Base de conocimiento
Recursos y documentación
Aprenda sobre calidad de datos, descubra buenas prácticas y conozca cómo mejorar sus datos de Salesforce.
Primeros pasos
Aprenda los fundamentos de la calidad de datos y empiece con DQS.
3 artículos
- Introducción a la calidad de datos
- Por qué importa la calidad de datos
- Guía de inicio rápido
Calidad de datos
Profundice en las dimensiones de la calidad de datos: completitud, validez, unicidad, actualidad y consistencia.
8 artículos
- ¿Qué es la calidad de datos?
- ¿Qué es una puntuación de calidad de datos?
- Las cinco dimensiones de la calidad de datos
Preparación para IA
Prepare sus datos de Salesforce para Agentforce y las iniciativas de IA.
7 artículos
- Detección de PII
- Calidad de datos para Agentforce: preparar sus datos de Salesforce para la IA
- Lista de verificación de preparación de datos para Agentforce
Buenas prácticas
Orientación estratégica para la gobernanza de datos, la medición y la creación de una cultura de calidad de datos.
4 artículos
- Construir un marco de gobernanza de datos
- Medir la calidad de datos
- Construir una cultura de calidad de datos
Salesforce
4 artículos
- La calidad de datos en Salesforce
- Cómo medir la calidad de datos en Salesforce
- Cómo mejorar la calidad de datos en Salesforce
Casos de uso
6 artículos
- Completitud: escenarios de configuración
- Consistencia: escenarios de configuración
- Validez: escenarios de configuración
Usar DQS
4 artículos
- Introducción a DQS
- Guía del Definition Builder
- Ejecutar análisis
Todos los artículos
Primeros pasos
Introducción a la calidad de datos
Comience con los fundamentos de la calidad de datos y descubra cómo DQS le ayuda a medir y mejorar sus datos de Salesforce.
Primeros pasos
Por qué importa la calidad de datos
Comprenda el impacto empresarial de la mala calidad de datos y por qué las organizaciones están invirtiendo ahora en calidad de datos.
Primeros pasos
Guía de inicio rápido
Pase de cero a sus primeras conclusiones sobre calidad de datos en 10 minutos. Guía paso a paso para empezar.
Calidad de datos
¿Qué es la calidad de datos?
Conozca qué significa la calidad de datos, cómo medirla y por qué determina el éxito de sus iniciativas de informes, automatización e IA.
Calidad de datos
¿Qué es una puntuación de calidad de datos?
Una puntuación de calidad de datos convierte el estado de sus datos en un único número. Conozca cómo se calcula, qué se considera una buena puntuación y cómo seguirla a lo largo del tiempo.
Calidad de datos
Las cinco dimensiones de la calidad de datos
Conozca las cinco dimensiones que mide DQS: completitud, validez, unicidad, actualidad y consistencia.
Calidad de datos
Completitud
Las 10 métricas de completitud que mide DQS, el embudo de diagnóstico para encontrar datos faltantes y cómo configurar el análisis de completitud.
Calidad de datos
Validez
Las 6 métricas de validez que mide DQS, el flujo de diagnóstico para encontrar errores de formato y ruido, y cómo configurar la validación basada en patrones.
Calidad de datos
Unicidad
Las 6 métricas de unicidad que mide DQS, el flujo de diagnóstico para encontrar duplicados y contenido repetitivo, y cómo configurar el análisis de unicidad.
Calidad de datos
Actualidad
Las 6 métricas de actualidad que mide DQS, el flujo de diagnóstico para encontrar fechas obsoletas y anómalas, y cómo configurar el análisis de frescura.
Calidad de datos
Consistencia
Las 6 métricas de consistencia que mide DQS, el flujo de diagnóstico para encontrar la fragmentación de valores y cómo configurar el análisis de conformance.
Preparación para IA
Detección de PII
Los 8 patrones de detección de PII que utiliza DQS, tres presets para escenarios de análisis habituales y cómo configurar la detección basada en patrones.
Preparación para IA
Calidad de datos para Agentforce: preparar sus datos de Salesforce para la IA
Mejore la calidad de datos y la preparación de datos para Agentforce. Una guía práctica para preparar sus datos de Salesforce para agentes de IA con DQS: completitud, consistencia y detección de PII.
Preparación para IA
Lista de verificación de preparación de datos para Agentforce
Una lista de verificación práctica de preparación de datos para Agentforce. Evalúe si sus datos de Salesforce están listos para los agentes de IA en completitud, consistencia, PII y más.
Preparación para IA
Por qué Agentforce da respuestas incorrectas: causas raíz de calidad de datos
Por qué Agentforce da respuestas incorrectas: 6 causas raíz de calidad de datos detrás de respuestas inexactas y alucinaciones, la métrica de DQS que diagnostica cada una y la solución.
Preparación para IA
Agentforce y PII: proteger los datos sensibles antes de desplegar la IA
Agentforce lee el PII oculto en los campos de texto de Salesforce. Aprenda a encontrar y remediar los datos sensibles antes del despliegue para reducir el riesgo de cumplimiento.
Preparación para IA
Limpieza de datos de Salesforce para Agentforce: guía objeto por objeto
Un manual de limpieza de datos de Salesforce a nivel de campo para Agentforce. Qué objetos y campos limpiar primero para agentes de servicio y de ventas, mapeados a DQS.
Preparación para IA
Calidad de datos en Agentforce: preguntas frecuentes
Respuestas a las preguntas habituales sobre la calidad de datos en Agentforce: si Agentforce necesita datos limpios, qué datos lee, los umbrales de preparación, el riesgo de PII y cómo prepararse.
Buenas prácticas
Construir un marco de gobernanza de datos
Establezca roles, políticas y estándares de gobernanza para gestionar la calidad de datos en toda su organización.
Buenas prácticas
Medir la calidad de datos
Defina KPI, construya cuadros de mando y compare su calidad de datos con referentes para impulsar la mejora continua.
Buenas prácticas
Construir una cultura de calidad de datos
Impulse la adopción y la sostenibilidad mediante la gestión del cambio, la formación y la alineación organizativa.
Buenas prácticas
10 errores habituales de calidad de datos
Evite los errores que descarrilan las iniciativas de calidad de datos y conozca las estrategias de recuperación.
Salesforce
La calidad de datos en Salesforce
Qué significa la calidad de datos en Salesforce, por qué se degradan los datos del CRM, las seis dimensiones que importan y cómo medirla y mejorarla de forma nativa.
Casos de uso
Completitud: escenarios de configuración
Tres recorridos prácticos que muestran cómo configurar el análisis de completitud de DQS para distintas necesidades del negocio.
Usar DQS
Introducción a DQS
Descubra qué es Data Quality Sense, cómo funciona y por qué una arquitectura nativa de Salesforce es clave para sus datos.
Salesforce
Cómo medir la calidad de datos en Salesforce
Cómo funciona una puntuación de calidad de datos (puntuación de fiabilidad de datos) en Salesforce: dimensiones ponderadas, desgloses por campo y seguimiento en el tiempo.
Casos de uso
Consistencia: escenarios de configuración
Tres recorridos prácticos que muestran cómo configurar el análisis de consistencia de DQS para distintas necesidades del negocio.
Usar DQS
Guía del Definition Builder
Guía paso a paso para crear Definitions de DQS con el asistente de 5 pasos. Configure objetos, campos, umbrales y pesos de las dimensiones.
Salesforce
Cómo mejorar la calidad de datos en Salesforce
Un flujo de trabajo práctico y repetible para mejorar y mantener la calidad de datos en Salesforce: detectar, priorizar, corregir, prevenir y supervisar.
Casos de uso
Validez: escenarios de configuración
Tres recorridos prácticos que muestran cómo configurar el análisis de validez de DQS para distintas necesidades del negocio.
Usar DQS
Ejecutar análisis
Aprenda a ejecutar análisis de DQS, supervisar el progreso, gestionar grandes conjuntos de datos y programar análisis recurrentes.
Salesforce
Dashboard de calidad de datos en Salesforce: las métricas que importan
Qué debe seguir un dashboard de calidad de datos en Salesforce: la puntuación de calidad de datos, desgloses por dimensión, salud de los campos, tendencias y exposición de PII.
Casos de uso
Actualidad: escenarios de configuración
Tres recorridos prácticos que muestran cómo configurar el análisis de actualidad de DQS para distintas necesidades del negocio.
Usar DQS
Entender los resultados
Aprenda a interpretar los resultados de los análisis de DQS, leer las puntuaciones por dimensión, desglosar los registros afectados y exportar datos para la limpieza.
Casos de uso
Unicidad: escenarios de configuración
Tres recorridos prácticos que muestran cómo configurar el análisis de unicidad de DQS para distintas necesidades del negocio.
Casos de uso
Detección de PII: escenarios de configuración
Tres recorridos prácticos que muestran cómo configurar la detección de PII de DQS para distintas necesidades de análisis.
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