{"id":63002,"date":"2021-02-02T00:00:00","date_gmt":"2021-02-02T05:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/utilizar-una-herramienta-de-autoservicio-para-la-preparacion-de-datos\/"},"modified":"2026-01-01T11:57:39","modified_gmt":"2026-01-01T16:57:39","slug":"utilizar-una-herramienta-de-autoservicio-para-la-preparacion-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/utilizar-una-herramienta-de-autoservicio-para-la-preparacion-de-datos\/","title":{"rendered":"Utilizar una herramienta de autoservicio para la preparaci\u00f3n de datos"},"content":{"rendered":"

Lalimpieza de datos<\/a> y la preparaci\u00f3n 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 preparaci\u00f3n de los datos, se est\u00e1 proporcionando para que se utilicen para un fin previsto. Dedicar tiempo a la preparaci\u00f3n de los datos le permite confiar en ellos, en el proceso de inteligencia empresarial y en la validez de los conocimientos derivados de ellos.<\/p>\n

Actividades de preparaci\u00f3n de datos <\/b><\/h3>\n

La limpieza de los datos es una de las actividades de la preparaci\u00f3n de los mismos. En la preparaci\u00f3n de los datos se incluyen otras actividades, pero normalmente s\u00f3lo se realizan las que son relevantes para el prop\u00f3sito del proceso de an\u00e1lisis. A continuaci\u00f3n se detallan algunas de las actividades m\u00e1s comunes durante la preparaci\u00f3n de los datos:<\/p>\n

Integraci\u00f3n de datos <\/b><\/h4>\n

La integraci\u00f3n de datos implica la carga de datos desde m\u00faltiples 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 \u00fanicamente los atributos necesarios de los conjuntos de datos. Esto ayuda a mantener el proceso de an\u00e1lisis centrado en los datos que a\u00f1aden valor a los conocimientos resultantes, y a eliminar cualquier ruido que pueda estar presente en los conjuntos de datos recopilados.<\/p>\n

Perfilado de datos<\/b><\/h4>\n

La elaboraci\u00f3n de perfiles de datos<\/a> permite identificar posibles problemas con los conjuntos de datos actuales. \u00bfCu\u00e1les son los problemas que est\u00e1n creando bloqueos en la calidad de sus datos y que, por tanto, deben solucionarse antes de pasar a la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n? El perfilado de sus datos le mostrar\u00e1 una imagen completa de su conjunto de datos en t\u00e9rminos de valores perdidos, mal escritos, no v\u00e1lidos y duplicados que contienen sus registros. Esto le dar\u00e1 una visi\u00f3n m\u00e1s profunda de los valores de sus datos y pondr\u00e1 de manifiesto posibles oportunidades de limpieza.<\/p>\n

Limpieza de datos <\/b><\/h4>\n

Se trata de una de las actividades que m\u00e1s tiempo requieren en la preparaci\u00f3n de los datos. La limpieza de datos<\/a> incluye tareas que garantizan una calidad de datos fiable, como la identificaci\u00f3n de los valores que faltan y la especificaci\u00f3n de los precisos, la eliminaci\u00f3n de datos basura e inv\u00e1lidos, la comprobaci\u00f3n de la exactitud y la relevancia de los datos, y la garant\u00eda de que los datos est\u00e1n actualizados. Como el proceso implica m\u00faltiples conjuntos de datos, deben aplicarse las mismas reglas de limpieza de datos para garantizar la coherencia de la calidad de los mismos.<\/p>\n

Transformaci\u00f3n de datos <\/b><\/h4>\n

Adem\u00e1s de la integraci\u00f3n y la limpieza de los datos, una parte importante del proceso de preparaci\u00f3n es la transformaci\u00f3n de los datos. No se trata de cambiar los datos, sino de transformarlos a un estado m\u00e1s \u00fatil para el proceso de an\u00e1lisis. Puede implicar el cambio de tipos de datos y formatos, como el cambio de fecha de MM\/DD\/AAAA a DD\/MM\/AAAA. Adem\u00e1s, tambi\u00e9n incluye la realizaci\u00f3n de c\u00e1lculos matem\u00e1ticos sobre los valores de las columnas correspondientes para identificar un nuevo atributo para el registro, o el an\u00e1lisis de una columna para identificar m\u00faltiples atributos.<\/p>\n

Comparaci\u00f3n y deduplicaci\u00f3n de datos<\/b><\/h4>\n

Cuando se integran desde m\u00faltiples fuentes, los datos tienden a contener m\u00faltiples registros para la misma entidad. Este paso consiste en cotejar los registros<\/a> bas\u00e1ndose en definiciones de coincidencia dise\u00f1adas a medida, e identificar los que pertenecen a la misma entidad. A veces es tan f\u00e1cil como hacer coincidir un identificador \u00fanico, pero es posible que tenga que utilizar algoritmos y t\u00e9cnicas de coincidencia avanzados, como la coincidencia<\/a> fon\u00e9tica, num\u00e9rica, de dominio espec\u00edfico y difusa<\/a>. Una vez cotejados, los registros duplicados se eliminan para garantizar unos resultados de an\u00e1lisis sin sesgos.<\/p>\n

Fusi\u00f3n y enriquecimiento de datos <\/b><\/h4>\n

Los registros duplicados pueden eliminarse, o tambi\u00e9n se pueden fusionar<\/a> 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 \u00fanico registro dorado. Este conjunto de datos se convierte en la entrada para su proceso de an\u00e1lisis.<\/p>\n

Ingenier\u00eda y extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas <\/b><\/h4>\n

A menudo, la ingenier\u00eda y la extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas se tratan tambi\u00e9n como parte del proceso de preparaci\u00f3n de datos. En este paso, los analistas estudian el conjunto de datos final y eligen los atributos que pueden desempe\u00f1ar un papel integral en la optimizaci\u00f3n del proceso de an\u00e1lisis. La extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas suele realizarse reduciendo el n\u00famero de atributos de los datos. Cuando las diferentes caracter\u00edsticas de un conjunto de datos se fusionan en uno solo, cada atributo elegido sirve como \u00abcaracter\u00edstica\u00bb principal para la l\u00f3gica de la inteligencia empresarial utilizada para obtener informaci\u00f3n.<\/p>\n

Soluciones de preparaci\u00f3n de datos <\/b><\/h3>\n

Aunque las actividades de preparaci\u00f3n 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 t\u00e9cnica que se utilice para limpiar, integrar o transformar los datos, debe mantener el proceso intuitivo y simplificado.<\/p>\n

Existen tres enfoques para las soluciones de preparaci\u00f3n de datos<\/a>:<\/p>\n

Enfoque basado en el c\u00f3digo<\/b><\/h4>\n

Para este enfoque, debe tener cierto nivel de conocimientos de programaci\u00f3n. Una vez que haya dise\u00f1ado la l\u00f3gica personalizada para sus pasos de integraci\u00f3n, limpieza, transformaci\u00f3n y deduplicaci\u00f3n de datos, puede implementarla en Python, R o cualquier otro lenguaje de programaci\u00f3n. Durante este enfoque, se codifica el proceso detr\u00e1s de las escenas, en lugar de manipular directamente los datos del frontend. Aunque le ofrece la flexibilidad de desarrollar su propia soluci\u00f3n personalizada que puede aplicarse repetidamente a diferentes conjuntos de datos, tiene desaf\u00edos en t\u00e9rminos de experiencia de c\u00f3digo y capacidad de mantenimiento.<\/p>\n

Enfoque centrado en los datos <\/b><\/h4>\n

En este enfoque, se utilizan herramientas de visualizaci\u00f3n de datos u hojas de c\u00e1lculo para manipular directamente los datos desde el front-end. Aunque este enfoque no es repetible y es muy espec\u00edfico para los datos, es muy intuitivo y todos los cambios se reflejan a medida que se realizan.<\/p>\n

Enfoque basado en procesos <\/b><\/h4>\n

En este enfoque, los procesos se configuran de forma intuitiva para preparar los datos seg\u00fan sea necesario. Todas las actividades de preparaci\u00f3n de datos, como el cambio de tipos de datos, la validaci\u00f3n de patrones, el dise\u00f1o de definiciones de coincidencias, la depuraci\u00f3n de registros duplicados y la creaci\u00f3n de registros dorados, pueden configurarse en el dise\u00f1o del proceso. El proceso puede utilizarse adem\u00e1s 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.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo puede ayudar una herramienta de preparaci\u00f3n de datos de autoservicio y orientada al proceso? <\/b><\/h3>\n

Seg\u00fan una encuesta <\/a>reciente realizada por Anaconda, los cient\u00edficos de datos dedican el 45% de su tiempo a las tareas de preparaci\u00f3n de datos, incluidas la carga y la limpieza de datos. La fase de preparaci\u00f3n de los datos se considera tediosa y que lleva mucho tiempo a los analistas de datos, no porque no deban hacerla, sino porque es dif\u00edcil realizar todas estas diversas actividades en un lugar central. Y as\u00ed, estas actividades consumen la mayor parte de su tiempo.<\/p>\n

Dado que las organizaciones exigen una visi\u00f3n empresarial m\u00e1s r\u00e1pida y fiable, las herramientas de preparaci\u00f3n de datos de autoservicio pueden desempe\u00f1ar un papel importante en este proceso. Pueden ayudar a reducir el tiempo que transcurre desde la recogida de datos hasta la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n. Dado que estas tareas se delegan principalmente en el equipo de TI de una organizaci\u00f3n, una herramienta de preparaci\u00f3n de datos de autoservicio puede permitir a los analistas ejercer un mejor control y realizar an\u00e1lisis exploratorios.<\/p>\n

Un enfoque orientado al proceso en una herramienta de preparaci\u00f3n de datos de autoservicio ofrece un lugar central que permite integrar, estandarizar, transformar, deduplicar y fusionar datos de m\u00faltiples fuentes, sin dejar de vigilar los datos mientras se manipulan. Estas herramientas ponen el proceso de preparaci\u00f3n de datos en el pedestal. Sin entrar en las profundidades del c\u00f3digo, puede centrarse en construir un proceso repetible y configurable.<\/p>\n

DataMatch Enterprise<\/a> (DME) es una de esas herramientas de preparaci\u00f3n de datos que le permite configurar su proceso de preparaci\u00f3n de datos. Empezando por la importaci\u00f3n de datos<\/a> de varias fuentes, le gu\u00eda a trav\u00e9s de la creaci\u00f3n de perfiles de datos, la limpieza, la estandarizaci\u00f3n<\/a>, la deduplicaci\u00f3n<\/a>, la fusi\u00f3n y la supervivencia. Adem\u00e1s, su m\u00f3dulo de verificaci\u00f3n de direcciones<\/a> le ayuda a limpiar las direcciones con unos pocos clics.<\/p>\n

Una vez que los datos se han limpiado, analizado y estandarizado, el ISD le permite definir sus definiciones o reglas de correspondencia personalizadas, en funci\u00f3n 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 an\u00e1lisis.<\/p>\n

P\u00f3ngase en contacto con nosotros<\/a> hoy mismo o descargue una prueba gratuita<\/a> para saber m\u00e1s sobre c\u00f3mo puede ayudarle el ISD en su proceso de preparaci\u00f3n de datos.<\/p>\n

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C\u00f3mo funcionan las mejores soluciones de concordancia difusa de su clase: Combinando algoritmos establecidos y propios<\/b><\/p>\n


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