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¿Problemas de datos de Salesforce?

Los datos son un gran negocio y con la cantidad de datos en la tierra que crecen a un ritmo extraordinario, los datos buenos se están volviendo aún más valiosos ya menudo se puede dar por sentado.

Los datos son un gran negocio y con la cantidad de datos en la tierra que crecen a un ritmo extraordinario, los datos buenos se están volviendo aún más valiosos ya menudo se puede dar por sentado.

Dentro de Salesforce tiene una gran cantidad de potentes herramientas de informes disponibles para usted. Éstos son nativos de Salesforce, por ejemplo Informes y tableros de instrumentos y también están disponibles para usted en AppExchange así como otras integraciones de API externas. Estas herramientas de generación de informes pueden brindar una visión muy valiosa de sus clientes, usuarios internos, socios y otros datos que ha almacenado. Sin embargo, esto es donde los datos malos pueden obstaculizar. Si sus datos son incorrectos, mal formados o engañosos, los informes y los informes no serán útiles. En otras palabras más cliché, Garbage in = Garbage out.

Entonces, ¿cuál es un ejemplo de datos incorrectos en Salesforce?

 

Un ejemplo que me gusta volver a como todo el mundo puede relacionarse, es un pequeño campo llamando País de facturación. Por defecto, Salesforce no tiene ninguna validación en País de facturación (aunque se dice que hay una característica de lista de selección en Beta, vea este video y la documentación ).

En este campo usted podría entrar cualquier cosa que usted tiene gusto para cualquier país que usted podría entrar los EEUU, los EEUU, los Estados Unidos, los EEUU y A, o si usted es realmente confuso, Alaska, Tejas o habas cocidas al horno. País de facturación es un campo muy importante si se trata de clientes o proveedores supervisa, ya que es el campo definitivo para informar a conocer la segregación país del cliente. Un ejemplo sencillo

Es necesario informar sobre los clientes por país para ver dónde se deben impulsar los esfuerzos de marketing.

Una cosa muy fácil de hacer en Salesforce, permite crear un informe de resumen de cuentas, grupo en el país de facturación y sumar la cantidad de cuentas en cada grupo, para ver un total de clientes por país. Si tenemos varios nombres para el mismo país, el reporte va a ser un desastre y derrota el punto de almacenar esta información que debería ser fácilmente reportable. Habrá mesas separadas para EE.UU., Estados Unidos, Alaska y Estados Unidos de América, tal vez incluso una columna de frijoles horneados! El total de esto tendrá que ser calculado manualmente. Podríamos incluso tener algunos clientes estadounidenses que no tienen el país de facturación llena de que podría haber 100!

Este es sólo un ejemplo de datos erróneos. Otros ejemplos podrían incluir registros duplicados, nombres y apellidos invertidos en las columnas incorrectas, demasiados campos que tienen una función similar, etc.

Soluciones a datos incorrectos

Entonces, ¿qué se puede hacer exactamente en contra de las situaciones de malos datos como el anterior? Por suerte tenemos muchas opciones disponibles para automatizar, validar y limpiar datos.

Reglas de Validación

La mayoría de las personas pueden considerar las Reglas de validación como la forma más simple y una de las mejores maneras de validar y proteger sus datos. La razón de esto es que las Reglas de validación se crean dentro de Salesforce y le permiten crear reglas simples a complejas para asegurarse de que los datos que no cumplan ciertos criterios no se pueden guardar. Echa un vistazo a mi publicación sobre las Reglas de validación de cuentas para obtener más información.

AppExchange

Un viaje rápido a AppExchange es una excelente manera de ver diferentes maneras de validar y limpiar datos con aplicaciones probadas. Dupecatcher es una especie de estándar de la industria para Dupe libre captura y alertas.Cloudingo también tiene una herramienta para limpiar datos dañados mirando su base de datos de Salesforce y dándole las herramientas para limpiarla. Por último, un favorito de los míos es Addresstools , que le dan una lista de auto poblar picklist que le da una cantidad finita de países para elegir al entrar en un país de facturación, algo definitivamente vale la pena probar.

Listas de selección

Algo muy simple de probar es usar listas de selección siempre que sea posible. Si usted tiene una cantidad FINITE de entradas que podrían ser puestas en un campo eg cliente, prospecto, proveedor etc para el tipo de cliente. Usted debe utilizar una lista de selección, su no uso dejando un campo de texto abierto allí para la interpretación abierta y el espacio para los errores de ortografía. Salesforce está actualmente probando los campos Estado y País de facturación que están disponibles ahora para su organización, puede consultar la documentación .

Reglas del flujo de trabajo

Las reglas de flujo de trabajo son una forma ligeramente diferente de tratar con datos incorrectos. Ellos no limpian o evitan exactamente que los datos entren en Salesforce, pero pueden ayudar a actualizar los campos que tal vez se olvidan. Un ejemplo de esto podría ser el uso de una regla de flujo de trabajo para actualizar el campo “Tipo” en la cuenta al cliente una vez que una oportunidad = ganó cerrado. Esto no es infalible, pero en muchos ejemplos se puede utilizar con gran efecto.

Escrito por Pedro Jauregui Gonzalez