Una encuesta encontró que 76% de los científicos de datos Consideran que la preparación de datos es la parte menos favorita de su trabajo y dedican la mayor parte de su tiempo a ella.

Sin embargo, la preparación de datos es necesaria para que los datos sin procesar estén listos para el análisis y el consumo, y ayuda a obtener información valiosa de sus datos.

Entonces, ¿cómo se pueden preparar los datos sin dedicar varias horas? disputas ¿Qué es? Esta guía completa de preparación de datos repasa el concepto, su importancia, beneficios, desafíos, herramientas de preparación de datos y una guía paso a paso sobre cómo realizar la preparación de datos. Bono: ¡una sección sobre la preparación de datos en la nube y por qué debería considerarla!

¿Qué es la preparación de datos?

Preparación de datos (también conocida como preparación de datos) es lo esencial Proceso de refinamiento de datos sin procesar para hacerlos adecuados para el análisis y procesamiento.. Los datos sin procesar, que están llenos de errores, duplicados y valores faltantes, impactan calidad de los datos y, en última instancia, la toma de decisiones basada en datos.

La preparación de datos es crucial ya que puede consumir hasta el 80% del tiempo en un proyecto de aprendizaje automático. Es imperativo utilizar herramientas especializadas de preparación de datos para agilizar y optimizar este proceso.

Según encuestas de Anaconda y Forbes, los científicos de datos gastan 45-60% de su tiempo recopilar, organizar y preparar datos, con limpieza de datos contabilizando más de una cuarta parte de su día. Esto les quita un tiempo valioso a sus tareas principales, como la selección, la capacitación y la implementación del modelo. Por lo tanto, muchos cuestionan la conveniencia de pedir a científicos de datos altamente capacitados que realicen el equivalente al trabajo de limpieza digital.

[Desafíos de preparación de datos vía Statista] 

¿Por qué es necesaria la preparación de datos??

Los datos sin procesar son confusos, incompletos e inconsistentes. Además, se distribuye en diversas fuentes, formatos y tipos. DLa preparación de datos ayuda a las empresas a: 

Extraer datos no estructurados 

La preparación de datos es esencial para extraer datos de fuentes no estructuradas como PDF, .TXT, .CSV, etc. La preparación de datos implica convertir datos no estructurados a un formato adecuado para el análisis y desbloquear información de diversas fuentes.  

Por ejemplo, la preparación de datos puede ayudarle a extraer datos financieros de archivos PDF y CSV para analizar tendencias y patrones en ingresos, gastos y ganancias. Al convertir datos no estructurados a un formato estructurado, la preparación de datos permite una gestión integral. análisis de los datos que pueden revelar conocimientos y oportunidades ocultos. 

Mejora de la calidad de los datos 

La preparación de datos mejora la calidad de los datos al rectificar errores, inconsistencias, valores faltantes, valores atípicos y más. También valida y verifica los datos para garantizar su exactitud e integridad. Por ejemplo, eficaz gestión de la calidad de los datos Puede evitar análisis inexactos eliminando entradas duplicadas de un cliente. base de datos. 

Valor amplificador  

La preparación de datos agrega valor a los datos al incorporar información complementaria como geolocalización, análisis de sentimientos y modelado de temas. También ayuda a integrar datos de diversas fuentes para formar una descripción general coherente. Por ejemplo, un valor de datos puede revelar la satisfacción del cliente agregando puntuaciones de análisis de sentimientos a los comentarios. 

Facilitar el análisis de datos 

La preparación de datos facilita el análisis de datos al transformarlos en un formato consistente que sea compatible con herramientas y aplicaciones de análisis. También ayuda a descubrir patrones, tendencias, correlaciones y otros conocimientos. Por ejemplo, el análisis de datos puede simplificar el análisis de series temporales al convertir varios formatos de fecha en una estructura estandarizada. 

Mejora del consumo de datos 

La preparación de datos hace que los datos sean más consumibles al proporcionar metadatos y documentación que garantizan la transparencia y la usabilidad. También comparte datos a través de API, servicios web, archivos o bases de datos, haciéndolo accesible a diversos usuarios y aplicaciones. Por ejemplo, el consumo de datos puede mejorar la comprensión del usuario al proporcionar documentación de datos que detalla el origen y las definiciones de cada campo.

Ahora que comprende la importancia de tener datos limpios y saludables, profundicemos en cómo usted y su equipo pueden preparar los datos.

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¿Cuáles son los beneficios de la preparación de datos?

Una preparación eficaz de los datos garantiza que los datos sin procesar estén limpios, estructurados y listos para el análisis. Este proceso ofrece varios beneficios, como:

• Calidad de datos mejorada:Identificar y corregir errores, inconsistencias y valores faltantes conduce a conjuntos de datos más confiables para la toma de decisiones.
• Información más precisa:Los datos limpios y bien estructurados reducen los sesgos y mejoran la precisión de los modelos analíticos y de aprendizaje automático.
• Eficiencia mejorada:La automatización de la preparación de datos reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para limpiar, transformar e integrar datos, lo que permite a los equipos centrarse en el análisis en lugar de en la manipulación de datos.
• Integración perfecta de datos:La estandarización de formatos y la resolución de discrepancias entre múltiples fuentes de datos permiten una visión unificada de la información comercial.
• Mejor cumplimiento y gobernanza:La validación y documentación adecuadas de los datos ayudan a las organizaciones a cumplir con los requisitos reglamentarios y garantizar la seguridad de los datos.
• Mayor escalabilidad:Los datos bien preparados permiten a las empresas escalar sus operaciones analíticas de manera eficiente sin encontrarse con problemas de calidad o rendimiento.

9 pasos clave para la preparación de datos  

Paso 1: Definición de objetivos y requisitos 

Debe comenzar a preparar los datos definiendo sus objetivos y requisitos para el proyecto de análisis de datos. Pregúntate a ti mismo las siguientes preguntas: 

• ¿Cuál es el propósito y alcance del proyecto de análisis de datos? 
• ¿Cuáles son las principales preguntas o hipótesis que desea probar o explorar con los datos? 
• ¿Quiénes son los usuarios y consumidores previstos de los resultados del análisis de datos? ¿Cuáles son sus funciones y responsabilidades? 
• ¿Cuáles son las fuentes, formatos y tipos de datos a los que necesita acceder y analizar? 
• ¿Cuáles son los criterios de calidad, precisión, integridad, puntualidad y relevancia que debe cumplir para los datos? 
• ¿Cuáles son las implicaciones y limitaciones éticas, legales y regulatorias que debe considerar? 

Responder estas preguntas puede ayudarle a aclarar los objetivos, el alcance y los requisitos de su proyecto de análisis de datos, así como a identificar los posibles desafíos, riesgos y oportunidades que pueda encontrar en el camino. 

Paso 2: recopilación de datos 

A continuación, debe recopilar datos de diversas fuentes, como archivos, bases de datos, páginas web, redes sociales y más. Utilice fuentes de datos confiables y confiables para proporcionar datos relevantes y de alta calidad para su análisis.  

No dude en aprovechar las herramientas y métodos adecuados para acceder y adquirir datos de diferentes fuentes, como web scraping, API, bases de datos, archivos, etc. 

Recopilar datos de múltiples fuentes le ayuda a obtener una comprensión más completa y precisa de su problema empresarial. Diferentes fuentes pueden proporcionar diferentes tipos de datos, como cuantitativos o cualitativos, estructurados o no estructurados, primarios o secundarios. 

Además, recopilar datos de múltiples fuentes le ayuda a reducir el sesgo y aumentar la confiabilidad y validez de sus datos. Al mismo tiempo, recopilar datos de múltiples fuentes le ayuda a identificar nuevas oportunidades y amenazas potenciales. Puede obtener información sobre las tendencias del mercado, el desempeño de la industria, el comportamiento de los clientes y las estrategias de la competencia.  

Paso 3: Integrar y combinar datos 

Integración de datos significa combinar datos de diferentes fuentes o dimensiones para crear una visión holística de los datos. Le ayuda a fusionar sus datos para crear un conjunto de datos completo y unificado. 

Herramientas de integración de datos pueden realizar operaciones como concatenación, unión, intersección, diferencia, unión, etc. También pueden manejar diferentes tipos de esquemas o estructuras de datos. 

Sin embargo, debe considerar varias prácticas clave al integrar y combinar datos. Primero, debe utilizar un formato y una estructura estándar común para almacenar y organizar sus datos. Formatos como CSV, JSON o XML brindan coherencia y hacen que los datos sean más accesibles y comprensibles.  

También debe centralizar el almacenamiento y la gestión de sus datos utilizando opciones como el almacenamiento en la nube, una almacenamiento de datos, o un lago de datos. Una plataforma centralizada agiliza el acceso a los datos, garantiza la coherencia de los datos y simplifica la gobernanza de los datos.  

Además, debe garantizar la seguridad y confiabilidad en el datos de gestión proceso. Emplee medidas sólidas como cifrado, autenticación, autorización, copia de seguridad, recuperación y mecanismos de auditoría. El cifrado protege los datos en tránsito y en reposo, mientras que la autenticación y la autorización controlan el acceso a información confidencial.  

Paso 4: datos de perfil 

Perfil de datos es el proceso de examinar un conjunto de datos para obtener una comprensión profunda de sus características, calidad, estructura y contenido. Ayuda a los usuarios a mantener los estándares de calidad de los datos dentro de un marco organizacional. En esencia, la creación de perfiles de datos ayuda a garantizar que las columnas de datos cumplan con los tipos de datos estándar, lo que brinda al conjunto de datos una capa adicional de precisión.  

En última instancia, la elaboración de perfiles de datos ayuda a descubrir información sobre la uniformidad de los datos o cualquier discrepancia que pueda estar presente, incluidos los valores nulos. Inicialmente, debe revisar los datos de origen, comprobar si hay errores, inconsistencias y anomalías, así como comprender la estructura, el contenido y las relaciones de los archivos, bases de datos y páginas web. 

Además, debes revisar aspectos como:

• Lo completo.
• Exactitud.
• Consistencia.
• Validez.
• Oportunidad.

Cree un perfil de datos completo resumiendo los detalles de los datos de origen, incorporando metadatos, estadísticas, definiciones, descripciones y fuentes, y documentando formatos, tipos, distribuciones, frecuencias, rangos, valores atípicos y anomalías. 

Paso 5: Explorar datos 

La exploración de datos es el proceso de familiarizarse con sus datos y descubrir sus características, patrones, tendencias, valores atípicos y anomalías. La exploración de datos puede ayudarle a comprender mejor sus datos y evaluar su calidad e idoneidad para sus objetivos de análisis.  

A medida que explora los datos, debe identificar y categorizar los tipos, formatos y estructuras de datos dentro de su conjunto de datos. A continuación, debe resumir las estadísticas descriptivas, observando medidas como la media, la mediana, la moda y la desviación estándar para cada variable numérica relevante. 

Aprovechar visualizaciones como histogramas, diagramas de caja y diagramas de dispersión puede brindarle información sobre las distribuciones de datos y las relaciones y patrones subyacentes. También puede utilizar métodos más avanzados, como agrupación, reducción de dimensionalidad y reglas de asociación, para descubrir tendencias ocultas, identificar correlaciones, resaltar valores atípicos y revelar anomalías. Asimismo, es igualmente importante evaluar qué tan relevantes son los datos para lo que desea aprender.  

Paso 6: Transformar datos 

Transformación de datos convierte datos de un formato, estructura o valor a otro, desempeñando un papel fundamental en el proceso de preparación de datos al hacer que los datos sean más accesibles y propicios para el análisis.  

La transformación de datos hace que los datos de origen sean más compatibles con el sistema y la aplicación de destino, lo que facilita su análisis y consumo. Existen varias técnicas para transformar datos, como la normalización, la agregación y el filtrado, y la forma de aplicar estas transformaciones depende del caso de uso.  

Por ejemplo, en un conjunto de datos de ventas, la normalización de datos puede ayudarle a estandarizar los precios a una moneda común. Al mismo tiempo, los métodos de pago se clasifican en formatos uniformes, como cambiar “CC”, “Visa” o “MasterCard” por “tarjeta de crédito”.  

Paso 7: enriquecer los datos  

El enriquecimiento de datos es el proceso de refinar, mejorar y mejorar un conjunto de datos agregando nuevas características o columnas. Ayuda a mejorar la precisión y confiabilidad de los datos sin procesar. Los equipos de datos enriquecen los datos agregando información nueva y complementaria y verificando la información con fuentes de terceros. 

• Agregue datos combinando múltiples fuentes de datos, incluidos datos de CRM, financieros y de marketing, para crear un conjunto de datos completo que proporcione una vista holística. Esta técnica de enriquecimiento también implica la integración de datos de terceros, como datos demográficos, para mejorar los conocimientos. 
• Segmente los datos agrupando entidades como clientes o productos en función de atributos compartidos, utilizando variables estándar como la edad y el sexo para categorizar y describir estas entidades. 
• Diseñe nuevas características o campos adicionales derivándolos de datos existentes. Por ejemplo, puede calcular la edad del cliente en función de su fecha de nacimiento. 
• Abordar los valores faltantes estimándolos a partir de los datos disponibles. Por ejemplo, puede calcular las cifras de ventas ausentes haciendo referencia a las tendencias históricas. 
• Identifique entidades como nombres y direcciones dentro de datos de texto no estructurados, extrayendo información procesable del texto que carece de una estructura fija. 
• Asigne categorías específicas a datos de texto no estructurados, como descripciones de productos, o clasifique los comentarios de los clientes para permitir el análisis y obtener información. 
• Aproveche diversas técnicas de enriquecimiento para mejorar sus datos con información o contexto adicional, como codificación geográfica, análisis de sentimientos, reconocimiento de entidades, modelado de temas, etc. 
• Utilice técnicas de limpieza para eliminar o corregir errores o inconsistencias en sus datos, como duplicados, valores atípicos, valores faltantes, errores tipográficos, problemas de formato, etc. 
• Utilice técnicas de validación para verificar o confirmar la exactitud o integridad de sus datos, como sumas de verificación, reglas, restricciones, pruebas, etc. 

Paso 8: Validar datos  

Para garantizar la precisión, integridad y coherencia de los datos, es necesario realizar validación de datos antes de finalizar los datos de consumo. La validación de datos le permitirá comparar los datos con reglas y criterios predefinidos que reflejen sus requisitos, estándares y regulaciones. Los siguientes pasos pueden ayudarle a realizar la validación de datos de forma eficaz: 

• Analice los datos para comprender sus características, como tipos de datos, rangos y distribuciones. Identifique problemas potenciales como valores faltantes, valores atípicos o inconsistencias. 
• Seleccione una muestra representativa del conjunto de datos para su validación. Este paso es beneficioso para conjuntos de datos grandes, ya que reduce la carga de procesamiento. 
• Aplique las reglas de validación predefinidas a los datos muestreados. Las reglas pueden incluir comprobaciones de formato, validaciones de rango o validaciones entre campos. 
• Identificar registros que no cumplen con las reglas de validación. Registre la naturaleza de los errores e inconsistencias para su posterior análisis. 
• Corrija los errores identificados limpiando, transformando o imputando datos según sea necesario. Es esencial mantener un registro de auditoría de los cambios realizados durante este proceso. 
• Automatice los procesos de validación de datos para garantizar un mantenimiento constante y continuo de la calidad de los datos siempre que sea posible. 

Paso 9: documentar y compartir datos 

Por último, debe proporcionar metadatos y documentación para sus datos, como definiciones, descripciones, fuentes, formatos y tipos. Sus datos deben ser accesibles y utilizables por otros usuarios o aplicaciones antes de su consumo. 

• Utilice estándares y formatos de metadatos para proporcionar metadatos para sus datos, como Dublin Core, Schema.org, JSON-LD, etc. 
• Aproveche las herramientas y métodos de documentación para proporcionar documentación para sus datos, como archivos README, comentarios, anotaciones, etc. 
• Utilice herramientas y plataformas de catálogo de datos para organizar y administrar sus datos y metadatos. 
• Aproveche las herramientas y métodos de intercambio de datos para que sus datos estén disponibles y sean accesibles para otros usuarios o aplicaciones, como API, servicios web, archivos, bases de datos, etc. 

¿Cuáles son los desafíos de la preparación de datos?

A pesar de sus beneficios, la preparación de datos conlleva varios desafíos:

• Cuestiones de calidad de datos:Los datos sin procesar a menudo contienen duplicados, valores faltantes e inconsistencias, lo que requiere una limpieza exhaustiva antes de poder usarlos de manera efectiva.
• Diversas fuentes y formatos de datos:Las organizaciones manejan datos estructurados y no estructurados de múltiples fuentes (bases de datos, API, hojas de cálculo, PDF, etc.), lo que hace que la integración sea compleja.
• Proceso que consume mucho tiempo:La preparación manual de datos puede ocupar una parte importante del tiempo de un analista, lo que retrasa la obtención de información y la toma de decisiones.
• Limitaciones de escalabilidad:Manejar grandes volúmenes de datos en diferentes plataformas y formatos requiere herramientas e infraestructura sólidas.
• Riesgos de cumplimiento y seguridad:Gestionar información confidencial y al mismo tiempo garantizar el cumplimiento de regulaciones como GDPR y HIPAA agrega otra capa de complejidad.
• Falta de estandarización:Las prácticas de preparación de datos inconsistentes entre equipos pueden generar discrepancias y análisis poco confiables.

Herramientas de preparación de datos: qué buscar

Las herramientas de preparación de datos pueden ser independientes o formar parte de conjuntos de datos unificados que ayudan a las organizaciones a optimizar la preparación de datos al simplificar y automatizar el proceso. Estas herramientas ofrecen funciones como:

• Limpieza de datos automatizada – Identifica y corrige errores, duplicados e inconsistencias con una mínima intervención manual.
• Capacidades de integración de datos – Combina datos de múltiples fuentes, incluidas bases de datos, almacenamiento en la nube, API y archivos.
• Transformación y enriquecimiento – Estandariza formatos, aplica reglas comerciales y mejora conjuntos de datos con contexto adicional (por ejemplo, geolocalización, análisis de sentimientos).
• Interfaces fáciles de usar – Las plataformas sin código y con poco código permiten a los usuarios no técnicos preparar datos sin amplios conocimientos de programación.
• Escalabilidad y optimización del rendimiento – Permite el procesamiento eficiente de grandes conjuntos de datos con computación distribuida y soluciones basadas en la nube.
• Funciones de colaboración y gobernanza – Proporciona gestión de metadatos, documentación y control de acceso para mantener la coherencia y el cumplimiento.

¿Qué es la preparación de datos en la nube?

Teniendo en cuenta la importancia que tiene la preparación de datos para el proceso general de análisis e integración de datos, la preparación de datos en la nube está ganando impulso. La preparación de datos basada en la nube ofrece varias ventajas, como: escalabilidad bajo demanda, flexibilidad, integración fácil a través de API y almacenamiento en la nube, y procesamiento de datos en tiempo real.

Además, preparar sus datos en la nube también ofrece beneficios en términos de costos, ya que su equipo de datos puede utilizar los recursos computacionales que puedan requerirse sin tener que asumir costos iniciales significativos.

Astera Hace que la preparación de datos sea fácil y eficaz

La preparación de datos es un paso vital en el proceso de análisis de datos, ya que garantiza la calidad y la confiabilidad de los datos para el modelado y la toma de decisiones. Sin embargo, las organizaciones necesitan una herramienta que simplifique la preparación de datos.

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