Datos limpios y sincronizados
Datos
Limpieza y consolidación automática de datos, con más de 500 registros de clientes sincronizados en tiempo real.
-20h: manuales por semana
Cómo funciona
- Datos sueltos: Nombres, correos y teléfonos en formatos distintos.
- Reglas: Corrigen lo repetitivo sin que nadie lo haga a mano.
- Validaciones: Avisan cuando algo no cuadra, en vez de dejar pasar el error.
- Fuente única: Una sola fuente confiable para todos.
El proyecto
Contexto
Cuando los datos viven en varias fuentes se escriben de maneras distintas: formatos mezclados, nombres mal escritos, tildes que se pierden. Si nadie lo arregla, cada semana se va tiempo limpiando lo mismo. Y la automatización solo funciona si los datos están en orden.
Idea
Dejar que unas reglas corrijan lo repetitivo, que unas validaciones avisen cuando algo no cuadra y que todo termine en una sola fuente en la que todos puedan confiar. El orden va primero; la automatización viene después.
Mi rol
Lo construí yo: la limpieza y la consolidación automática de datos y la sincronización en tiempo real de registros de clientes activos, que hice en MedBlue con SQL y Make Data Stores. Mi cálculo es de unas 20 horas semanales de trabajo manual eliminadas. Las pantallas son una recreación con datos de ejemplo, no de un cliente.
El reto: Los mismos datos, en formatos distintos
- Nombres, correos y teléfonos escritos de maneras distintas
- Nombres mal escritos y tildes que se pierden
- Datos repartidos en varias fuentes
- Horas cada semana limpiando lo mismo a mano
- Errores que pasan sin que nadie los vea
Reglas, avisos y una sola fuente
Tres pasos: corregir lo repetitivo, avisar lo que no cuadra y dejar todo en una sola fuente.
Limpia y valida
- Formatos que se unifican: Nombres, correos y teléfonos quedan escritos de una sola manera.
- Lo repetitivo, sin manos: Las reglas corrigen lo que antes alguien arreglaba a mano.
- Avisos en vez de errores: Cuando algo no cuadra, el sistema avisa en lugar de dejar pasar el error.
Sincroniza
- Una sola fuente: Los datos de las fuentes sueltas quedan en una fuente confiable para todos.
- En tiempo real: Los registros de clientes activos se sincronizan en tiempo real, con SQL y Make Data Stores.
Del dato suelto a la fuente única
El caso se hizo con Python, SQL, Power Query y Make Data Stores. Este es el recorrido general de un dato, de la fuente suelta a la fuente única.
- Datos sueltos (Varias fuentes): Nombres, correos y teléfonos en formatos distintos
- Reglas (Limpieza): Corrigen lo repetitivo sin que nadie lo haga a mano
- Validaciones (Avisos): Avisan cuando algo no cuadra, en vez de dejar pasar el error
- Fuente única (SQL · Make Data Stores): Una sola fuente confiable para todos, al día en tiempo real
Cómo lo armé
Es trabajo de datos de punta a punta, y viene de donde empecé: limpiar y ordenar información antes de automatizar sobre ella. Las pantallas son una recreación.
- Primero los datos: La automatización solo funciona si los datos están en orden. Lo aprendí en mis primeros trabajos con datos, en Cresta Digital y Helios Energía.
- Herramientas: Python, SQL, Power Query y Make Data Stores.
- La sincronización: La hice en MedBlue: registros de clientes activos, en tiempo real.
- Estas pantallas: Una recreación con datos de ejemplo. No muestran datos de ningún cliente.
Preguntas frecuentes
¿Qué es este caso?
Un sistema de reglas y validaciones que limpia, unifica y sincroniza datos de fuentes sueltas en una sola fuente confiable. Jaime Orozco lo construyó.
¿Qué resultado dio?
Jaime Orozco calcula unas 20 horas semanales de trabajo manual eliminadas.
¿Dónde se hizo la sincronización?
En MedBlue, con SQL y Make Data Stores.
¿Con qué está hecho?
Con Python, SQL, Power Query y Make Data Stores.
¿Las pantallas muestran datos reales?
No. Son una recreación con datos de ejemplo. No muestran datos de ningún cliente.
Créditos
- Jaime Orozco: Reglas de limpieza, validaciones y sincronización (Construcción)
Con qué está hecho
Tecnologías: Python, SQL, Power Query, Make Data Stores.