Preparación de datos: Guía completa + Cómo chatear para la preparación de datos en 4 sencillos pasos

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 ¿Lo entiendes? Esta guía completa de preparación de datos repasa el concepto, su importancia, beneficios, desafíos, herramientas de preparación de datos y ofrece una guía paso a paso sobre cómo realizarla. Además, exploraremos la transición hacia la preparación de datos basada en chat e impulsada por IA, que está transformando la forma en que los equipos trabajan con los datos. Además, incluye una sección sobre la preparación de datos en la nube y por qué deberías 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. El uso de herramientas especializadas de preparación de datos es fundamental para agilizar y optimizar este proceso. Las herramientas modernas de preparación de datos conversacionales basadas en IA son especialmente valiosas en este caso, ya que permiten a los equipos describir sus necesidades en lenguaje natural en lugar de aprender procesos técnicos complejos.

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.

¿La solución? Preparación de datos conversacionales que transforma horas de trabajo manual en minutos de interacción con lenguaje natural.

[Desafíos de preparación de datos vía Statista] 

Preparación de datos impulsada por IA: el futuro es conversacional

La preparación de datos tal como la conocemos está experimentando una transformación fundamental. En lugar de pasar semanas aprendiendo herramientas complejas y escribiendo scripts de transformación complejos, tanto los usuarios técnicos como los profesionales ahora pueden simplemente chatear para la preparación de datos y describir sus necesidades en lenguaje natural:

Enfoque tradicional:Cree una canalización ETL compleja con múltiples pasos de transformación, reglas de validación de datos y lógica de manejo de errores.

Enfoque conversacional:Ingrese la instrucción: “Eliminar clientes duplicados y estandarizar todos los números de teléfono con el mismo formato”

El chat para la preparación de datos reimagina la interacción humana con los datos. La preparación conversacional de datos aprovecha la IA avanzada para comprender instrucciones en lenguaje natural y ejecutar automáticamente sofisticadas transformaciones de datos en segundo plano.

Cómo funciona la preparación de datos basada en chat

La preparación de datos conversacionales se basa en tres principios fundamentales:

1. Comprensión del lenguaje natural:La IA interpreta los requisitos de su negocio expresados ​​en lenguaje cotidiano.
2. Ejecución inteligente:Los algoritmos avanzados determinan automáticamente los pasos de transformación óptimos
3. Vista previa en tiempo real:La retroalimentación instantánea le muestra exactamente qué sucederá antes de aplicar los cambios

Por ejemplo, en lugar de configurar complejas reglas de deduplicación, simplemente diga: «Buscar y eliminar registros duplicados de clientes, conservando el más reciente». La IA comprende su intención, analiza la estructura de datos y ejecuta la lógica adecuada automáticamente.

¿Por qué es necesaria la preparación de datos??

Los datos sin procesar son confusos, incompletos e inconsistentes. Además, se encuentran dispersos en diversas fuentes, formatos y tipos.La 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.

Con la preparación de datos conversacionales, este proceso se vuelve tan simple como decir: “Extraiga todos los datos financieros de estos informes PDF y conviértalos a un formato estructurado para su análisis”.

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 su calidad al corregir errores, inconsistencias, valores faltantes, valores atípicos, etc. También valida y verifica los datos para garantizar su exactitud e integridad.

Los enfoques conversacionales modernos hacen que esto sea accesible para todos: no es necesario ser un ingeniero de datos para decir: "Limpie estos datos de clientes y marque cualquier registro con direcciones de correo electrónico faltantes".

Por ejemplo, eficaz gestión de la calidad de los datos Puede evitar análisis inexactos eliminando entradas duplicadas de un cliente. base de datos de CRISPR Medicine News. 

Valor amplificador  

La preparación de datos aporta 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 crear una visión general coherente. Las herramientas conversacionales facilitan el enriquecimiento: "Añade información sobre el tamaño de la empresa y el sector a todos nuestros registros de clientes".

Por ejemplo, un valor de datos puede revelar la satisfacción del cliente agregando puntajes de análisis de sentimientos a los comentarios de retroalimentación.

Facilitar el análisis de datos 

La preparación de datos facilita el análisis al transformarlos a un formato consistente y compatible con las herramientas y aplicaciones de análisis. También ayuda a descubrir patrones, tendencias, correlaciones y otros conocimientos. Con la preparación conversacional, puedes simplemente solicitar: “Estandarizar todos los formatos de fecha y crear resúmenes de ventas mensuales”.

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 APIServicios web, archivos o bases de datos, haciéndolos accesibles a diversos usuarios y aplicaciones. Las interfaces conversacionales generan documentación automáticamente: "Cree un conjunto de datos limpio con descripciones de campos para el equipo de marketing".

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.

La preparación de datos nunca ha sido tan fácil

Los datos limpios y bien preparados están a solo una charla de distancia. Lo único... Astera ¿Qué necesitas hacer con Dataprep? Habla con él.

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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.

Pasos clave para la preparación de datos

La preparación de datos convencional era un proceso de 9 pasos con las siguientes etapas:

1. Definir objetivos – Clarificar el propósito del proyecto, el alcance, las preguntas, los usuarios, las fuentes de datos, los criterios de calidad y las limitaciones.
2. Recolectar datos – Recopilar información de múltiples fuentes confiables utilizando herramientas apropiadas (API, web scraping, bases de datos)
3. Integrar datos – Combine fuentes en un conjunto de datos unificado con formatos comunes y almacenamiento centralizado
4. Datos de perfil – Examinar las características, la calidad, la estructura y el contenido del conjunto de datos (integridad, precisión, consistencia, validez, puntualidad)
5. Explore los datos – Analizar mediante estadísticas descriptivas, visualizaciones y métodos avanzados para identificar patrones, tendencias y valores atípicos.
6. Transformar datos – Convertir formatos/estructuras mediante normalización, agregación y filtrado para compatibilidad de análisis
7. Enriquecer datos – Mejorar el conjunto de datos agregando funciones, manejando valores faltantes, segmentando datos e integrando fuentes de terceros
8. Validar datos – Verificar reglas predefinidas, corregir errores y automatizar los procesos de validación
9. Documentar y compartir – Proporcionar metadatos, documentación, organizar en catálogos y hacerlos accesibles a través de API y herramientas para compartir.

Cada paso garantizaría la calidad y la usabilidad de los datos para el análisis, manteniendo al mismo tiempo la seguridad, la confiabilidad y el cumplimiento de los estándares.

Preparación de datos con Astera preparación de datos

Paso 1: Conectar e importar datos

Conéctese fácilmente a hojas de cálculo, bases de datos, plataformas en la nube y más, sin necesidad de programar. Simplemente arrastre y suelte archivos o conéctese a fuentes (Excel, CSV, bases de datos, API) con vista previa instantánea.

Paso 2: Explorar y perfilar a través del chat

Comprenda rápidamente la estructura de datos, los patrones y los problemas de calidad con perfiles gráficos en tiempo real a través de la interfaz de chat. “Muéstrame los problemas de calidad de los datos” y obtenga resúmenes instantáneos mientras ve cada cambio en una vista tabular con monitoreo en tiempo real.

Paso 3: Transformar y validar con lenguaje natural

Ejecute todas las operaciones de datos a través de comandos conversacionales simples:

• Eliminar duplicados y corregir formatos de fecha
• “Combinar sales.csv con inventory.xlsx en el ID del producto”
• “Crear campos calculados y estandarizar el formato”

La inteligencia incorporada señala automáticamente los problemas de calidad y aplica correcciones mientras usted trabaja, con retroalimentación visual instantánea que muestra el impacto inmediato de cada cambio.

Paso 4: Guardar la receta y exportarla

Las acciones aparecen automáticamente como "Recetas" reutilizables con instrucciones paso a paso en inglés. Exporte datos listos para analizar a su destino (Excel, CSV, bases de datos) o entregue los resultados en minutos en un entorno seguro en la nube.

Lo que tradicionalmente requiere procedimientos técnicos complejos ahora se convierte en una conversación de cuatro pasos que transforma los datos sin procesar en conjuntos de datos listos para análisis en minutos, accesibles para cualquier persona que pueda describir sus necesidades en un inglés sencillo.

Cómo Se Compara Astera ¿Dataprep resuelve los mayores desafíos de preparación de datos?

A pesar de sus beneficios, la preparación de datos conlleva varios desafíos. A continuación, se explica cómo... Astera Dataprep aborda eficazmente cada uno de ellos:

Cuestiones de calidad de datos

Desafío tradicional: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.

Astera La solución de DataprepLa inteligencia integrada detecta automáticamente problemas de calidad de los datos relacionados con la limpieza, la singularidad y la integridad. Simplemente pregunte. “Eliminar duplicados y corregir valores faltantes” y observe cómo las correcciones impulsadas por IA se aplican instantáneamente con retroalimentación visual en tiempo real.

Diversas fuentes y formatos de datos

Desafío tradicional: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.

Astera La solución de DataprepConéctese fácilmente a más de 50 fuentes de datos, incluyendo archivos de Excel, CSV, JSON/XML, bases de datos (SQL Server, Oracle, PostgreSQL), API y plataformas en la nube, sin necesidad de programar. Una sola interfaz gestiona todos los formatos a la perfección.

Proceso que consume mucho tiempo

Desafío tradicional: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.

Astera La solución de DataprepTransforme horas de trabajo manual en conversaciones de minutos. Ejecute transformaciones complejas como “Combinar sales.csv con inventory.xlsx en el ID del producto” Al instante, con vista previa inmediata de los resultados.

Limitaciones de escalabilidad

Desafío tradicional:Manejar grandes volúmenes de datos en diferentes plataformas y formatos requiere herramientas e infraestructura sólidas.

Astera La solución de DataprepImplementación escalable basada en la nube con planes empresariales que admiten procesamiento de gran volumen, programación automatizada y entornos agrupados para cargas de trabajo exigentes.

Riesgos de cumplimiento y seguridad

Desafío tradicional:Gestionar información confidencial y al mismo tiempo garantizar el cumplimiento de regulaciones como GDPR y HIPAA agrega otra capa de complejidad.

Astera La solución de DataprepLa privacidad de sus datos está totalmente protegida: nunca se envían datos a LLM externos. Elija entre opciones de implementación en la nube, local o privada con protocolos de seguridad de nivel empresarial para un control total.

Falta de estandarización

Desafío tradicional:Las prácticas de preparación de datos inconsistentes entre equipos pueden generar discrepancias y análisis poco confiables.

Astera La solución de DataprepLas acciones se convierten automáticamente en "Recetas" reutilizables, escritas con instrucciones claras en inglés. Los equipos pueden compartir, programar y estandarizar los flujos de trabajo de preparación de datos en toda la organización, garantizando así la consistencia y la fiabilidad.

Herramientas de preparación de datos: Qué buscar + La ventaja conversacional

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 mínima intervención manual. Optimizado con IA conversacional: «Elimine todos los registros duplicados de clientes y estandarice los formatos de los números de teléfono».

Capacidades de integración de datos Combina datos de múltiples fuentes, como bases de datos, almacenamiento en la nube, API y archivos. Mejora de la conversación: «Conecta nuestro CRM, plataforma de correo electrónico y datos del sistema de soporte».

Transformación y enriquecimiento – Estandariza formatos, aplica reglas de negocio y mejora los conjuntos de datos con contexto adicional (p. ej., geolocalización, análisis de sentimientos). Comandos en lenguaje natural: «Añadir clasificaciones industriales y regiones geográficas a nuestros datos de clientes».

Interfaces fáciles de usar Las plataformas sin código y de bajo código permiten a los usuarios sin conocimientos técnicos preparar datos sin necesidad de conocimientos extensos de programación. Las interfaces conversacionales llevan esto aún más lejos: curva de aprendizaje cero, solo describe lo que necesitas.

Escalabilidad y optimización del rendimiento Permite procesar grandes conjuntos de datos de forma eficiente con computación distribuida y soluciones en la nube. Las herramientas conversacionales optimizan automáticamente el rendimiento según el volumen de datos.

Funciones de colaboración y gobernanza Proporciona gestión de metadatos, documentación y control de acceso para mantener la coherencia y el cumplimiento normativo. Optimizado con gobernanza en lenguaje natural: «Aplique nuestras normas de privacidad de datos de clientes y cree documentación».

¿Qué hace que la preparación de datos basada en chat sea revolucionaria?

Curva de aprendizaje cero:Cualquiera puede usarlo, independientemente de sus conocimientos técnicos.

Resultados instantáneos:Vea las transformaciones en tiempo real mientras las describe

Grado empresarial:La IA garantiza resultados profesionales a partir de conversaciones informales

Trabajo en equipo:Los equipos pueden trabajar juntos utilizando un lenguaje empresarial común

¿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.

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.

La preparación de datos conversacionales en la nube potencia estos beneficios al combinar la accesibilidad de las interfaces de lenguaje natural con la escalabilidad de la computación en la nube. Los equipos pueden preparar datos desde cualquier lugar mediante conversaciones sencillas, mientras la nube gestiona la complejidad computacional en segundo plano.

Calculadora de ROI: Ahorro de tiempo con la preparación de datos basada en chat

ROI anual estimado para un equipo de datos de 5 personas:

Astera Dataprep hace que la preparación de datos sea fácil y efectiva

La preparación de datos es un paso vital en el proceso de análisis de datos, ya que garantiza la calidad y la fiabilidad de los datos para el modelado y la toma de decisiones. Sin embargo, las organizaciones necesitan una herramienta que simplifique la preparación de datos. Con Astera Gracias a la interfaz conversacional de Dataprep, cualquiera puede preparar datos de nivel empresarial simplemente describiendo lo que necesita en un inglés claro.

Dataprep le permite:

• Prepare sin esfuerzo sus datos en la nube para lograr una escalabilidad y flexibilidad sin esfuerzo y, al mismo tiempo, garantizar una conectividad e integración perfectas. AsteraPuede transformar, limpiar y validar sus datos en tiempo real sin sobrecargar su infraestructura local. Simplemente dígale lo que necesita: "Limpiar los datos de nuestros clientes y prepararlos para el análisis"; no requiere configuración técnica.
• Permita a los usuarios no técnicos acceder y manipular datos sin codificación. Astera Le permite realizar diversas tareas con datos mediante interfaces intuitivas y plantillas prediseñadas. La interfaz basada en chat va aún más allá: sin plantillas ni interfaces que aprender, solo conversación natural. Puede integrar, limpiar, transformar y enriquecer datos con facilidad y eficiencia.
• Optimice y acelere el proceso de preparación de datos. Dataprep reduce la necesidad de intervención de TI o ingeniería de datos, lo que le permite gestionar sus necesidades de datos de forma independiente. La IA conversacional reduce el tiempo de preparación en un 85 %, convirtiendo días de trabajo en horas. Con Dataprep, puede ahorrar tiempo y dinero al automatizar y simplificar los flujos de trabajo de datos.
• Garantice la precisión y la consistencia de los datos. Dataprep utiliza las mismas herramientas fiables para la validación de datos y los controles de calidad que el resto de... AsteraLa galardonada suite de Dataprep. Su conversación impulsada por IA le indica a la IA qué herramienta debe activarse y cuándo. "Validar estos datos con nuestros estándares de calidad" produce precisión profesional.. Puede detectar y corregir errores, garantizando que sus datos sean confiables y estén listos para el análisis.
• Facilita la colaboración. Dataprep permite que varios usuarios trabajen simultáneamente en proyectos de preparación de datos. Los equipos pueden colaborar utilizando un lenguaje natural que todos entienden, independientemente de su experiencia técnica.. Puede compartir y reutilizar activos de datos, mejorar la productividad y fomentar el trabajo en equipo multifuncional.

Experimente el futuro de la preparación de datos: donde las transformaciones complejas ocurren a través de conversaciones simples, donde cualquiera puede preparar datos de nivel profesional y donde la IA maneja la complejidad técnica mientras usted se concentra en los conocimientos.

con Astera Con Dataprep, puedes transformar tus datos en información valiosa de forma más rápida y sencilla que nunca.

¿Estás listo para experimentar la preparación de datos conversacionales? Comienza tu prueba gratuita y vea cómo el lenguaje natural puede transformar sus flujos de trabajo de datos.