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El automatizado, Sin código Pila de datos

Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.

Una guía completa para la limpieza de datos

mariam anwar

Comercializador de productos

Marzo 8th, 2024

Cuantos más datos generemos, más limpieza debemos hacer. Pero, ¿qué hace que la limpieza de datos sea tan esencial?

Gartner revela que pobre calidad de los datos cuesta a las empresas 12.9 millones de dólares al año. La limpieza de datos es fundamental para cualquier organización que dependa de datos precisos. El costo monetario es solo un problema: los datos de mala calidad también cuestan a las organizaciones y a los científicos de datos un tiempo considerable para corregirlos. Una encuesta reciente reveló que los científicos de datos dedican hasta el 60% de su tiempo a limpiar y organizar datos.

¿Qué es la limpieza de datos?

limpieza de datos de extremo a extremo

Fuente: Línea de información aliada

La limpieza de datos, también conocida como limpieza de datos o depuración de datos, es el proceso de detectar y corregir (o eliminar) cualquier error o inconsistencia en los datos. Como parte del conjunto gestión de la calidad de los datos marco, su objetivo principal es mejorar la salud de los datos, asegurando que la información sea precisa, consistente y utilizable.

Pero, ¿por qué no podemos utilizar datos sin procesar en lugar de dedicar tanto tiempo a limpiarlos?

  • Entradas mal escritas: Los errores tipográficos y ortográficos pueden provocar errores de categorización.
  • Formatos inconsistentes: Las fechas, los números o las categorías pueden representarse de forma diferente dentro del mismo conjunto de datos.
  • Valores atípicos y errores: Las entradas inusuales o erróneas pueden dar lugar a análisis inexactos.
  • Registros duplicados: Los datos redundantes pueden conducir a estadísticas y conclusiones inexactas.
  • Valores nulos o faltantes: Los datos incompletos pueden generar lagunas en el análisis y generar conocimientos inexactos y/o limitados.
  • Datos inexactos: La información incorrecta o desactualizada puede llevar a decisiones inexactas.
  • Unidades no estandarizadas: Diferentes unidades de medida pueden crear problemas de inconsistencia en los datos, particularmente al comparar o agregar datos.
  • Datos incompatibles: Los datos contradictorios de diferentes fuentes pueden causar discrepancias en integración de datos y análisis.

Técnicas de limpieza de datos

La limpieza de los datos aborda estos desafíos mediante el uso de diversas técnicas.

Eliminación de duplicados:

Cómo hacerlo: utilice algoritmos para identificar y eliminar filas duplicadas en función de atributos vitales seleccionados.

Ejemplos y consideraciones: en una base de datos de ventas, pueden surgir duplicados de múltiples entradas para la misma transacción. El proceso de limpieza de datos implica fusionar o eliminar dichos duplicados para garantizar informes de ventas precisos.

Manejo de datos faltantes:

Cómo hacerlo: las opciones incluyen imputación, eliminación o uso de algoritmos que puedan manejar valores faltantes. La imputación puede utilizar estrategias basadas en media, mediana o modelos como k-NN.

Ejemplos y consideraciones: en un conjunto de datos de atención médica, los datos faltantes de los pacientes, como las lecturas de la presión arterial, pueden imputarse mediante métodos estadísticos para mantener la integridad y la integridad de los datos.

Corrección de datos incorrectos:

Cómo hacerlo: utilizar validación de datos reglas, controles de coherencia y revisión manual si es necesario. Herramientas de preparación de datos puede ayudar en la coincidencia de patrones y correcciones.

Ejemplos y consideraciones: por ejemplo, en un conjunto de datos minoristas, garantizar que todas las apariciones de “Los Ángeles” se escriban consistentemente de la misma manera, en lugar de aparecer como “LA” o “LA”, garantiza análisis e informes precisos basados ​​en la ubicación.

Manejo de valores atípicos:

Cómo hacerlo: identifique valores atípicos mediante métodos estadísticos como la puntuación Z o el IQR, luego decida si limitarlos, transformarlos o eliminarlos.

Ejemplos y consideraciones: en los datos financieros, un monto de transacción inusualmente alto puede indicar fraude. Decidir cómo manejar estos valores atípicos es crucial para la detección de fraude y la gestión de riesgos.

Normalización de datos:

Cómo hacerlo: aplique técnicas como escalado Min-Max, normalización de puntuación Z o transformaciones de registros.

Ejemplos y consideraciones: en un conjunto de datos con variables como temperatura y humedad, la normalización garantiza que estas variables estén en una escala consistente, lo que facilita modelos de predicción meteorológica precisos.

Validación de la coherencia de los datos:

Cómo hacerlo: cree reglas de validación para comprobar las relaciones y la coherencia entre atributos.

Ejemplos y consideraciones: en una base de datos de inventario, validar que el valor total del stock coincida con la suma de los valores de los artículos individuales es esencial para la precisión del inventario.

Transformación de datos:

Cómo hacerlo: usar transformaciones de datos como codificar datos categóricos o crear términos de interacción basados ​​en necesidades analíticas.

Ejemplos y consideraciones: en un sistema de recomendación, se aplica codificación one-hot a las categorías de productos para convertirlas a un formato adecuado para algoritmos de aprendizaje automático, lo que mejora la precisión de las recomendaciones de productos.

Beneficios de la limpieza de datos

La limpieza de datos es un componente esencial del proceso de datos tubería. En lugar de ser una tarea independiente, funciona junto con otras técnicas de preprocesamiento para preparar los datos para el análisis. La normalización, la transformación y la corrección de errores son parte integral del proceso de limpieza de datos. Los beneficios de la limpieza de datos incluyen:

  • Precisión mejorada: Los datos limpios conducen a conocimientos precisos. La limpieza de datos establece una base sólida para un análisis y una toma de decisiones precisos al eliminar errores y estandarizar formatos.
  • Eficiencia: Los datos correctamente limpios agilizan el proceso de análisis, minimizando el tiempo dedicado a la detección y corrección de errores durante las etapas analíticas.
  • Crecimiento de ingresos: Los datos limpios refinan las estrategias de marketing al ofrecer información sobre el comportamiento del cliente, lo que permite campañas específicas. Esta precisión en la elaboración de perfiles ayuda a aprovechar nuevas oportunidades y optimizar las ofertas, impulsando la eficiencia e impulsando el crecimiento de los ingresos.

Cómo elegir la herramienta de limpieza de datos adecuada

Comprender cómo limpiar sus datos solo es útil si puede aplicar estas técnicas de manera efectiva. Elegir las herramientas adecuadas puede hacer que este proceso sea fluido. Es importante elegir productos que estén alineados con las necesidades específicas de su negocio. Profundicemos en cómo puedes seleccionar el derecho herramienta de limpieza de datos para tu negocio:

Compatibilidad e integración

Es importante seleccionar una herramienta de limpieza de datos que sea compatible con sus sistemas y formatos de datos existentes. Si, por ejemplo, sus datos están almacenados en bases de datos SQL, la herramienta seleccionada debería poder conectarse y manipular estos datos directamente. Considere la compatibilidad con una amplia gama de fuentes de datos como SQL, NoSQL y Excel, y la facilidad de la herramienta para conectarse con otras plataformas analíticas.

Facilidad de uso y curva de aprendizaje

Es vital encontrar una herramienta que sea accesible tanto para principiantes como para profesionales experimentados. Busque herramientas con interfaces intuitivas que sean adecuadas para usuarios con distintos niveles de experiencia. La disponibilidad de tutoriales, documentación y apoyo de la comunidad puede facilitar el proceso de aprendizaje y facilitar la transición para todos los involucrados.

Escalabilidad y rendimiento

La capacidad de una herramienta para manejar grandes conjuntos de datos y escalar con las crecientes necesidades de datos es crucial, especialmente para organizaciones con grandes volúmenes de datos. Las soluciones que pueden gestionar operaciones a gran escala de manera eficiente podrían ser la opción perfecta. Evaluar la velocidad y la capacidad de respuesta de diversas operaciones de limpieza ayuda a garantizar que la herramienta funcione bien bajo presión.

Flexibilidad y personalización

Es fundamental elegir una herramienta de limpieza de datos que pueda personalizarse para satisfacer sus necesidades de limpieza de datos únicas o especializadas. Quiere una herramienta que le permita crear o modificar reglas personalizadas si maneja datos complejos, como formatos financieros específicos o categorías de transacciones personalizadas. Esta adaptabilidad garantiza que pueda adaptar el proceso de limpieza de datos a los aspectos únicos de sus datos, independientemente de su complejidad o las demandas específicas de su industria.

Aseguramiento de la calidad de los datos

El monitoreo continuo y la validación de la calidad de los datos son esenciales, y las características sólidas para la visualización y la generación de informes deberían ayudar en esta tarea. Las capacidades de automatización, las visualizaciones de métricas de calidad de los datos y el soporte continuo deben ser factores a la hora de tomar una decisión.

Seguridad

Es esencial garantizar que la herramienta cumpla con los estándares de protección de datos pertinentes. Cuando se trabaja con datos confidenciales, las herramientas que proporcionan cifrado y siguen protocolos de seguridad estándar de la industria son cruciales. Una evaluación cuidadosa de las características de seguridad de la herramienta y el cumplimiento de los estándares de la industria pueden ayudarlo a tomar una decisión informada.

Costo y soporte

Analizar el modelo de precios, incluidas las tarifas de suscripción y los costos ocultos, ayudará a alinear la herramienta con su presupuesto. Las opciones de código abierto pueden ser adecuadas para presupuestos más pequeños, mientras que las soluciones de nivel empresarial ofrecen un amplio soporte a un precio superior. Evaluar la calidad de la atención al cliente, comparar las opciones gratuitas con las de pago y considerar el valor general de la inversión son pasos esenciales para encontrar la herramienta adecuada para su organización.

Haz clic aquí para más información sobre la mejores herramientas de limpieza de datos.

Ahora que comprende lo que implica la limpieza de datos y su importancia en las empresas modernas basadas en datos, el siguiente paso es elegir la herramienta adecuada. Astera ha estado ganando rápidamente atención en varias industrias por su facilidad de uso y sus sólidas funcionalidades de limpieza de datos. Exploremos qué hace que esta herramienta sea la opción preferida de muchas organizaciones.

Astera: Su puerta de entrada a una preparación de datos perfecta 

Astera es un sistema intuitivo y fácil de usar plataforma de gestión de datos que permite a los usuarios extraer, limpiar y preparar los datos sin problemas. Sus características clave incluyen:

  • Extracción de datos impulsada por IA: extraiga datos no estructurados con unos pocos clics.
  • Formulario Perfil de datos: Obtenga información visual sobre sus datos.
  • Comprobaciones automatizadas de calidad de datos: implemente reglas de calidad estándar.
  • Transformación de datos: diseñe transformaciones sin esfuerzo.
  • Integración con varias fuentes: conéctese con diferentes formatos de datos.
  • Programación y automatización integradas: mejore la eficiencia con flujos de trabajo automatizados.

Astera ReportMiner destaca por su escalabilidad, garantía de calidad e interfaz intuitiva. Es adecuado para diversos sectores, incluidos el comercio minorista, la atención sanitaria y las finanzas, y ofrece una solución rentable sin comprometer el rendimiento ni la seguridad. Astera representa una inversión estratégica que puede revolucionar la forma en que su organización maneja los datos, permitiéndole centrarse más en obtener conocimientos y menos en gestionar las complejidades de la limpieza de datos.

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