Lo que aprenderá
Esta guía cubre los fundamentos de la calidad de datos y presenta Data Quality Sense (DQS), una aplicación nativa de Salesforce que mide el estado de sus datos.
Al finalizar, comprenderá:
- Qué significa la calidad de datos y por qué es importante
- Las cinco dimensiones que mide DQS
- Cómo empezar con su primera evaluación
¿Qué es la calidad de datos?
La calidad de datos mide en qué medida sus datos cumplen su propósito previsto. Los datos de alta calidad son:
- Completos: los campos obligatorios están cumplimentados
- Válidos: los valores se ajustan a los formatos esperados
- Únicos: no hay registros duplicados
- Actuales: los datos están al día
- Consistentes: los valores son uniformes entre registros
Cuando los datos carecen de estas cualidades, los problemas se propagan por toda la organización.
Por qué importa la calidad de datos
La mala calidad de datos cuesta a las organizaciones dinero real y genera fricción operativa:
| Área de impacto | Ejemplo |
|---|---|
| Pérdida de ingresos | Oportunidades perdidas por información de contacto obsoleta |
| Recursos desperdiciados | Horas dedicadas a limpiar datos manualmente |
| Mala experiencia de cliente | Los clientes reciben información incorrecta |
| Riesgo de cumplimiento | Los informes inexactos desencadenan problemas regulatorios |
| Fallos de la IA | Los modelos entrenados con datos deficientes producen resultados deficientes |
Las cifras
La investigación muestra que el impacto financiero es significativo:
- Las organizaciones pierden entre el 15 % y el 25 % de los ingresos anuales debido a la mala calidad de los datos
- Más del 25 % de las organizaciones pierden más de 5 millones de dólares al año (IBM 2025)
- Los empleados dedican hasta el 27 % de su tiempo a corregir errores de datos
Para los usuarios de Salesforce, los registros duplicados por sí solos desperdician almacenamiento y fragmentan el historial del cliente entre múltiples registros.
Presentamos DQS
Data Quality Sense (DQS) es una aplicación nativa de Salesforce que le ayuda a:
- Medir la calidad de datos en cinco dimensiones
- Identificar registros y campos concretos con problemas
- Priorizar qué problemas corregir primero
- Monitorizar el estado continuo de los datos a lo largo del tiempo
Por qué importa que sea nativo de Salesforce
DQS se ejecuta íntegramente dentro de Salesforce. Sus datos nunca salen de la plataforma:
| Característica | Ventaja |
|---|---|
| Sin exportación de datos | Sus datos permanecen seguros |
| Sin APIs externas | Sin complejidad de integración |
| Sin código | Configuración apuntar y hacer clic |
| Interfaz nativa | Experiencia familiar de Salesforce |
La dimensión de preparación para la IA
Más allá de la calidad de datos tradicional, DQS también mide la preparación para la IA. A medida que las organizaciones adoptan Agentforce y otras capacidades de IA, los requisitos de los datos aumentan:
| Calidad de datos tradicional | Preparación para la IA |
|---|---|
| ¿Está cumplimentado el campo? | ¿Hay suficiente contenido textual para que la IA aprenda? |
| ¿Es válido el formato? | ¿Es consistente el idioma? |
| ¿Hay duplicados? | ¿Está protegido el PII antes de exponerlo a la IA? |
DQS mide ambas dimensiones en un solo análisis.
Primeros pasos
Siga estos pasos para iniciar su camino hacia la calidad de datos:
Paso 1: Evalúe su estado actual
Realice la Evaluación de preparación para la IA. En 3 minutos obtendrá una puntuación en las principales dimensiones de calidad de datos y recomendaciones concretas para mejorar.
Paso 2: Comprenda las dimensiones
Lea Las cinco dimensiones de la calidad de datos para comprender qué mide DQS y por qué importa cada dimensión.
Paso 3: Aprenda sobre la preparación para la IA
Si se está preparando para Agentforce u otras iniciativas de IA, lea la Guía de preparación para Agentforce para comprender los requisitos adicionales.
Paso 4: Instale DQS
Cuando esté listo para medir sus datos reales de Salesforce, instale DQS desde AppExchange y cree su primera Definition.
Próximos pasos
- Por qué importa la calidad de datos: el argumento empresarial para invertir en calidad de datos
- Guía de inicio rápido: primeras acciones paso a paso
- Evaluación de preparación para la IA: obtenga su puntuación en 3 minutos