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

Los datos limpios y precisos son la base de los procesos de toma de decisiones de las organizaciones y es la razón por la que están invirtiendo mucho en soluciones de calidad de datos. El mercado global de herramientas de calidad de datos fue valorado en $3.23 millones de dólares en 2023, y las proyecciones muestran que cruzará la marca de los 8 mil millones de dólares para 2030. 

La obtención de datos de alta calidad es uno de los objetivos principales de la preparación de datos en diferentes industrias y sectores. Aquí es donde entra en juego la elaboración de perfiles de datos. Proporciona a las organizaciones una descripción general de todos sus datos, que luego pueden utilizar para detectar errores e inconsistencias. Estos conocimientos les permiten 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? 

La elaboración de perfiles de datos garantiza que los datos estén en buen estado y sean aptos para el uso previsto. Es esencialmente el primer paso en el proceso de gestión y uso de datos.   

La elaboración de perfiles de datos puede descubrir una variedad de problemas de calidad de los datos, como datos faltantes, duplicaciones e imprecisiones. También destaca 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. 

Tipos de perfiles de datos

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

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". 

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. 

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 implica una variedad de técnicas que ayudan a analizar, evaluar y comprender los datos. Cuatro técnicas principales 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 y limpieza 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. Estas técnicas pueden ayudar con diferentes tareas que incluyen: 

• Reconocimiento de formas 
• Clasificación y predicción 
• Clustering 
• Detección de anomalías 
• Minería de reglas de asociación 
• Selección de características y reducción de dimensionalidad. 
• Minería de textos e imágenes 
• Evaluación y optimización del modelo. 

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. 

Desafíos del perfilado de datos 

Comprender los desafíos y las limitaciones de la elaboración de perfiles de datos es clave para garantizar la eficacia de los métodos de elaboración de perfiles de datos. Estos son algunos de los desafíos de la calidad de los datos y cómo superarlos:  

Escalabilidad 

Cuando los conjuntos de datos crecen y se vuelven cada vez más complejos con el tiempo, las técnicas convencionales de elaboración de perfiles de datos pueden resultar insuficientes para manejar el creciente volumen de datos. Si no se controla, esto puede hacer que las tareas de elaboración de perfiles de datos consuman más tiempo y recursos, lo que en última instancia retrasa la preparación de datos e interrumpe el análisis oportuno. 

Las organizaciones pueden abordar los problemas de escalabilidad implementando el procesamiento paralelo. Las técnicas de procesamiento paralelo distribuyen las tareas de creación de perfiles entre múltiples nodos o procesadores. Esta medida mejora la eficiencia y reduce significativamente el tiempo de procesamiento de conjuntos de datos más grandes. 

Requerimientos de recursos 

La elaboración de perfiles de datos puede requerir importantes recursos computacionales, como memoria, capacidad de almacenamiento y potencia de procesamiento. Los recursos insuficientes crean cuellos de botella en el rendimiento y ralentizan los procesos de creación de perfiles, lo que afecta la productividad y la eficiencia. 

Las organizaciones pueden mitigar los cuellos de botella y aumentar la productividad optimizando la asignación de recursos de las siguientes maneras: 

• Invertir en infraestructura escalable, como soluciones basadas en la nube, para garantizar la flexibilidad. 
• Implementar una asignación dinámica de recursos basada en los requisitos cambiantes de la carga de trabajo. 

Estructuras de datos complejas 

Los entornos de datos modernos suelen presentar diversos formatos y estructuras de datos. También contienen grandes cantidades de datos semiestructurados y no estructurados. Las técnicas convencionales de elaboración de perfiles de datos pueden no ser tan útiles para analizar estructuras de datos tan complejas, lo que hace que generen resultados de elaboración de perfiles inexactos o incompletos. 

Afortunadamente, las empresas pueden resolver esto incorporando técnicas avanzadas de elaboración de perfiles, como el procesamiento del lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje automático. Estas técnicas modernas pueden identificar relaciones y patrones dentro de datos no estructurados y semiestructurados y ayudar a obtener resultados de elaboración de perfiles más precisos. 

Privacidad y seguridad de datos 

El acceso y el análisis de información confidencial, como datos comerciales confidenciales e información de identificación personal, son componentes estándar de la elaboración de perfiles de datos. Mantener la privacidad y la seguridad de los datos durante todo el proceso de elaboración de perfiles es esencial, ya que ayuda a defender los datos contra violaciones de datos, acceso no autorizado e incumplimiento normativo. 

Las organizaciones pueden resolver los problemas de privacidad de los datos integrando técnicas de enmascaramiento y anonimización de datos en sus métodos de elaboración de perfiles. Hacerlo facilita un análisis significativo y al mismo tiempo protege de manera integral la información confidencial. 

Cinco mejores prácticas de elaboración de perfiles de datos 

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

1. Definir objetivos claros: Defina claramente las metas, los objetivos y las expectativas para garantizar que estén alineados con las necesidades y requisitos del negocio. 
2. 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. 
3. 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. 
4. 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. 
5. 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. 

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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, detectar esquemas y estructuras de datos, evaluar la distribución y los patrones de datos y comprender las dependencias y relaciones 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. 

El papel de la elaboración de perfiles de datos en la gobernanza y el cumplimiento de los datos 

La elaboración de perfiles de datos es vital para respaldar las iniciativas de cumplimiento y gobernanza de datos de la organización. La gobernanza de datos comprende todas las políticas, procesos y controles que garantizan la disponibilidad, integridad y seguridad de los activos de datos. Por el contrario, el cumplimiento implica el cumplimiento de los requisitos reglamentarios y los estándares de la industria que rigen el manejo y uso de datos. 

Aquí hay cinco formas en que la elaboración de perfiles de datos contribuye a la gobernanza y el cumplimiento de los datos: 

1. Evaluación de la calidad de los datos:
   

   La elaboración de perfiles de datos sirve como primer paso para determinar la calidad de los activos de datos. El análisis de la estructura, el contenido y las relaciones dentro de los datos revela inconsistencias, imprecisiones y anomalías que potencialmente pueden dañar la integridad de los datos e impactar el cumplimiento. 
   

2. Identificación y mitigación de riesgos
   

   La elaboración de perfiles de datos permite a las organizaciones identificar posibles factores de riesgo que pueden comprometer la calidad, la privacidad y la seguridad de los datos. Esto puede ayudarlos a abordar de manera proactiva los problemas que pueden amenazar el cumplimiento, como violaciones regulatorias, filtraciones de datos o informes inexactos. 

3. Clasificación y etiquetado de datos

   La creación de perfiles de datos permite a las empresas clasificar y etiquetar datos según sus requisitos reglamentarios, sensibilidad y criticidad. Comprender la naturaleza y el contexto de los atributos de los datos simplifica la aplicación de políticas de clasificación de datos y controles de acceso relevantes. Esto ayuda a las organizaciones a cumplir con las normas de privacidad, como la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) y el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).
   

4. Monitoreo y Auditoría 

   La elaboración de perfiles de datos respalda los protocolos de auditoría y monitoreo continuo de una organización para mantener el cumplimiento de las políticas y regulaciones de gobernanza de datos. La creación de perfiles de referencia de sus activos de datos permite a las empresas observar la calidad, la integridad y los patrones de uso de los datos de manera consistente. También les ayuda a detectar desviaciones que pueden justificar una mayor investigación o medidas correctivas.
   

5. Documentación e informes
   

   Los resultados de la elaboración de perfiles de datos ofrecen información significativa sobre los metadatos de los activos de datos al examinar su estructura y contenido. Estos conocimientos son importantes para las iniciativas de documentación y presentación de informes. Las organizaciones pueden utilizar informes de elaboración de perfiles para demostrar su cumplimiento de los mandatos reglamentarios, los requisitos de auditoría y las políticas de gobierno interno. 

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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