Masaje de datos: beneficios y mejores prácticas

Suponga que su supervisor le pide que acceda a la base de datos de su empresa y busque un dato específico sobre un determinado producto o cliente. Si bien parece una tarea sencilla, puede ser un desafío ubicar con precisión esa información si la base de datos no está formateada de la manera prevista. Peor aún, su base de datos puede incluir campos redundantes y datos corruptos.

¿Entonces que haces ahora?

Ahí es donde entra en escena el masaje de datos.

¿Qué es exactamente el masaje de datos? ¿Y cómo masajeas los datos?

En este blog, profundizaremos en el proceso de masaje de datos y cubriremos algunos de sus beneficios clave y mejores prácticas.

¿Qué es el masaje de datos?

Masaje de datos, también conocido como limpieza de datos or proceso de depuración de datos, es una forma de eliminar información innecesaria de los datos o limpiar un conjunto de datos para que sea utilizable. Implica procesar datos para cambiar formatos de datos, eliminar caracteres no deseados, duplicados, espacios en blanco y más. En pocas palabras, el masaje de datos es el " ' paso en el ETL .

Aplicación de técnicas de masaje en los datos

Algunas técnicas comunes de masaje de datos que convierten los datos en forma utilizable incluyen:

• Cambiar el formato de los datos de origen para que sea compatible con el sistema de destino (por ejemplo, cambiar el formato de fecha de dd / mm / aaaa a mm / dd / aaaa).
• Reemplazo de valores faltantes con valores predeterminados (por ejemplo, ingresar '0' siempre que no se proporcione una cantidad).
• Filtrar datos que no se desean en el sistema de destino.
• Verificar la validez de los datos y corregir los registros que pueden generar errores (por ejemplo, eliminar caracteres especiales como * ^ & que invalidan los datos).
• Estandarizar los datos para eliminar las variaciones (por ejemplo, reemplazar mayúsculas por minúsculas o reemplazar '01' con '1').

¿Por qué es importante masajear los datos?

Según la IBM, El 80% del tiempo de un científico de datos se dedica a preparar, limpiar y organizar datos, dejando solo el 20% del tiempo para analizarlos.

Esto se debe a que las empresas generalmente generan un gran volumen de datos de diferentes fuentes, que pueden tener imperfecciones debido a redundancias o inconsistencias. Para que estos datos sean utilizables para el análisis, deben limpiarse, formatearse y estandarizarse; de lo contrario, los resultados serán sesgados.

Aquí es donde entra en juego el masaje de datos.

Transformando, limpiando, normalizando y integrando datos, podrás garantizar la veracidad de los datos y posteriormente, tu toma de decisiones.

Mejores prácticas de masaje de datos

Siga estas mejores prácticas para garantizar el éxito de este proceso:

1. Crear un plan de calidad de datos

El primer paso es establecer expectativas claras para sus datos y crear calidad de los datos KPIs basados ​​en reglas de negocio específicas. Además, considere cómo va a realizar un seguimiento de esos KPI. Esto le ayudará a mantener la higiene de los datos de forma continua.

Es importante saber dónde ocurren la mayoría de las fallas de calidad de los datos para poder identificar claramente cualquier dato erróneo. Eficaz gestión de la calidad de los datos le ayudará a identificar y resolver esos errores.

2. Estructura de datos en el punto de entrada

Antes de procesar datos, es importante verificar los datos críticos en el punto de entrada. Esto garantiza que todos los datos sean consistentes cuando ingresan a su repositorio de datos, lo que le facilitará la detección de duplicados.

Cree un procedimiento operativo estándar (SOP) para que su equipo solo propague datos estructurados en su base de datos.

3. Validar la precisión de los datos

Utilice herramientas de masaje de datos que validar La precisión de sus datos en tiempo real. Estas herramientas pueden ayudarlo a masajear sin problemas varios conjuntos de datos sin comprometer la precisión.

4. Eliminar duplicados

La duplicación de datos en su repositorio corrompe los resultados y aumenta el costo de mantenimiento. Además, le impide tener una vista precisa y única de los datos. Por lo tanto, al masajear sus datos, es importante detectar y eliminar las replicaciones de datos.

5. Agregar datos

A veces, puede tener valores nulos o registros incompletos en sus datos de origen. Para que su conjunto de datos sea completo, es importante eliminar estos valores nulos o espacios en blanco. Los datos completos agilizan la inteligencia empresarial y el análisis.

Por lo tanto, al masajear sus datos, es importante agregar datos para que su conjunto de datos sea lo más completo posible.

Al implementar las mejores prácticas discutidas anteriormente, puede identificar datos irrelevantes y, por extensión, garantizar la implementación exitosa de sus procesos de datos.

Conclusión

El paso más importante del masaje de datos es reconocer las fuentes de datos sucios en su repositorio. Esto lo ayudará a evitar que se acumulen datos incorrectos o duplicados.

Cuando se trata de automatizar el masaje de datos, Astera Centerprise puede ser tu solución definitiva. Es un software de integración de datos de extremo a extremo que le permite masajear los datos utilizando transformaciones integradas, sin ningún tipo de codificación. Puede aprovechar sus capacidades de orquestación de procesos para secuenciar trabajos de integración y transformación y ejecutar múltiples tareas en paralelo.

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