{"id":63196,"date":"2018-06-22T00:00:00","date_gmt":"2018-06-22T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/limpieza-de-datos-y-calidad-de-la-vinculacion-de-los-registros\/"},"modified":"2022-03-21T19:31:04","modified_gmt":"2022-03-21T19:31:04","slug":"limpieza-de-datos-y-calidad-de-la-vinculacion-de-los-registros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/limpieza-de-datos-y-calidad-de-la-vinculacion-de-los-registros\/","title":{"rendered":"Limpieza de datos y calidad de la vinculaci\u00f3n de los registros"},"content":{"rendered":"

La vinculaci\u00f3n de registros es un m\u00e9todo utilizado para vincular los registros de datos a las mismas entidades, como los clientes. La vinculaci\u00f3n de registros<\/a> puede utilizarse para mejorar la calidad e integridad de los datos, para permitir la reutilizaci\u00f3n de las fuentes de datos existentes. Al tratar con datos procedentes de diversas fuentes, ya sea que los datos provengan de revisiones, datos internos, proveedores de datos externos o raspados de la web, a menudo queremos vincular a las personas o empresas entre los conjuntos de datos. Por desgracia, casi nunca empezamos con datos perfectamente limpios. Cuando se utilizan datos estructurados, los individuos cometen errores de despiste, como confundir las letras de los nombres, los valores individuales se registran de forma err\u00f3nea y los errores de medici\u00f3n afectan a los resultados. Pueden ocurrir numerosas cosas antes de llegar a descifrar los datos. Ocasionalmente, lo que es a\u00fan m\u00e1s molesto, distintas fuentes utilizan nombres diferentes para una entidad similar. Estas peque\u00f1as diferencias hacen que sea terrible fusionar simplemente los datos<\/a> en los identificadores distintivos. El proceso para vincular los datos individuales o de la empresa entre las fuentes se denomina vinculaci\u00f3n de registros. La vinculaci\u00f3n de registros (RL) es el proceso de encontrar el mismo registro en todos los conjuntos de datos. Los registros pueden ser personas, libros, etc. Se ha convertido en una disciplina importante en la inform\u00e1tica y en el Big Data.<\/p>\n

Independientemente del m\u00e9todo de vinculaci\u00f3n que se utilice, el procedimiento de vinculaci\u00f3n suele estar encabezado por una etapa de limpieza de datos. La limpieza de datos (ocasionalmente llamada estandarizaci\u00f3n de datos<\/a> o depuraci\u00f3n de datos) incluye la modificaci\u00f3n, eliminaci\u00f3n o alteraci\u00f3n de alg\u00fan modo de los campos en funci\u00f3n de sus valores. Se espera que estos nuevos valores mejoren la calidad de los datos y, por tanto, sean m\u00e1s valiosos en el proceso de vinculaci\u00f3n. Hay dos tipos de vinculaci\u00f3n de datos que incluyen:
\nDeterminista <\/strong>
\nLa vinculaci\u00f3n determinista de registros produce asociaciones establecidas en el n\u00famero de identificadores separados que son iguales entre los grupos de datos existentes. Se supone que dos registros coinciden mediante un proceso de asociaci\u00f3n de registros determinista si todos o algunos identificadores son iguales.
\nProbabil\u00edstico <\/strong>
\nEste m\u00e9todo, que a veces se denomina coincidencia difusa<\/a> incluyen un m\u00e9todo diferente para el problema de vinculaci\u00f3n de registros al considerar una variedad m\u00e1s amplia de identificadores potenciales, calculando pesos para cada identificador en funci\u00f3n de su capacidad proyectada para clasificar correctamente una coincidencia o una no coincidencia, y utilizando estos pesos para calcular la probabilidad de que dos supuestos registros se refieran a la entidad similar. Los pares de registros con probabilidades por encima de una arista determinada se reflejan como coincidencias, mientras que los pares con probabilidades por debajo de otra arista se reflejan como no coincidencias; los pares que se encuentran entre estas dos aristas se reflejan como \u00abposibles coincidencias\u00bb y pueden tratarse en consecuencia.
\nDesaf\u00edo en la vinculaci\u00f3n de registros<\/strong>
\nUno de los principales retos de la vinculaci\u00f3n de registros es la falta de identificadores de objetos comunes en diversos sistemas de origen que deben coordinarse. Como resultado de esto, el emparejamiento debe dirigirse utilizando cualidades que contengan informaci\u00f3n parcialmente identificativa, como nombres, direcciones o fechas de nacimiento. Aunque esta informaci\u00f3n de clasificaci\u00f3n suele ser de baja calidad y adolece, sobre todo, de diferencias y fallos tipogr\u00e1ficos que se producen con regularidad, dicha informaci\u00f3n puede cambiar con el tiempo, los errores humanos o s\u00f3lo est\u00e1 disponible en parte en las fuentes que hay que coordinar. Durante la \u00faltima d\u00e9cada, se han producido avances sustanciales en diferentes aspectos del proceso de vinculaci\u00f3n de registros, en particular sobre c\u00f3mo aumentar la precisi\u00f3n del cotejo de datos, y c\u00f3mo calibrar el cotejo de datos<\/a> a sistemas muy grandes que contienen millones de registros.<\/p>\n

Calidad y limpieza de datos<\/h2>\n

El proceso de limpieza de datos<\/a> incluye la eliminaci\u00f3n de datos descartados, obsoletos o err\u00f3neos. La limpieza de los datos es un elemento fundamental para obtener informaci\u00f3n, informes y an\u00e1lisis correctos. En toda la organizaci\u00f3n, las personas toman decisiones empresariales basadas en los datos que se les proporcionan. La limpieza de datos ofrece datos de alta calidad que ayudan a superar los retos del fraude y permiten a las organizaciones cumplir con la normativa. Los datos de alta calidad sobre las entidades comerciales clave ofrecen el canal de crecimiento para una empresa de \u00e9xito.
\nMediante el uso de t\u00e9cnicas de limpieza de datos, las organizaciones pueden cotejar y reconocer r\u00e1pidamente los duplicados en sus datos. Los registros de clientes limpios permiten realizar ventas y publicidad efectivas y ayudan a la organizaci\u00f3n a crecer. Imag\u00ednese que tiene que ponerse en contacto con el mismo cliente varias veces debido a varias entradas en el sistema: es costoso y requiere mucho tiempo para el personal de ventas y asistencia, es dif\u00edcil para el analista de datos, es engorroso para el desarrollador de BI y es frustrante para el cliente. La mala calidad de los datos tambi\u00e9n afecta al valor de la marca y perjudica la experiencia del cliente.
\nSelecci\u00f3n de atributos clave en la vinculaci\u00f3n de registros
\nEsto incluye la elecci\u00f3n de las mejores caracter\u00edsticas en las que podemos diferenciar entre dos individuos que son similares. En el caso de los registros individuales, el nombre, el apellido, la direcci\u00f3n y el correo electr\u00f3nico son las caracter\u00edsticas principales. El objetivo es hacer, para un par de registros, un \u00abvector de comparaci\u00f3n\u00bb de las puntuaciones de semejanza de cada atributo componente. Las puntuaciones de semejanza pueden ser simplemente booleanas (coincidencia o no coincidencia) o pueden ser valores reales con funciones de distancia.<\/p>\n

Prototipos<\/h2>\n

Se trata de desarrollar los programas para realizar la vinculaci\u00f3n de registros y el procesamiento de datos de peque\u00f1as muestras de datos antes de aplicarlos a todo el conjunto de datos. Como normalmente el tama\u00f1o de los conjuntos de datos es enorme y requiere mucho tiempo y c\u00e1lculos. Esto ayuda a ajustar los algoritmos y el proceso de vinculaci\u00f3n de registros, ya que el tiempo de respuesta disminuye considerablemente al realizar las pruebas. Es significativo que el conjunto de muestras debe ser la representaci\u00f3n del conjunto de datos real.<\/p>\n

Comparaci\u00f3n por parejas<\/h2>\n

Tras la construcci\u00f3n de un vector de similitudes por componentes para un par de registros, es importante calcular la probabilidad de que el par registrado sea una coincidencia. Existen numerosos m\u00e9todos para determinar la probabilidad de una coincidencia. Dos m\u00e9todos sencillos consisten en utilizar una suma ponderada o una media de las puntuaciones de similitud de los componentes. Otro m\u00e9todo sencillo es aplicar la concordancia basada en reglas, pero la formaci\u00f3n manual es dif\u00edcil. Las puntuaciones de similitud se generan bas\u00e1ndose en varios algoritmos que normalmente coinciden con las cadenas, entre los que se incluyen los algoritmos de distancia de edici\u00f3n y de coincidencia de cadenas difusas.<\/p>\n

Medici\u00f3n del rendimiento<\/h2>\n

La calidad de la vinculaci\u00f3n de los registros puede medirse mediante la siguiente dimensi\u00f3n:<\/p>\n

    \n
  • El n\u00famero de pares de registros vinculados correctamente (verdaderos positivos)<\/li>\n
  • El n\u00famero de pares de registros vinculados incorrectamente (falsos positivos, error de tipo I)<\/li>\n
  • El n\u00famero de pares de registros desvinculados correctamente (verdaderos negativos)<\/li>\n<\/ul>\n

    El n\u00famero de pares de registros desvinculados incorrectamente (falsos negativos, error de tipo II).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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