La limpieza de datos es una parte esencial del integración de datos y procesos de gestión, sin los cuales los datos son esencialmente inútiles. Sabes Las empresas pierden 3 billones de dólares al año ¿Debido a datos incorrectos? Tiene sentido ya que los datos incorrectos conducen a juicios y elecciones estratégicas incorrectas. Entonces, manteniendo calidad de los datos y la integridad debe ser la máxima prioridad para cualquier negocio.
Limpieza de datos Sin embargo, el proceso puede ser complejo si tiene diferentes conjuntos de datos de fuentes dispares. Lleva mucho tiempo y en esta era los datos tienen una vida útil. La mejor manera de acelerar el proceso es emplear herramientas de limpieza de datos, que aprovechan la automatización y eliminan cualquier proceso manual.
El proceso de limpieza de datos puede resultar complejo si tiene diferentes conjuntos de datos de fuentes dispares. Un eficiente limpieza de datos La estrategia ayuda a conservar la integridad de los datos durante cualquier datos de gestión proyecto.
¿Qué es la limpieza de datos y por qué es importante?
Limpieza de datos, o depuración de datos es el primer paso en preparación de datos. Implica identificar y corregir errores en un conjunto de datos para garantizar que solo se transfieran datos de alta calidad a los sistemas de destino.
Cuando la información proviene de varias fuentes, como un almacén de datos, una base de datos y archivos, es posible que tengan formatos de datos redundantes, incompatibles o sucios. Por ejemplo, muchas organizaciones recopilan datos de clientes a través de encuestas y formularios. La información recopilada con estos métodos a menudo no está estructurada y debe tratarse antes del análisis.
Otro ejemplo relevante podría ser la limpieza de datos y la creación de perfiles en el análisis de datos, lo que podría ayudar a un analista a encontrar patrones significativos en datos limpios y validados para respaldar las decisiones comerciales.
Además, dada la creciente dependencia de los sistemas y la tecnología de la información para obtener información comercial estratégica, la mala calidad de los datos aumenta la exposición de una organización al riesgo.
Por lo tanto, para seguir siendo competitivos en el dinámico entorno empresarial actual, es esencial eliminar las incoherencias de los datos. Por lo tanto, las empresas deben emplear un riguroso proceso de limpieza de datos para garantizar que sus activos de datos sean precisos y completos.
Cómo pueden ayudar las herramientas de limpieza de datos
Una herramienta de limpieza de datos hace que el proceso sea más rápido y eficiente al automatizar diversas tareas. Así es como una herramienta de limpieza de datos logra esto:
- Perfilado de datos automatizado: Una herramienta escanea y perfila automáticamente todo el conjunto de datos para identificar posibles problemas de calidad de los datos, como valores faltantes, duplicados, inconsistencias y errores de formato. Este proceso resalta rápidamente las áreas que requieren atención.
- Estandarización y Validación: Aplica reglas de estandarización para garantizar que los datos sigan un formato coherente y los valida con reglas predefinidas o datos de referencia.
- Deduplicación: Las herramientas de limpieza de datos pueden identificar fácilmente registros o entradas duplicados y fusionarlos o eliminarlos automáticamente.
- Análisis y Transformación: Una herramienta puede analizar estructuras de datos complejas, como direcciones o nombres, y transformarlos en un formato estandarizado sin ningún esfuerzo manual.
- Error de corrección: Estas herramientas pueden corregir automáticamente errores comunes, como faltas de ortografía o valores incorrectos, según reglas predefinidas.
Las 5 mejores herramientas de limpieza de datos
1. Astera Centerprise
Astera Centerprise es un código cero, completo solución de integración de datos, que es perfecto para la limpieza de datos. Ofrece avanzado perfil de datos y las capacidades de limpieza permiten a los usuarios garantizar la integridad de los datos comerciales críticos, acelerando el proceso de limpieza de datos en un entorno ágil y sin código.
Aquí hay algunas funciones de limpieza de datos que Astera Centerprise tiene que ofrecer:
Identificación de errores.
El primer paso de cada proceso de limpieza de datos es la creación de perfiles de datos, es decir, para identificar inconsistencias en los datos. El Transformación del perfil de datos permite a los usuarios examinar los datos de origen y obtener estadísticas detalladas sobre su contenido e integridad.
Los usuarios pueden estudiar los datos de origen y determinar el recuento de errores, el recuento en blanco, el tipo de datos, el recuento de duplicados, etc. Esta limpieza de información es importante para el análisis de datos avanzado.
Figura 1: Resultados de perfiles de datos
Corrección de duplicados en los datos
La duplicación de datos es una de las principales causas de la mala calidad de los datos. La duplicación suele ser el resultado directo de la entrada manual de datos o de la combinación de datos de múltiples fuentes. Astera ofrece Transformación distinta para identificar y eliminar duplicados de los datos.
tratar con Información incorrecta
Figura 2: Transformación de limpieza de datos
Una de las características más útiles que Astera ofertas es el Limpieza de datos transformación. Esta transformación permite a los usuarios eliminar espacios en blanco, letras, dígitos y puntuaciones no deseados. También da la Buscar y reemplazar opción que permite a los usuarios garantizar la coherencia de los datos. (Por ejemplo, reemplazando 00 con + para asegurar la consistencia en los datos). Los usuarios también pueden modificar los datos utilizando una expresión para la estandarización.
Validación contra reglas de calidad de datos
Figura 3: Reglas de calidad de datos
Astera también ofrece reglas de calidad de datos para que los usuarios puedan verificar sus datos de acuerdo con sus criterios comerciales. Los usuarios pueden definir tantas reglas como quieran.
2. Trifecta Wrangler
Trifacta Wrangler ayuda a los usuarios a limpiar, transformar y preparar fácilmente datos sin procesar para su posterior análisis y uso en diversas aplicaciones. Proporciona una interfaz fácil de usar y potentes funciones para tareas de limpieza y preparación de datos. Beneficia a los usuarios a través de:
- Interfaz sin código.
- Visualizaciones interactivas para un análisis eficaz.
- Sugerencias inteligentes para transformaciones de datos.
3. AbrirRefinar
OpenRefine, anteriormente Google Refine, es una poderosa herramienta utilizada para tareas de limpieza, transformación y preparación de datos. Tiene la ventaja de ser una herramienta de código abierto. Como resultado, sin embargo, también requiere algunos conocimientos técnicos para su uso. Proporciona una gestión de datos eficaz a través de:
- Facetado y agrupamiento.
- Tolerancia a fallas con redos ilimitados.
- Privacidad de los datos:
- Reconciliación de datos entre múltiples fuentes.
4. Winpure
Winpure es otra solución local sólida para la limpieza de datos. Está diseñado específicamente para manejar datos de CRM, pero también admite otras fuentes de datos. Permite a los usuarios comparar, limpiar y validar datos en una interfaz fácil de usar. Sus características clave incluyen:
- Coincidencia inteligente para detectar entradas confusas y mal escritas.
- Estadísticas detalladas de salud de datos.
- Alta velocidad y rendimiento.
- Informes y análisis a través de imágenes 3D.
5. Claridad TIBCO
A diferencia de otras herramientas aquí, TIBCO Clarity proporciona preparación de datos como un SaaS bajo demanda. Ofrece limpieza de datos en la nube que permite a los equipos escalar sus procesos de manera efectiva. TIBCO Clarity proporciona múltiples beneficios secundarios junto con la preparación de datos. Éstas incluyen:
- Perfecta integración con muchas fuentes.
- ETL funcionalidad
- Procesamiento por lotes.
- Tablas y gráficos para el análisis.
Encontrar el software de limpieza de datos adecuado
Muchas industrias generan montones de conjuntos de datos diariamente y necesitan información precisa para la toma de decisiones estratégicas. Tales industrias incluyen la banca, los seguros, el comercio minorista y las telecomunicaciones. Por lo tanto, la depuración o limpieza de datos es un paso crucial.
Sin embargo, revisar millones de registros manualmente puede ser una tarea desalentadora. Por lo tanto, las empresas necesitan una herramienta inteligente para la limpieza de datos en un almacén de datos que pueda identificar discrepancias basándose en reglas personalizadas.
Las herramientas de limpieza de datos gratuitas o de código abierto pueden ser la opción correcta para errores básicos y clasificación de datos simple. Sin embargo, las empresas que necesitan verificar datos en un nivel granular de acuerdo con reglas específicas definidas por el negocio requerirán herramientas sólidas de limpieza de datos.
La clave para seleccionar la herramienta de limpieza de datos adecuada es la investigación. Navegando a través de sitios web de reseñas como Capterra, G2 Crowd, etc., le dará una idea clara de qué métodos de limpieza de datos están disponibles en la industria.
Estas son las características esenciales que debe poseer una estrategia o herramienta de limpieza de datos exitosa:
Amplias capacidades de perfilado y limpieza de datos
Una solución de limpieza de datos de un extremo a otro debe incluir perfil de datos y características de limpieza. Estas características deberían automatizar la identificación de metadatos y proporcionar una visibilidad clara de los datos de origen para identificar cualquier discrepancia.
Comprobaciones de calidad de datos avanzadas
Controles de calidad de datos son objetos o reglas que puede usar en el flujo de información para monitorear y reportar cualquier error durante el procesamiento de datos. Durante el proceso de limpieza de datos, se aplican reglas sólidas de validación de datos para garantizar la integridad de los datos.
Mapeo de datos fácil
Para garantizar una alta precisión al limpiar los datos, es esencial asignar correctamente los datos desde los orígenes hasta las transformaciones y luego hasta los destinos. Las herramientas que presentan una interfaz gráfica de usuario sin código y con función de arrastrar y soltar pueden admitir dicha funcionalidad. Fácil mapeo de datos También mejora la usabilidad de una herramienta de depuración de datos.
Conectividad mejorada
Una herramienta de limpieza de datos debe admitir los formatos de datos de origen comunes y las estructuras de datos de destino, incluidos XML, JSON, EDI, etc.
La conectividad a formatos de destino populares le permite exportar los datos limpios a destinos versátiles, como SQL Server, Oracle, PostgreSQL y herramientas de BI, como Tableau y Power BI.
Esto le permite a su empresa acceder a información de alta calidad más rápido para tomar decisiones oportunas.
Automatización del flujo de trabajo
Esto ayudará a automatizar todo el proyecto de limpieza de datos, desde el perfilado de los datos entrantes hasta su conversión, validación y carga en el destino preferido.
Comparación de herramientas: ¿qué buscar?
Cuando busque el mejor software de limpieza de datos para su organización, verifique sus características, precios y costos de mantenimiento.
Algunos aspectos a buscar en el software de limpieza de datos incluyen:
- ¿Qué características ofrece el software de limpieza de datos?
- ¿Tiene conectores API para obtener datos de las aplicaciones directamente?
- ¿Es una plataforma de limpieza de datos visual? ¿Necesitará el usuario aprender a codificar?
- ¿Está basado en la nube?
- ¿Ofrece capacidad de integración?
- ¿Cuáles serán los cargos anuales por el software de limpieza de datos?
Es aún mejor si comienza enumerando sus requisitos y luego busca un software que cumpla con esos requisitos.
En la mayoría de los casos, necesitaría software de integración de datos con funcionalidad de limpieza y transformación de datos. Porque si sus datos están disponibles en múltiples fuentes, debe asignarlos al destino de destino después de la limpieza. Un software de integración de datos con un área de preparación puede cumplir rápidamente este requisito.
Conclusión
La limpieza de datos es el eje de cualquier proyecto basado en datos. Una herramienta de limpieza de datos no solo facilita la tarea, sino que también garantiza una precisión del 100 %. Si tiene datos provenientes de una variedad de fuentes y desea limpiarlos de manera eficiente y a tiempo, entonces una herramienta sin código como Astera Centerprise es la elección correcta para ti! Banco de pruebas Astera Centerprise gratis y controle la calidad y consistencia de sus datos.
Autores:
- Iqbal Ahmed