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Utilizar una herramienta de autoservicio para la preparación de datos

Lalimpieza de datos y la preparación de datos no son lo mismo. Cuando se limpian los datos, se eliminan las inexactitudes, las invalideces y la basura de los mismos. Pero cuando se realiza la preparación de los datos, se está proporcionando para que se utilicen para un fin previsto. Dedicar tiempo a la preparación de los datos le permite confiar en ellos, en el proceso de inteligencia empresarial y en la validez de los conocimientos derivados de ellos.

Actividades de preparación de datos

La limpieza de los datos es una de las actividades de la preparación de los mismos. En la preparación de los datos se incluyen otras actividades, pero normalmente sólo se realizan las que son relevantes para el propósito del proceso de análisis. A continuación se detallan algunas de las actividades más comunes durante la preparación de los datos:

Integración de datos

La integración de datos implica la carga de datos desde múltiples fuentes dispares, como archivos locales de Excel, servidores de bases de datos relacionales, almacenes de datos en aplicaciones de terceros, etc. Es importante tener todos estos conjuntos de datos juntos en un solo lugar para poder analizarlos en los pasos posteriores. Las consultas personalizadas suelen estar formateadas para importar e integrar únicamente los atributos necesarios de los conjuntos de datos. Esto ayuda a mantener el proceso de análisis centrado en los datos que añaden valor a los conocimientos resultantes, y a eliminar cualquier ruido que pueda estar presente en los conjuntos de datos recopilados.

Perfilado de datos

La elaboración de perfiles de datos permite identificar posibles problemas con los conjuntos de datos actuales. ¿Cuáles son los problemas que están creando bloqueos en la calidad de sus datos y que, por tanto, deben solucionarse antes de pasar a la extracción de información? El perfilado de sus datos le mostrará una imagen completa de su conjunto de datos en términos de valores perdidos, mal escritos, no válidos y duplicados que contienen sus registros. Esto le dará una visión más profunda de los valores de sus datos y pondrá de manifiesto posibles oportunidades de limpieza.

Limpieza de datos

Se trata de una de las actividades que más tiempo requieren en la preparación de los datos. La limpieza de datos incluye tareas que garantizan una calidad de datos fiable, como la identificación de los valores que faltan y la especificación de los precisos, la eliminación de datos basura e inválidos, la comprobación de la exactitud y la relevancia de los datos, y la garantía de que los datos están actualizados. Como el proceso implica múltiples conjuntos de datos, deben aplicarse las mismas reglas de limpieza de datos para garantizar la coherencia de la calidad de los mismos.

Transformación de datos

Además de la integración y la limpieza de los datos, una parte importante del proceso de preparación es la transformación de los datos. No se trata de cambiar los datos, sino de transformarlos a un estado más útil para el proceso de análisis. Puede implicar el cambio de tipos de datos y formatos, como el cambio de fecha de MM/DD/AAAA a DD/MM/AAAA. Además, también incluye la realización de cálculos matemáticos sobre los valores de las columnas correspondientes para identificar un nuevo atributo para el registro, o el análisis de una columna para identificar múltiples atributos.

Comparación y deduplicación de datos

Cuando se integran desde múltiples fuentes, los datos tienden a contener múltiples registros para la misma entidad. Este paso consiste en cotejar los registros basándose en definiciones de coincidencia diseñadas a medida, e identificar los que pertenecen a la misma entidad. A veces es tan fácil como hacer coincidir un identificador único, pero es posible que tenga que utilizar algoritmos y técnicas de coincidencia avanzados, como la coincidencia fonética, numérica, de dominio específico y difusa. Una vez cotejados, los registros duplicados se eliminan para garantizar unos resultados de análisis sin sesgos.

Fusión y enriquecimiento de datos

Los registros duplicados pueden eliminarse, o también se pueden fusionar varios registros que representen la misma entidad en uno solo. Una vez que todos los conjuntos de datos se han limpiado, transformado y deduplicado, los conjuntos de datos resultantes pueden fusionarse para representar un único registro dorado. Este conjunto de datos se convierte en la entrada para su proceso de análisis.

Ingeniería y extracción de características

A menudo, la ingeniería y la extracción de características se tratan también como parte del proceso de preparación de datos. En este paso, los analistas estudian el conjunto de datos final y eligen los atributos que pueden desempeñar un papel integral en la optimización del proceso de análisis. La extracción de características suele realizarse reduciendo el número de atributos de los datos. Cuando las diferentes características de un conjunto de datos se fusionan en uno solo, cada atributo elegido sirve como «característica» principal para la lógica de la inteligencia empresarial utilizada para obtener información.

Soluciones de preparación de datos

Aunque las actividades de preparación de datos pueden llevar mucho tiempo, es fundamental que los analistas de datos inviertan este tiempo en el proceso. Esto les da confianza en los datos y garantiza que los conocimientos resultantes sean fiables y precisos. Sin embargo, los analistas no deben preocuparse por las herramientas utilizadas para preparar los datos. Esto significa que, sea cual sea la herramienta o la técnica que se utilice para limpiar, integrar o transformar los datos, debe mantener el proceso intuitivo y simplificado.

Existen tres enfoques para las soluciones de preparación de datos:

Enfoque basado en el código

Para este enfoque, debe tener cierto nivel de conocimientos de programación. Una vez que haya diseñado la lógica personalizada para sus pasos de integración, limpieza, transformación y deduplicación de datos, puede implementarla en Python, R o cualquier otro lenguaje de programación. Durante este enfoque, se codifica el proceso detrás de las escenas, en lugar de manipular directamente los datos del frontend. Aunque le ofrece la flexibilidad de desarrollar su propia solución personalizada que puede aplicarse repetidamente a diferentes conjuntos de datos, tiene desafíos en términos de experiencia de código y capacidad de mantenimiento.

Enfoque centrado en los datos

En este enfoque, se utilizan herramientas de visualización de datos u hojas de cálculo para manipular directamente los datos desde el front-end. Aunque este enfoque no es repetible y es muy específico para los datos, es muy intuitivo y todos los cambios se reflejan a medida que se realizan.

Enfoque basado en procesos

En este enfoque, los procesos se configuran de forma intuitiva para preparar los datos según sea necesario. Todas las actividades de preparación de datos, como el cambio de tipos de datos, la validación de patrones, el diseño de definiciones de coincidencias, la depuración de registros duplicados y la creación de registros dorados, pueden configurarse en el diseño del proceso. El proceso puede utilizarse además para limpiar y transformar otros conjuntos de datos, por lo que es repetible. Un aspecto importante que hay que tener en cuenta es que un enfoque basado en procesos le ofrece un control centralizado de todas las actividades, de principio a fin.

¿Cómo puede ayudar una herramienta de preparación de datos de autoservicio y orientada al proceso?

Según una encuesta reciente realizada por Anaconda, los científicos de datos dedican el 45% de su tiempo a las tareas de preparación de datos, incluidas la carga y la limpieza de datos. La fase de preparación de los datos se considera tediosa y que lleva mucho tiempo a los analistas de datos, no porque no deban hacerla, sino porque es difícil realizar todas estas diversas actividades en un lugar central. Y así, estas actividades consumen la mayor parte de su tiempo.

Dado que las organizaciones exigen una visión empresarial más rápida y fiable, las herramientas de preparación de datos de autoservicio pueden desempeñar un papel importante en este proceso. Pueden ayudar a reducir el tiempo que transcurre desde la recogida de datos hasta la extracción de información. Dado que estas tareas se delegan principalmente en el equipo de TI de una organización, una herramienta de preparación de datos de autoservicio puede permitir a los analistas ejercer un mejor control y realizar análisis exploratorios.

Un enfoque orientado al proceso en una herramienta de preparación de datos de autoservicio ofrece un lugar central que permite integrar, estandarizar, transformar, deduplicar y fusionar datos de múltiples fuentes, sin dejar de vigilar los datos mientras se manipulan. Estas herramientas ponen el proceso de preparación de datos en el pedestal. Sin entrar en las profundidades del código, puede centrarse en construir un proceso repetible y configurable.

DataMatch Enterprise (DME) es una de esas herramientas de preparación de datos que le permite configurar su proceso de preparación de datos. Empezando por la importación de datos de varias fuentes, le guía a través de la creación de perfiles de datos, la limpieza, la estandarización, la deduplicación, la fusión y la supervivencia. Además, su módulo de verificación de direcciones le ayuda a limpiar las direcciones con unos pocos clics.

Una vez que los datos se han limpiado, analizado y estandarizado, el ISD le permite definir sus definiciones o reglas de correspondencia personalizadas, en función de las cuales se puede realizar la correspondencia de registros. Una vez hecho esto, ya tiene listo su registro de oro desde el que puede comenzar su proceso de análisis.

Póngase en contacto con nosotros hoy mismo o descargue una prueba gratuita para saber más sobre cómo puede ayudarle el ISD en su proceso de preparación de datos.

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