Empecemos.<\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 es un software o herramienta de limpieza de datos? <\/strong><\/h2>\nAntes de hablar de la herramienta, hablemos del problema, es decir, de los malos datos.<\/p>\n
Si alguna vez ha echado un vistazo a los datos de los clientes de su empresa, se habr\u00e1 dado cuenta de que est\u00e1n literalmente desordenados.<\/p>\n
He aqu\u00ed una muestra:<\/p>\n
![\"data](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/datacleansingtools-1024x419.png\")
<\/p>\n
En el momento en que necesite estos datos para fines de marketing, promoci\u00f3n o toma de decisiones estrat\u00e9gicas, estar\u00e1 perdiendo un tiempo cr\u00edtico para solucionar estos problemas. Y lo que es peor, es posible que ni siquiera pueda utilizar los datos.<\/p>\n
No es posible arreglar manualmente estos errores. Por supuesto, se puede dejar en manos de los inform\u00e1ticos, pero \u00e9stos s\u00f3lo van a empeorar el problema. Los inform\u00e1ticos no comprenden la sensibilidad y la naturaleza de los datos como lo hacen los usuarios de la empresa. Al final, acabar\u00e1 dedicando m\u00e1s tiempo del necesario a coordinarse con el departamento de TI, a revisar los cambios y a retrasar sus objetivos.<\/p>\n
Aqu\u00ed es donde entra en juego la necesidad de un software de limpieza de datos<\/a>.<\/p>\nUna herramienta de limpieza de datos<\/a> es una soluci\u00f3n f\u00e1cil de usar dise\u00f1ada para los usuarios de la empresa. Es un software importante e imprescindible que permite solucionar todos los problemas de calidad de los datos, como se ha indicado anteriormente. Sin embargo, un software de limpieza de datos de primera clase como DataMatch<\/a> Enterprise hace mucho m\u00e1s que limpiar: le permite eliminar duplicados de m\u00faltiples fuentes de datos<\/a>, cruzar datos<\/a>, fusionar datos<\/a>, estandarizar<\/a> y optimizar sus datos actuales.<\/p>\nPuedes hacer todo esto *sin*<\/strong> la ayuda de recursos inform\u00e1ticos, directamente en tu escritorio. Tambi\u00e9n tardar\u00e1 menos de una hora en limpiar y ordenar un mill\u00f3n de filas de datos. Eso le ahorra tiempo, esfuerzo y dinero.<\/p>\n\u00bfC\u00f3mo se hace la limpieza de datos?<\/strong><\/h2>\nTradicionalmente, la limpieza de datos se hac\u00eda de forma manual. De hecho, en algunas organizaciones actuales, todav\u00eda se encuentran personas dedicadas exclusivamente a extraer datos, arreglarlos dividi\u00e9ndolos en m\u00faltiples segmentos, ejecutar funciones de Excel para filtrar y clasificar los duplicados o las inexactitudes.<\/p>\n
Las empresas que utilizan SQL tienen programadores y recursos dedicados que conocen el lenguaje para limpiar las entradas. Esto deja a los usuarios de la empresa fuera de juego y dependientes de los plazos del programador de SQL.<\/p>\n
Mientras que un software de limpieza de datos le ayuda f\u00e1cilmente a unir dos conjuntos de datos, en SQL tendr\u00e1 que ejecutar consultas como las siguientes para fusionar dos tablas.<\/p>\n
![\"two](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/example.png\")
<\/p>\n
select id, name, dept_name from<\/strong><\/p>\ndatos_del_alumno s join detalles_del_departamento d<\/strong><\/p>\non s.dept_id = d.dept_id;<\/strong><\/p>\nFuente: DataCamp<\/a><\/em><\/p>\nEsto no s\u00f3lo lleva mucho tiempo, sino que adem\u00e1s es poco pr\u00e1ctico cuando se trata de resolver problemas de datos complejos.<\/p>\n
En la era de los grandes datos, las cosas se complican.<\/p>\n
Los datos de su CRM ya no consisten en unos pocos cientos de filas de informaci\u00f3n b\u00e1sica de contacto. Hoy en d\u00eda, puede consistir en datos de comportamiento, datos sociales, datos digitales, datos de transacciones y mucho m\u00e1s. Dependiendo de las necesidades de su organizaci\u00f3n, puede tener conjuntos de datos a\u00fan m\u00e1s complejos que no pueden ser limpiados con los m\u00e9todos tradicionales y requieren t\u00e9cnicas avanzadas de limpieza de datos de CRM<\/a>. Leer m\u00e1s sobre C\u00f3mo limpiar su base de datos de clientes<\/a><\/p>\nLas grandes marcas multinacionales utilizan soluciones costosas como Informatica, Oracle o IBM para resolver sus problemas de calidad de datos, pero aqu\u00ed hay un hecho rotundo: no todas las empresas tienen el presupuesto para adquirir una soluci\u00f3n de estos tipos. S\u00f3lo la soluci\u00f3n de Oracle cuesta m\u00e1s de 200.000 d\u00f3lares y hay que utilizar varias herramientas para obtener los resultados deseados.<\/p>\n
As\u00ed pues, a las empresas de nivel medio les quedan pocas opciones, salvo intentar hacer una limpieza manual o subcontratar recursos de terceros que utilicen hojas de Excel y sus funciones para limpiar los problemas de datos b\u00e1sicos. Por ello, una soluci\u00f3n como DataMatch Enterprise es perfecta para las organizaciones que quieren una herramienta en su escritorio o en su servidor en la nube para hacer el trabajo sin todas las complicaciones y los adornos innecesarios que conllevan otras soluciones.<\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 significa exactamente la limpieza de datos?<\/strong><\/h2>\nLimpiar los datos de errores ortogr\u00e1ficos, resolver los problemas de formato, desduplicar los datos duplicados<\/a> y asegurarse de tener datos sin errores.<\/p>\nA estas alturas ya sabes que tienes datos desordenados y que hay que limpiarlos. Tambi\u00e9n sabe c\u00f3mo se utilizan los m\u00e9todos tradicionales para limpiar los datos. Pero cuando se trata de un software, \u00bfc\u00f3mo se hace la limpieza de datos?<\/p>\n
Perm\u00edtanme explicar esto utilizando el marco de DataMatch Enterprise.<\/p>\n
Perfile sus datos para ver los problemas que los afectan: <\/strong>No puede limpiar los datos si no sabe qu\u00e9 es lo que est\u00e1 mal en ellos. Puede utilizar las funciones de Excel para identificar filas y columnas incompletas, pero no puede utilizarlas para resaltar columnas espec\u00edficas que tengan caracteres no imprimibles, o que tengan n\u00fameros en los campos de nombre y letras en los campos de n\u00famero. Se trata de problemas que no suelen pasar desapercibidos, pero que se convierten en grandes obst\u00e1culos cuando hay que utilizar los datos.<\/p>\nAs\u00ed pues, la primera parte de la limpieza de datos consiste en identificar realmente los problemas que afectan a los datos. Una vez que haya podido identificar los problemas, podr\u00e1 pasar a limpiarla o fregarla<\/a>.<\/p>\n
<\/p>\nUna herramienta de limpieza de datos<\/a> es una soluci\u00f3n f\u00e1cil de usar dise\u00f1ada para los usuarios de la empresa. Es un software importante e imprescindible que permite solucionar todos los problemas de calidad de los datos, como se ha indicado anteriormente. Sin embargo, un software de limpieza de datos de primera clase como DataMatch<\/a> Enterprise hace mucho m\u00e1s que limpiar: le permite eliminar duplicados de m\u00faltiples fuentes de datos<\/a>, cruzar datos<\/a>, fusionar datos<\/a>, estandarizar<\/a> y optimizar sus datos actuales.<\/p>\n Puedes hacer todo esto *sin*<\/strong> la ayuda de recursos inform\u00e1ticos, directamente en tu escritorio. Tambi\u00e9n tardar\u00e1 menos de una hora en limpiar y ordenar un mill\u00f3n de filas de datos. Eso le ahorra tiempo, esfuerzo y dinero.<\/p>\n Tradicionalmente, la limpieza de datos se hac\u00eda de forma manual. De hecho, en algunas organizaciones actuales, todav\u00eda se encuentran personas dedicadas exclusivamente a extraer datos, arreglarlos dividi\u00e9ndolos en m\u00faltiples segmentos, ejecutar funciones de Excel para filtrar y clasificar los duplicados o las inexactitudes.<\/p>\n Las empresas que utilizan SQL tienen programadores y recursos dedicados que conocen el lenguaje para limpiar las entradas. Esto deja a los usuarios de la empresa fuera de juego y dependientes de los plazos del programador de SQL.<\/p>\n Mientras que un software de limpieza de datos le ayuda f\u00e1cilmente a unir dos conjuntos de datos, en SQL tendr\u00e1 que ejecutar consultas como las siguientes para fusionar dos tablas.<\/p>\n select id, name, dept_name from<\/strong><\/p>\n datos_del_alumno s join detalles_del_departamento d<\/strong><\/p>\n on s.dept_id = d.dept_id;<\/strong><\/p>\n Fuente: DataCamp<\/a><\/em><\/p>\n Esto no s\u00f3lo lleva mucho tiempo, sino que adem\u00e1s es poco pr\u00e1ctico cuando se trata de resolver problemas de datos complejos.<\/p>\n En la era de los grandes datos, las cosas se complican.<\/p>\n Los datos de su CRM ya no consisten en unos pocos cientos de filas de informaci\u00f3n b\u00e1sica de contacto. Hoy en d\u00eda, puede consistir en datos de comportamiento, datos sociales, datos digitales, datos de transacciones y mucho m\u00e1s. Dependiendo de las necesidades de su organizaci\u00f3n, puede tener conjuntos de datos a\u00fan m\u00e1s complejos que no pueden ser limpiados con los m\u00e9todos tradicionales y requieren t\u00e9cnicas avanzadas de limpieza de datos de CRM<\/a>. Leer m\u00e1s sobre C\u00f3mo limpiar su base de datos de clientes<\/a><\/p>\n Las grandes marcas multinacionales utilizan soluciones costosas como Informatica, Oracle o IBM para resolver sus problemas de calidad de datos, pero aqu\u00ed hay un hecho rotundo: no todas las empresas tienen el presupuesto para adquirir una soluci\u00f3n de estos tipos. S\u00f3lo la soluci\u00f3n de Oracle cuesta m\u00e1s de 200.000 d\u00f3lares y hay que utilizar varias herramientas para obtener los resultados deseados.<\/p>\n As\u00ed pues, a las empresas de nivel medio les quedan pocas opciones, salvo intentar hacer una limpieza manual o subcontratar recursos de terceros que utilicen hojas de Excel y sus funciones para limpiar los problemas de datos b\u00e1sicos. Por ello, una soluci\u00f3n como DataMatch Enterprise es perfecta para las organizaciones que quieren una herramienta en su escritorio o en su servidor en la nube para hacer el trabajo sin todas las complicaciones y los adornos innecesarios que conllevan otras soluciones.<\/p>\n Limpiar los datos de errores ortogr\u00e1ficos, resolver los problemas de formato, desduplicar los datos duplicados<\/a> y asegurarse de tener datos sin errores.<\/p>\n A estas alturas ya sabes que tienes datos desordenados y que hay que limpiarlos. Tambi\u00e9n sabe c\u00f3mo se utilizan los m\u00e9todos tradicionales para limpiar los datos. Pero cuando se trata de un software, \u00bfc\u00f3mo se hace la limpieza de datos?<\/p>\n Perm\u00edtanme explicar esto utilizando el marco de DataMatch Enterprise.<\/p>\n Perfile sus datos para ver los problemas que los afectan: <\/strong>No puede limpiar los datos si no sabe qu\u00e9 es lo que est\u00e1 mal en ellos. Puede utilizar las funciones de Excel para identificar filas y columnas incompletas, pero no puede utilizarlas para resaltar columnas espec\u00edficas que tengan caracteres no imprimibles, o que tengan n\u00fameros en los campos de nombre y letras en los campos de n\u00famero. Se trata de problemas que no suelen pasar desapercibidos, pero que se convierten en grandes obst\u00e1culos cuando hay que utilizar los datos.<\/p>\n As\u00ed pues, la primera parte de la limpieza de datos consiste en identificar realmente los problemas que afectan a los datos. Una vez que haya podido identificar los problemas, podr\u00e1 pasar a limpiarla o fregarla<\/a>.<\/p>\n\u00bfC\u00f3mo se hace la limpieza de datos?<\/strong><\/h2>\n
<\/p>\n\u00bfQu\u00e9 significa exactamente la limpieza de datos?<\/strong><\/h2>\n
![\"data](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/cleanmessydata-1024x620.png\")