura para volver a utilizarlas. Esto supone un gran ahorro de tiempo para tareas recurrentes; por ejemplo, si se conecta con frecuencia a su base de datos SQL de producción, no querrá volver a introducir la información de conexión cada vez. Con las conexiones guardadas, MDP simplemente utilizará las credenciales almacenadas (encriptadas) cada vez que se ejecute el proyecto, y podrá actualizarlas fácilmente si cambia una contraseña o una cadena de conexión. Una vez conectado, puede seleccionar las tablas que necesite o, lo que es aún más potente, escribir una consulta SQL personalizada para obtener exactamente los datos que desee. Esto significa que puedes unir tablas, filtrar datos o seleccionar columnas específicas dentro de la base de datos antes incluso de que entre en la herramienta. Por ejemplo, es posible que sólo necesite los dos últimos años de datos de pedidos de un archivo de 10 años: una consulta SQL personalizada puede extraer sólo ese subconjunto, haciendo que su proyecto sea más eficiente. Y si se trata de una consulta que va a ejecutar con frecuencia, puede guardarla en MDP para utilizarla en el futuro, de forma similar a como se guarda una vista o un procedimiento almacenado, pero sin necesidad de tener privilegios de administrador de bases de datos en el sistema de origen.
Escenario de uso: Supongamos que nuestra empresa de envasado desea fusionar datos de clientes de dos sistemas: una antigua base de datos CRM y una nueva plataforma de comercio electrónico. Con MDP, configuran conectores tanto para el CRM de SQL Server como para la base de datos MySQL de comercio electrónico. Para el CRM, utilizan una consulta SQL personalizada para seleccionar sólo los clientes activos y su información de contacto más reciente. Para la base de datos de comercio electrónico, pueden extraer todas las cuentas creadas en los últimos 5 años. Ambos conjuntos de datos pasan al proyecto de MDP. A partir de ahí, la concordancia difusa vincula los clientes que se solapan (por ejemplo, si algunos clientes existen en ambos sistemas con nombres ligeramente diferentes), y el equipo puede fusionarlos para crear una lista maestra de clientes unificada. Por último, los datos depurados y unificados se pueden exportar al destino que se desee, por ejemplo, cargarlos en un almacén de datos en la nube o simplemente descargarlos como un archivo de Excel para el equipo de ventas. Todo esto sucede en una sola herramienta, sin necesidad de hacer malabarismos manuales con los archivos o escribir secuencias de comandos complejas para conciliar las dos fuentes. Los conectores y las capacidades de integración garantizan que la introducción de datos en la plataforma (y su envío) sea fluida y versátil, lo que resulta crucial para cualquier gran empresa que trabaje con sistemas de datos heterogéneos.
Conclusiones: Convertir el caos de datos en claridad
En el cambiante mundo de la fabricación de envases, disponer de datos limpios, coherentes y accesibles ya no es un lujo, sino una necesidad para seguir siendo competitivos y responder a las necesidades de los clientes. Hemos visto cómo una empresa como Graham Packaging podría beneficiarse implementando una solución como Match Data Pro para poner en orden sus datos. Mediante el uso de fuzzy matching para unificar registros, limpieza y perfilado de datos para aumentar la precisión, automatización de proyectos para ahorrar tiempo y herramientas de colaboración para involucrar a todo el equipo, lo que antes eran datos desordenados se transforma en una base fiable para la toma de decisiones. Los beneficios van directamente a la cuenta de resultados: menos errores en pedidos y envíos, marketing más eficaz (ya que se eliminan los contactos duplicados u obsoletos) y operaciones más ágiles porque todos consultan la misma "versión única de la verdad".
Estas mejoras también sientan las bases para iniciativas avanzadas. Es difícil embarcarse en proyectos de IA o analítica cuando los datos están llenos de agujeros y duplicados, pero una vez que se han limpiado las cosas, se puede confiar en la información que generan las herramientas. Muchas empresas de envasado están ansiosas por aprovechar el análisis predictivo (para el mantenimiento, la optimización de la cadena de suministro, etc.) o mejorar la experiencia del cliente. Los datos limpios son la plataforma de lanzamiento de estos esfuerzos. Como señala un informe del sector, los datos desordenados y duplicados han evolucionado hasta convertirse en una crisis en toda regla que amenaza los objetivos de transformación digital. La otra cara de la moneda es que, al abordar la calidad de los datos de frente, se elimina un importante obstáculo a la innovación.
En resumen, invertir en una sólida plataforma de cotejo y limpieza de datos es una inversión en eficiencia, precisión y crecimiento futuro. Permite a su equipo centrarse en lo que mejor sabe hacer -proporcionar soluciones de envasado de calidad- sin verse atascado por la gimnasia de las hojas de cálculo y la limpieza manual. El resultado es una organización más orientada a los datos que puede tomar decisiones más inteligentes rápidamente. Para cualquier empresa de envasado que se ahogue en el caos de los datos, herramientas como Match Data Pro pueden ser la balsa salvavidas que devuelva el orden, la colaboración y la confianza a sus datos. Y una vez que experimente la facilidad de una información limpia, contrastada y fácilmente disponible , se preguntará cómo ha podido vivir sin ella. A convertir el caos de los datos en claridad, una coincidencia difusa cada vez. Regístrese ahora