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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.

Elaboración de perfiles de datos: tipos, técnicas y mejores prácticas

mariam anwar

Comercializador de productos

31st enero, 2024

Los datos limpios y precisos son la base de los procesos de toma de decisiones de una organización. Sin embargo, los estudios revelan que sólo 3% de los datos de una organización cumple con lo básico calidad de los datos estándares, lo que hace necesario preparar los datos de manera efectiva antes del análisis. Aquí es donde entra en juego la elaboración de perfiles de datos.

Proporciona a las organizaciones una descripción general completa de los errores e inconsistencias en sus datos. Esta información les permite rectificar problemas rápidamente, tomar decisiones informadas y mejorar la eficiencia operativa.

Profundicemos en los detalles de la elaboración de perfiles de datos y cómo ayuda en la preparación de datos.

¿Qué es el perfil de datos?

En términos simples, la elaboración de perfiles de datos garantiza que los datos estén en buen estado y sean aptos para el uso previsto.

La elaboración de perfiles de datos es esencialmente el primer paso en el proceso de gestión y uso de datos. Es un método utilizado para diagnosticar la salud de los datos examinando minuciosamente su estructura, contenido y relaciones. Garantiza que los datos sean precisos, coherentes y únicos antes de utilizarlos para ETL y análisis de datos.

La elaboración de perfiles de datos también puede descubrir una variedad de problemas de calidad de los datos, como datos faltantes, duplicaciones e imprecisiones. También puede resaltar patrones, reglas y tendencias dentro de los datos. Esta información es crucial ya que ayuda a las organizaciones a mejorar la calidad de los datos, agilizar transformación de datosy tomar decisiones informadas.

Perfiles de datos en Astera Pila de datos

Tipos de perfiles de datos

La elaboración de perfiles de datos se puede clasificar en tres tipos principales:

  1. Descubrimiento de estructura: Este proceso se centra en identificar la organización y los metadatos de los datos, como tablas, columnas y tipos de datos. Esto certifica que los datos son consistentes y están formateados correctamente. Por ejemplo, en una base de datos de atención médica, el descubrimiento de estructuras revela la presencia de tablas como "Pacientes" y "Citas" con columnas como "ID de paciente", "Fecha de cita" y tipos de datos como "entero" y "fecha".
  2. Descubrimiento de contenido: Esto implica una inmersión profunda en el contenido real de los datos. Examina registros de datos individuales para identificar errores. Por ejemplo, en una base de datos de clientes, el descubrimiento de contenido revela que la columna "Número de teléfono" contiene numerosos valores faltantes, lo que resalta la información de contacto incompleta de ciertos clientes.
  3. Descubrimiento de relaciones: Este proceso identifica las relaciones y dependencias entre diferentes elementos de datos. Por ejemplo, en una base de datos minorista, el descubrimiento de relaciones analizaría las asociaciones entre diferentes campos y tablas, como la relación entre la tabla 'Clientes' y la tabla 'Pedidos', entendiendo cómo los diferentes elementos de datos están interconectados y cómo se influyen entre sí. .

Técnicas de elaboración de perfiles de datos

La elaboración de perfiles de datos abarca una variedad de técnicas que ayudan a analizar, evaluar y comprender los datos. Algunos de ellos son:

  1. Perfilado de columnas: Esta técnica analiza cada columna de una base de datos. Observa el tipo de datos en la columna, la longitud de los datos y si hay valores vacíos. Una parte crucial de este proceso es el análisis de frecuencia, que cuenta la frecuencia con la que aparece cada valor, lo que ayuda a detectar patrones y valores inusuales.
  2. Perfilado entre columnas: Aquí, la atención se centra en las relaciones entre diferentes columnas dentro de la misma tabla. Incluye análisis de claves y dependencias. El análisis de claves encuentra columnas donde cada fila tiene un valor único, mientras que el análisis de dependencia analiza cómo los valores de una columna dependen de los valores de otra columna. Esto puede ayudar a encontrar conexiones, superposiciones e inconsistencias entre columnas.
  3. Perfiles entre mesas: Este método analiza las relaciones entre diferentes tablas en una base de datos. Incluye análisis de clave externa, que encuentra columnas en una tabla que coinciden con columnas de clave única en otra tabla. Esto ayuda a mostrar cómo los datos de una tabla se relacionan con los datos de otra tabla y puede proporcionar información importante sobre la estructura y precisión de la base de datos.
  4. Validación de datos: Este enfoque implica verificar la precisión y calidad de los datos con respecto a criterios o estándares específicos. Incluye comprobaciones de formato, comprobaciones de rango y comprobaciones de coherencia para garantizar que los datos estén limpios, correctos y lógicamente coherentes.

Comprender la diferencia: creación de perfiles de datos frente a minería de datos

Perfiles de datos y la minería de datos Son dos procesos distintos con objetivos y metodologías diferentes.

La elaboración de perfiles de datos es el paso inicial en la preparación de datos y se centra en comprender las características básicas, la calidad y la estructura de los datos. Ayuda a identificar problemas de datos como valores faltantes o anomalías. Esto ayuda a garantizar que los datos estén limpios y sean confiables para su uso posterior.

Por el contrario, la minería de datos implica explorar los datos para descubrir patrones ocultos, tendencias e información valiosa utilizando técnicas avanzadas como el aprendizaje automático. Es el proceso de extraer información significativa de los datos. La minería de datos es una herramienta valiosa para el modelado predictivo, la detección de anomalías y la inteligencia empresarial.

Aspecto Perfil de datos Extracción de Información
Propósito Evaluar la calidad y las características de los datos. Descubra patrones, tendencias y conocimientos
Objetivo Comprender la estructura y limpieza de los datos. Extraer información y conocimientos valiosos.
Métodos Análisis estadístico básico, identificación de tipos de datos, detección de anomalías. Técnicas avanzadas como aprendizaje automático, agrupamiento y clasificación.
Use cases Preparación y limpieza de datos. Modelado predictivo, detección de anomalías, inteligencia de negocios.

Beneficios del perfilado de datos

La elaboración de perfiles de datos ofrece una multitud de beneficios específicos que pueden mejorar significativamente el desempeño de una organización. datos de gestión estrategia. Estas son algunas de las distintas ventajas de la elaboración de perfiles de datos:

  • Toma de decisiones informada: La elaboración de perfiles de datos proporciona una comprensión clara de los datos disponibles, su calidad y su estructura. Este conocimiento ayuda a tomar decisiones informadas y basadas en datos, mejorando así la planificación estratégica y la eficiencia operativa.
  • Mayor eficiencia operativa: Ayuda a identificar y eliminar datos redundantes o irrelevantes. Esto conduce a una mayor eficiencia en el procesamiento y análisis de datos, lo que resulta en conocimientos más rápidos, mayor productividad y mejores resultados.
  • Mitigación de riesgos: La elaboración de perfiles de datos puede ayudar a las empresas a identificar riesgos y problemas potenciales en sus datos, como violaciones de cumplimiento o amenazas a la seguridad. Al abordar estos problemas de manera proactiva, las empresas pueden mitigar los riesgos y evitar costosas sanciones o daños a su reputación.
  • Ahorro de costes: Al mejorar la calidad y la eficiencia de los datos, la elaboración de perfiles de datos puede generar importantes ahorros de costos. Las empresas pueden evitar los costos asociados con datos de mala calidad, como decisiones inexactas, recursos desperdiciados y oportunidades perdidas.
  • Garantía de cumplimiento: La elaboración de perfiles de datos puede ayudar a las empresas a garantizar el cumplimiento de las regulaciones y estándares de la industria. Al abordar las cuestiones de cumplimiento, las empresas pueden evitar complicaciones legales y mantener su credibilidad en el mercado.

Aplicaciones de la elaboración de perfiles de datos

La elaboración de perfiles de datos encuentra aplicaciones en diversas áreas y dominios, que incluyen:

  • Integración de Datos y Almacenamiento de datos: La creación de perfiles de datos facilita la integración de múltiples conjuntos de datos en un almacén de datos centralizado, lo que garantiza la precisión, coherencia y compatibilidad de los datos entre fuentes.
  • Migración de datos y Desarrollo de Sistemas: Antes de migrar datos de un sistema a otro o desarrollar nuevos sistemas de software, la elaboración de perfiles de datos ayuda a identificar posibles problemas de datos y garantiza una transferencia de datos fluida y la interoperabilidad del sistema.
  • Gobierno de datos y cumplimiento: La elaboración de perfiles de datos desempeña un papel vital para garantizar el cumplimiento de los requisitos reglamentarios, los estándares de la industria y los marcos de gobernanza de datos, minimizando los riesgos legales y financieros asociados con la mala gestión de los datos.
  • Análisis de datos e inteligencia comercial: Al comprender la calidad, la estructura y las relaciones dentro de los datos, la elaboración de perfiles de datos permite a las organizaciones generar conocimientos más precisos, tomar decisiones basadas en datos y mejorar la inteligencia empresarial general.

6 mejores prácticas

Al realizar perfiles de datos, las organizaciones deben seguir algunas de las mejores prácticas para garantizar resultados precisos y análisis eficientes:

  • Definir objetivos claros: Defina claramente las metas, objetivos y expectativas para garantizar que estén alineados con las necesidades y requisitos del negocio.
  • Elija fuentes de datos relevantes: Seleccionar fuentes de datos relevantes en función de su importancia, relevancia e impacto potencial en los procesos de toma de decisiones.
  • Establecer métricas de calidad de datos: Defina métricas y reglas de validación apropiadas para evaluar la calidad y precisión de los datos en función de los requisitos comerciales y los estándares de la industria.
  • Colaborar con las partes interesadas de los datos: Involucre a los propietarios de datos, expertos en la materia y partes interesadas durante todo el proceso de elaboración de perfiles de datos para obtener información valiosa y garantizar la alineación interfuncional.
  • Resultados del perfilado de datos del documento: Documentar y comunicar los hallazgos, recomendaciones y acciones tomadas durante la elaboración de perfiles de datos para facilitar la comprensión, la responsabilidad y el cumplimiento.
  • Supervise periódicamente la calidad de los datos: Implemente procesos regulares de monitoreo de la calidad de los datos para garantizar la coherencia, precisión y cumplimiento de los datos a lo largo del tiempo.

Conclusión

A medida que las organizaciones continúan aprovechando el poder de los datos para obtener una ventaja competitiva, la elaboración de perfiles de datos sigue siendo fundamental para garantizar la calidad de los datos. Al examinar y evaluar los datos sistemáticamente, las organizaciones pueden garantizar la precisión, la confiabilidad y el cumplimiento de los datos, lo que lleva a una toma de decisiones más informada y mejores resultados comerciales.

Para garantizar que se utilicen datos de alta calidad para el análisis, es fundamental invertir en tecnologías avanzadas. herramientas de creación de perfiles de datos.

Astera se destaca como una solución integral que ofrece capacidades avanzadas de creación de perfiles, limpieza y validación de datos. Proporciona controles de estado en tiempo real que monitorean continuamente la calidad de sus datos mientras trabaja, brindando retroalimentación inmediata sobre su estado general.

AsteraLas capacidades de se extienden al análisis de datos tanto globales como a nivel de campo, lo que permite la identificación temprana de irregularidades, valores faltantes o anomalías. Este enfoque proactivo de la calidad de los datos permite tomar medidas oportunas para rectificar cualquier problema.

AsteraLa interfaz visual de arrastrar y soltar permite a los usuarios empresariales examinar y evaluar los datos, facilitando los ajustes necesarios según sea necesario. Por lo tanto, Astera simplifica el proceso de creación de perfiles de datos y mejora la precisión, confiabilidad y calidad general de los datos, lo que permite una mayor eficiencia operativa y mejores resultados comerciales.

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