El automatizado, Sin código Pila de datos
Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.
Gestión de datos: definición, importancia y beneficios
La disputa de datos transforma los datos para hacerlos compatibles con el sistema final, ya que los conjuntos de datos complejos e intrincados pueden dificultar el análisis de datos y los procesos comerciales. Las herramientas de gestión de datos transforman y organizan los datos de acuerdo con los requisitos del sistema de destino para que los datos sean utilizables para los procesos finales.
Pero, ¿qué es la disputa de datos y por qué es tan importante? Lee este articulo para saber.
- ¿Qué es la manipulación de datos?
- Negociación de datos frente a minería de datos
- ¿Por qué necesita disputas de datos?
- Pasos para realizar la disputa de datos
- Casos de uso común
- Limpie sus datos con una herramienta de gestión de datos automatizada
¿Qué es la manipulación de datos?
Disputa de datos implica transformadora y estructurando datos sin procesar en el formato deseado para mejorar la calidad y la usabilidad de los datos con fines de análisis o aprendizaje automático. También se le conoce como recopilación de datos. La manipulación de datos implica mapeo de campos de datos de origen a destino, por ejemplo, apuntar a un campo, fila o columna en un conjunto de datos e implementar una acción como unir, analizar, limpiar, consolidar o filtrar para producir la salida requerida.
Los componentes clave de la manipulación de datos incluyen:
- Transformación: Convertir datos de un formato a otro para cumplir con los requisitos de análisis.
- Limpieza: Eliminar inconsistencias, errores y valores atípicos para garantizar la precisión de los datos.
- Enriquecimiento: Mejorar los datos agregando información relevante o combinándola con otros conjuntos de datos.
A través de la discusión de datos, los datos analizados se vuelven más precisos y significativos, lo que conduce a mejores soluciones, decisiones y resultados.
A medida que las organizaciones manejan mayores volúmenes de datos diversos y no estructurados de múltiples fuentes, el proceso de preparación de datos para el análisis puede llevar mucho tiempo y ser costoso.
Los enfoques de autoservicio y la automatización de análisis pueden acelerar y mejorar la precisión de los procesos de manipulación de datos, reduciendo los errores introducidos por métodos manuales como Excel.
Después de discutir, puede utilizar los datos para procesarlos aún más con fines de inteligencia empresarial (BI), generación de informes o mejora de los procesos empresariales. Por lo tanto, el proceso garantiza que los datos estén listos para la automatización y análisis posteriores.
Negociación de datos frente a minería de datos
A algunas personas les cuesta entender la diferencia entre recopilación de datos y la minería de datos. Técnicas de minería de datos implican encontrar patrones y relaciones ocultas en grandes conjuntos de datos. Ayuda a las empresas a descifrar patrones significativos en sus datos, ya sean datos de código abierto o no.
Por otro lado, es un superconjunto de minería de datos y requiere muchos otros procesos de toma de decisiones, como limpieza de datos, transformar, integrar, etc. En este sentido, los datos discutidos son importantes para obtener informes precisos y conocimientos de inteligencia empresarial.
¿Por qué lo necesitas?
¿Sabes que los profesionales gastan casi 73% de su tiempo discutiendo datos? Esto significa que es un aspecto indispensable del procesamiento de datos. Ayuda a los usuarios comerciales a tomar decisiones concretas y oportunas al limpiar y estructurar los datos sin procesar en el formato requerido. La disputa de datos se está convirtiendo en una práctica común entre las principales organizaciones a medida que los datos se vuelven más desestructurados y diversos.
Los datos manejados con precisión garantizan que los datos de calidad se ingresen en análisis o procesos posteriores para consolidación y colaboración. Es esencial optimizar el viaje de datos a conocimiento y respaldar una toma de decisiones precisa.
La disputa de datos se puede organizar en un procedimiento consistente y repetible usando herramientas de integración de datos con capacidades de automatización que limpian y convierten las fuentes de datos en un formato reutilizado según los requisitos finales. Después de revertir los datos a un formato estándar, puede realizar análisis cruciales de conjuntos de datos cruzados. Además, la disputa de datos con Python es típica, ya que Python emplea diferentes métodos para disputar los datos almacenados en diferentes conjuntos de datos.
Pasos para realizar la disputa de datos
Como la mayoría de los procesos de análisis de datos, es un proceso iterativo en el que debe realizar los cinco pasos de forma recurrente para obtener los resultados deseados. Estos cinco pasos son los siguientes:
· Comprensión de datos
El primer paso es entender los datos en gran profundidad. Antes de aplicar procedimientos para limpiarlo, debe tener una idea clara de qué se tratan los datos. Esto le ayudará a encontrar el mejor enfoque para realizar exploraciones analíticas productivas. Por ejemplo, si tiene un conjunto de datos de clientes y descubre que la mayoría de sus clientes son de una parte del país, lo tendrá en cuenta antes de continuar.
· Estructuración
En la mayoría de los casos, tendrá datos sin procesar de manera desorganizada. No habrá ninguna estructura para ello. En el segundo paso, debe reestructurar el tipo de datos para facilitar el acceso, lo que podría significar dividir una columna o fila en dos o viceversa, lo que sea necesario para un mejor análisis.
· Limpieza
Casi todos los conjuntos de datos incluyen algunos valores atípicos que pueden sesgar los resultados del análisis. Tendrá que limpiar los datos para obtener resultados óptimos. En el tercer paso, tienes que cinclinar los datos exhaustivamente para un análisis superior. Deberá cambiar los valores nulos, eliminar duplicados y caracteres especiales y estandarizar el formato para mejorar la consistencia de los datos. Por ejemplo, puede reemplazar las muchas formas diferentes en que se registra un estado (como CA, Cal y Calif) con un formato estándar único.
· Enriqueciendo
Después del tercer paso, debe enriquecer sus datos, lo que significa hacer un balance de lo que hay en el conjunto de datos y elaborar estrategias para mejorarlo. Por ejemplo, una compañía de seguros de automóviles podría querer conocer las tasas de criminalidad en los vecindarios de sus usuarios para estimar mejor el riesgo.
· Validando
Reglas de validación indican algunos pasos de programación repetitivos que se utilizan para autenticar la confiabilidad, la calidad y la seguridad de los datos que tiene. Por ejemplo, tendrá que determinar si los campos del conjunto de datos son precisos mediante la verificación cruzada de datos u observando si los atributos se distribuyen normalmente.
Fuente de la imagen: i2tutorials
Casos de uso comunes
Dos de los casos de uso más comunes incluyen:
Detección de fraude
Con una herramienta de gestión de datos, una empresa puede realizar lo siguiente:
- Distinga el fraude corporativo mediante la identificación de comportamientos inusuales mediante el examen de información compleja, como correos electrónicos o chats web de varias partes y varias capas.
- Apoye la seguridad de los datos al permitir que los operadores no técnicos examinen y discutan los datos rápidamente para mantenerse al día con miles de millones de tareas de seguridad diarias.
- Garantice resultados de modelado precisos y repetibles al estandarizar y cuantificar conjuntos de datos estructurados y no estructurados.
- Mejore el cumplimiento garantizando que su empresa cumpla con los estándares gubernamentales y de la industria siguiendo los protocolos de seguridad durante la integración.
Análisis del comportamiento del cliente
Una herramienta de recopilación de datos puede ayudar a sus procesos comerciales a obtener información precisa rápidamente a través del análisis del comportamiento del cliente. Empodera al equipo de marketing para tomar decisiones comerciales en sus manos y sacar lo mejor de ellas. Puede utilizar herramientas de gestión de datos para:
- Disminuya el tiempo dedicado a la preparación de datos para el análisis.
- Comprenda rápidamente el valor comercial de sus datos
- Permita que su equipo de análisis utilice los datos de comportamiento del cliente directamente
- Permita que los científicos de datos descubran tendencias de datos a través del descubrimiento de datos y la creación de perfiles visuales
Limpie sus datos con una herramienta de gestión de datos automatizada
La gestión de datos es una parte esencial del proceso para una empresa que desea disfrutar de la mejor inteligencia empresarial y analítica impulsada por los resultados. Puede utilizar herramientas automatizadas para la gestión de datos, como Astera Centerprise. El software extrae datos y los transforma, limpia y estructura en el formato requerido por el negocio para ser consumido para análisis y BI. Los datos discutidos proporcionan resultados precisos que ayudan a las empresas a elaborar estrategias en consecuencia.
Intente Astera Centerprise de primera mano, y vea cómo puede ayudarlo a simplificar la disputa de datos.
