Clientes duplicados
El mismo cliente aparece dos o tres veces con nombres ligeramente distintos. Las facturas, pedidos y comunicaciones se dispersan.
Datos / Calidad
Data Clean & Control
Limpia duplicados, completa registros incompletos, normaliza formatos y establece reglas de validación para tus datos maestros. Sin promesas mágicas ni correcciones automáticas sin supervisión.
Datos limpios, consistentes y con reglas que evitan que vuelvan a ensuciarse.
Cuando los datos son el problema que nadie ve
Los datos de muchas PYMES se degradan con el tiempo: duplicados, campos vacíos, formatos inconsistentes y maestros desactualizados. El equipo lo compensa con trabajo manual, pero el problema crece.
Registros incompletos
Fichas sin CIF, sin dirección fiscal, sin teléfono o sin contacto asignado. Datos que nadie pidió en su momento.
Formatos inconsistentes
Teléfonos con y sin prefijo, fechas en formatos distintos, provincias abreviadas o escritas de formas diferentes.
Maestros desactualizados
Tarifas caducadas, productos descatalogados que siguen activos en el sistema y proveedores que ya no existen.
Sin reglas de entrada
Cualquier persona puede crear registros sin campos obligatorios ni validaciones. Los datos se ensucian más rápido de lo que se limpian.
Decisiones basadas en datos incorrectos
Informes, previsiones y decisiones comerciales basadas en datos que no reflejan la realidad del negocio.
¿Qué se entrega con Data Clean & Control?
Se entrega una base de datos más fiable y con reglas para mantenerla: diagnóstico del estado actual, plan de limpieza priorizado, deduplicación y normalización supervisadas, reglas de validación de entrada y registro de cambios. El detalle completo:
- ✓Diagnóstico del estado actual de los datos: duplicados, incompletos, inconsistentes y desactualizados.
- ✓Plan de limpieza priorizado por impacto y viabilidad.
- ✓Deduplicación con criterios definidos y supervisión humana en casos ambiguos.
- ✓Normalización de formatos: teléfonos, direcciones, fechas, identificadores fiscales.
- ✓Reglas de validación de entrada: campos obligatorios, formatos, rangos y unicidad.
- ✓Registro de cambios: qué se modificó, por qué y con qué criterio.
- ✓Documentación del plan de limpieza y guía de mantenimiento de datos.
¿Qué no incluye?
No promete datos perfectos ni corrige nada sin supervisión: mejora la calidad con criterios definidos y revisables. Los límites, de forma explícita:
- ✗Corrección mágica o automática de datos sin supervisión humana.
- ✗Garantía de corrección total ni de datos perfectos.
- ✗Migración masiva de datos sin auditoría previa.
- ✗Validación legal, contable o fiscal de los datos.
- ✗Enriquecimiento de datos con fuentes externas no verificadas.
Data Clean & Control mejora la calidad de los datos con criterios definidos y supervisión. No promete datos perfectos ni sustituye la revisión profesional de datos legales o contables.
¿Cuándo aplica RAG OS?
Si la empresa tiene catálogos de referencia, listas de códigos postales, nomencladores sectoriales o documentación de formato de datos, RAG OS puede servir como capa de consulta para resolver dudas durante la normalización. No es un requisito, sino un complemento cuando la documentación lo justifica.
¿Cuándo aplica SafetifAi?
Si se incorpora IA para sugerir deduplicaciones, clasificar registros o proponer correcciones, SafetifAi aporta revisión: límites en las sugerencias, detección de datos sensibles y registro de las decisiones asistidas. Ninguna corrección se aplica sin supervisión.
¿Cómo funciona Data Clean & Control?
El trabajo sigue cuatro fases: diagnóstico de los datos, plan de limpieza priorizado, ejecución controlada con supervisión y reglas de mantenimiento.
Del diagnóstico del estado de los datos a un conjunto limpio con reglas de mantenimiento.
-
01
Diagnóstico
Analizamos el estado actual de los datos: cuántos duplicados, incompletos, inconsistentes y desactualizados hay.
-
02
Plan de limpieza
Definimos prioridades, criterios de deduplicación, reglas de normalización y qué requiere supervisión humana.
-
03
Ejecución controlada
Ejecutamos la limpieza con registro de cada cambio. Los casos ambiguos quedan pendientes de revisión humana.
-
04
Reglas y mantenimiento
Implantamos reglas de validación de entrada y documentamos el plan de mantenimiento periódico.
Casos de uso habituales
En los diagnósticos es habitual encontrar en torno al 20 % de registros con duplicados o inconsistencias (orientativo, según el origen de los datos).
Situaciones donde Data Clean & Control aporta valor desde el primer día.
Base de datos de clientes
Empresa con miles de clientes acumulados durante años, con duplicados, datos incompletos y formatos inconsistentes entre el CRM y la facturación.
Catálogo de productos
Productos con descripciones inconsistentes, referencias duplicadas, precios desactualizados y categorías mal asignadas.
Registro de proveedores
Proveedores que aparecen varias veces con razones sociales ligeramente distintas y datos bancarios dispersos.
Preparación para integración
Antes de conectar dos sistemas (Legacy Bridge AP), los datos necesitan estar limpios para que el puente funcione correctamente.
Datos para informes
La dirección necesita informes fiables, pero los datos actuales no permiten generar estadísticas consistentes.
Preguntas frecuentes
¿Se corrigen los datos automáticamente?
No. Las correcciones siguen criterios definidos y se registran. Los casos claros (duplicados evidentes, formatos normalizables) se ejecutan con supervisión. Los casos ambiguos quedan pendientes de revisión humana.
¿Garantiza que los datos serán correctos al 100%?
No. La calidad de datos es un proceso continuo, no un resultado puntual. El servicio mejora significativamente el estado actual y establece reglas para que no vuelva a degradarse.
¿Funciona con cualquier sistema?
El servicio trabaja con los datos exportados (CSV, Excel, base de datos) del sistema que uses. No requiere acceso directo al sistema ni depende de una marca concreta.
¿Cuánto tiempo tarda?
Depende del volumen y estado de los datos. Un caso estándar (unos pocos miles de registros) puede completarse en 1-3 semanas, incluyendo diagnóstico, limpieza y documentación.
¿La IA decide qué datos se corrigen?
No. Si se usa IA para sugerir correcciones, todas se revisan antes de aplicar. SafetifAi aporta controles adicionales cuando hay IA involucrada en el proceso.
¿Incluye validación legal o contable?
No. El servicio valida formatos, consistencia y duplicados, pero no verifica la corrección legal, fiscal o contable de los datos. Eso corresponde a un profesional cualificado.
¿Cuánto cuesta?
El rango orientativo de Data Clean & Control es de 900 € a 12.000 €+, según alcance, sistemas implicados y volumen. No es una tarifa cerrada: el Mapa de Automatización PYME permite ajustar la propuesta antes de invertir.
Limpia tus datos y pon reglas para mantenerlos
Si los duplicados, los campos vacíos y los formatos inconsistentes ralentizan tu operativa, Data Clean & Control pone orden con criterios claros.
Sin compromiso. Primero evaluamos el estado de tus datos y si Data Clean & Control es viable.