¿Qué es el data mapping?
El data mapping, o mapeo de datos, es el proceso de identificar, conectar y visualizar cómo los datos se trasladan entre distintas fuentes, sistemas o formatos dentro de una organización.
Las empresas actuales recogen datos de muchas fuentes: tiendas online, aplicaciones, formularios web, redes sociales, sistemas de facturación, etc. Cada uno de estos sistemas puede guardar la información de forma diferente. Sería un gran problema si los equipos de marketing, ventas y otros departamentos tuvieran los datos mezclados, duplicados o con variantes, algo que podría generar errores o incluso dar lugar a infracciones relativas a la protección de datos.
Por ejemplo:
- En tu tienda online, el país del cliente puede aparecer como «España»
- En tu sistema de facturación, puede guardarse como «ES»
- En tu CRM, puede haber clientes duplicados con datos incompletos
Sin un mapeo de datos que permita la integración de datos de forma correcta, toda esta información puede quedar desorganizada, ser difícil de analizar y aumentar el riesgo de errores graves en marketing, atención al cliente o cumplimiento de normas de protección de datos como el RGPD.
Por tanto, el mapeo de datos te ayuda a estandarizar la información que viene de distintas fuentes de datos, asegurando que todos los registros siguen un formato coherente y pueden combinarse sin problemas. Cuando se hace correctamente, te ofrece una visión clara de los flujos de datos dentro de tu organización y te permite identificar posibles riesgos de privacidad, facilitando una gestión de datos más responsable y segura.
Técnicas, beneficios e importancia del data mapping
Hoy en día, los consumidores interactúan con sitios web, aplicaciones y servicios digitales a través de múltiples dispositivos, generando una cantidad y variedad de datos personales sin precedentes.
Estos datos representan un recurso valioso para perfeccionar productos, personalizar estrategias de marketing o mejorar la experiencia de usuario. Sin embargo, sin una gestión correcta se pueden desaprovechar los datos. Al mismo tiempo, hay una serie de desafíos en el mapeo que afectan directamente al cumplimiento en materia de privacidad, especialmente frente a normativas como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).
El mapeo de datos te permite entender de forma clara cómo circula la información dentro de tu organización. Muchas leyes de privacidad, incluido el RGPD, exigen que las empresas documenten sus actividades de tratamiento de datos, es decir, que sepan qué datos personales recogen, dónde los almacenan y con qué finalidad los utilizan.
Otro beneficio fundamental es que, en caso de que un usuario ejerza su derecho de acceso, rectificación, supresión o portabilidad, el mapeo te permite localizar y gestionar sus datos con rapidez y precisión, cumpliendo los estrictos plazos que establece el RGPD.
Al mismo tiempo, gracias al data mapping se pueden detectar posibles errores, duplicados o inconsistencias. Corregir estos problemas a tiempo no solo evita complicaciones operativas y posibles sanciones por incumplimiento normativo, sino que también reduce la carga de trabajo del personal y mejora la eficiencia general.
Cómo Implementar data mapping en tu organización
Vamos a ver paso a paso cómo realizar el mapeo de datos en tu empresa.
1. Define el objetivo y alcance del data mapping
Antes de adentrarte en el proceso, es fundamental tener claro qué quieres lograr.
Definir los objetivos desde el inicio te permitirá mantener el enfoque y optimizar los recursos.
Algunas preguntas útiles para empezar:
- ¿Qué problema quieres resolver? ¿Buscas mejorar la consistencia de los datos, preparar una migración de sistemas o reforzar el cumplimiento normativo?
- ¿Qué tipo de datos debes mapear? ¿Registros de clientes, transacciones financieras, datos de marketing, entre otros?
- ¿Qué sistemas y equipos están implicados? ¿Necesitas coordinar datos entre plataformas como CRM, ERP o herramientas de analítica?
Ejemplo práctico:
Imagina una empresa de ecommerce estadounidense que quiere expandirse a Europa. Para gestionar el crecimiento previsto, decide implementar un nuevo CRM. Sin embargo, actualmente sus datos de clientes están dispersos: pedidos en Shopify, preferencias de email en Mailchimp y soporte en Zendesk. El mapeo de datos adecuado permite prevenirse contra duplicados, pérdida de información crítica y posibles incumplimientos del RGPD. Definir bien el alcance desde el principio permitirá priorizar objetivos, como mantener la calidad de los datos y cumplir con las obligaciones legales.
2. Asocia los datos de origen con su destino
Una vez definido el alcance, el siguiente paso es identificar los orígenes de los datos y su destino final. Esto garantiza que la transferencia de información se realice de manera precisa.
Ejemplo práctico:
Siguiendo con el caso anterior, la empresa en el sistema previo almacenaba los números de teléfono en el formato (123) 456-7890, pero el nuevo CRM requiere el formato internacional +1-123-456-7890. Sin una asignación correcta, los datos podrían rechazarse o almacenarse mal, afectando la atención al cliente y el cumplimiento normativo.
3. Diseña un plan de data mapping
Una vez que sabes qué datos tratarás y adónde deben ir, es crucial diseñar un plan estructurado. Este plan debe ser organizado, escalable y alineado con tus necesidades de negocio.
Un buen plan de mapeo debe contemplar las 4 preguntas clave:
- Quién o quiénes serán responsables del proceso.
- Qué herramientas y métodos se van a utilizar.
- Dónde se encuentran las fuentes de los datos.
- Cómo se gestionarán los errores o inconsistencias.
Ejemplo práctico:
El equipo de soporte quiere conservar las interacciones pasadas con los clientes en el nuevo CRM, mientras que el departamento legal debe validar que el tratamiento de datos cumple el RGPD. Utilizan un software de mapeo de datos que automatiza la identificación de campos no coincidentes y facilita la trazabilidad de las modificaciones, evitando errores y duplicidades.
4. Crea escenarios de prueba
Antes de aplicar el plan a toda la base de datos, es fundamental probarlo con un conjunto pequeño y representativo. Esto permite detectar posibles errores o incompatibilidades a tiempo.
Ejemplo práctico:
Antes de migrar los datos de 50.000 clientes, la empresa prueba con 500 registros. Detectan que los puntos de fidelización, almacenados como enteros en el sistema antiguo, deben ser convertidos a decimales en el nuevo CRM. Gracias a esta prueba, pueden ajustar el mapeo antes de escalar la migración y evitar errores a gran escala.
5. Implementa el proceso de mapeo de datos
Con las pruebas superadas, es momento de desplegar la estrategia completa. Una implementación organizada minimiza riesgos y asegura la disponibilidad y precisión de los datos.
Aspectos clave:
- Establece un calendario claro para la migración o integración de datos.
- Coordina a los equipos implicados, informándoles de posibles interrupciones.
- Supervisa el proceso para detectar y corregir cualquier problema en tiempo real.
A día de hoy se pueden utilizar herramientas de mapeo de datos que facilitan este tipo de procesos. Lo ideal es optar por una solución que ofrezca una interfaz visual muy intuitiva, ya que será más fácil realizar el mapeo de datos de forma correcta y delegar esta función.
Además, también se puede aplicar el mapeo impulsado por IA, consiguiendo un alto grado de automatización. Con todo, es importante la revisión humana del conjunto de datos de forma regular para evitar errores, intercambio de datos o cualquier otro problema, como la mezcla de datos de diversas fuentes.
Ejemplo práctico:
La empresa programa la migración durante un fin de semana, trabajando en fases y con todos los equipos informados y preparados. Esto permite minimizar el impacto operativo y resolver incidencias de forma ágil.
6. Valida los datos mapeados
El último paso es verificar que todos los datos se han mapeado correctamente. Esto implica revisar posibles errores, inconsistencias o duplicaciones, y corregirlos si es necesario.
Ejemplo práctico:
Tras completar la migración, el equipo compara registros entre el sistema antiguo y el nuevo. Detectan que algunas preferencias de correo electrónico no se habían trasladado correctamente. Ajustan las reglas de mapeo y vuelven a importar el conjunto afectado, asegurando que la migración sea completa y precisa.
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Descargo de responsabilidad: Usercentrics no provee asesoría legal y la información provista tiene fines únicamente educativos. Siempre recomendamos recurrir a consultorías legales cualificadas o especialistas en privacidad en relación a las cuestiones y operaciones sobre privacidad y protección de datos.