Limpieza de datos: una forma de mejorar la confiabilidad de los datos

By |2021-11-01T07:11:34+00:009 julio,2020|

R Uno de los activos más importantes de una empresa son sus datos, lo que hace que una buena gestión de datos sea la clave para dirigir un imperio empresarial exitoso. A medida que las organizaciones crecen, su volumen de datos aumenta con el tiempo, lo que dificulta la identificación manual de inexactitudes o errores que puedan contener.

Los datos erróneos pueden costar grandes sumas de dinero. Por lo tanto, las empresas deben asegurarse de que sus datos empresariales estén limpios, de buena calidad, sin errores y fácilmente disponibles para informes y análisis, de modo que las operaciones comerciales puedan ser rentables y rentables. Aquí es donde entra en juego la depuración de datos.

Comencemos por comprender qué es la depuración de datos y por qué es importante.

¿Qué es el fregado de datos?

La depuración de datos, por definición, consiste en limpiar datos sin procesar y traducirlos a una forma precisa, limpia y sin errores. Sus datos pueden ser erróneos debido a varias razones, como un formato incorrecto, errores humanos en el momento de la entrada de datos y / o datos faltantes.

Mejora la depuración de datos calidad de los datos ya que elimina datos duplicados, incorrectos, incompletos o mal formateados.

Importancia de la depuración de datos

La limpieza o depuración de datos eficaz es importante, ya que puede ayudar a las empresas a dirigir sus recursos hacia actividades de valor agregado, al tiempo que destaca las oportunidades de reducción de costos. La mayoría de las organizaciones trabajan con grandes cantidades de datos. Con una gestión adecuada, estos insumos permiten el buen funcionamiento de las operaciones diarias y una toma de decisiones más precisa a largo plazo.

Considere el ejemplo de una función de logística en una empresa de comercio electrónico. Los datos de clientes limpios y accesibles brindan a este departamento información clave, como qué regiones crean la mayoría de los pedidos, qué productos son actualmente populares y el tamaño promedio de los pedidos de los clientes. Con esta información, el departamento puede organizar sus procesos de almacén y entrega para garantizar un cumplimiento de pedidos más rápido y rentable, una gestión de la información del cliente y un análisis de tendencias de ventas y mercado más preciso.
Esta información debe analizarse para que la empresa pueda tomar decisiones útiles para establecer estrategias exitosas.

En comparación, los datos erróneos o incorrectos harían que el análisis fuera incorrecto, lo que puede conducir a:

  • Procesos que requieren mucho tiempo
  • Costes adicionales
  • Se requiere mano de obra adicional para corregir los errores
  • Menor eficiencia
  • Baja productividad
  • Mala toma de decisiones

A largo plazo, los problemas persistentes en la calidad de los datos pueden hacer que su empresa pierda clientes debido a la creciente ineficacia y las continuas fallas de comunicación. Por lo tanto, es importante contar con una estrategia de calidad de datos. Tener datos incorrectos puede afectar los resultados de cualquier organización. La solución es trabajar con datos precisos y limpios.

Los datos recopilados por una organización provienen de diversas fuentes externas e internas. Para obtener un uso máximo y válido de la misma, los datos sin procesar deben limpiarse y compilarse antes de que puedan pasar por otros procesos de datos.

Depuración de datos para procesos de gestión de datos eficaces

La depuración de datos desempeña un papel fundamental en una amplia gama de procesos de gestión de datos, como:

Integración de Datos

Integración de Datos es el proceso de combinar datos de diferentes fuentes para que se puedan consolidar en una única plataforma. Asegurar la calidad de los datos en los datos sin procesar que provienen de fuentes dispares con diferentes estructuras y formatos puede llevar mucho tiempo y ser difícil. Una herramienta de depuración de datos limpia los datos entrantes para que el conjunto de datos integrado esté estandarizado y formateado antes de introducirse en el sistema de destino.

Migración de datos

Migración de datos implica la transferencia de archivos de un sistema a otro. Es importante mantener la calidad y consistencia de los datos durante esta transferencia para que el formato y la estructura correctos estén presentes y no haya duplicación en el destino. En este proceso suele estar involucrado un gran volumen de datos. Las herramientas de depuración de datos ayudan a limpiar sus datos de manera eficiente, lo que garantiza una mejor calidad de los datos en toda la empresa.

Transformación de datos

Todos los datos deben transformarse antes de que se carguen en el destino de su elección para cumplir con los criterios del sistema de formato, estructura, etc. Transformación de datos implica aplicar ciertas reglas, filtros y limpieza de datos antes de que se puedan analizar más a fondo. Una herramienta de depuración de datos ayuda a depurar los datos mediante transformaciones integradas, lo que le permite cumplir con los requisitos operativos o técnicos deseados en el futuro.

Depuración de datos en procesos ETL

La depuración de datos ayuda a preparar los datos durante el proceso ETL (extracción, transformación y carga) para informes y análisis. Garantiza que solo se utilicen datos de alta calidad para la toma de decisiones y el análisis. Por ejemplo, una empresa minorista recibe datos de varias fuentes, como un CRM o un sistema ERP, que contienen información errónea o datos duplicados. Una buena depuración de datos o herramienta de limpieza de datos descubriría las inconsistencias en los datos y las rectificaría. Los datos depurados se convertirán al formato estándar y se cargarán en una base de datos de destino o almacén de datos.

Beneficios de las herramientas de depuración de datos

Las herramientas de depuración de datos pueden ayudarlo a omitir el tedioso proceso de revisar todos los datos manualmente al limpiarlos a través de transformaciones integradas. La limpieza de datos de forma manual implica revisar las entradas individualmente, fila por fila, e inspeccionarlas en busca de invalidez, valores faltantes, etc.

Por ejemplo, considere la lista de clientes potenciales entregada por su equipo de marketing. Ahora, imagine revisar el nombre de cada contacto para verificar las direcciones completas, los números de teléfono y las identificaciones de correo electrónico proporcionadas. Piense en cuánto tiempo lleva este proceso y en los problemas operativos que podrían crearse si solo se dejan sin corregir algunas entradas erróneas. Por otro lado, las herramientas de depuración de datos pueden ayudarlo a eliminar errores a través de procesos automatizados para inspeccionar sistemáticamente los datos, utilizando diferentes reglas y algoritmos para identificar fallas y corregirlas. De ahí que el proceso de análisis e inteligencia empresarial sea más sencillo y eficaz.

Las herramientas de depuración de datos facilitan la depuración de datos sin preocuparse por errores o inexactitudes. Mejoran la calidad de los datos de su empresa, haciéndolos fácilmente disponibles para un análisis de datos preciso y útil. Por lo tanto, hacer de las herramientas de depuración de datos una inversión valiosa para las empresas.

Cómo simplificar el proceso de depuración de datos

Astera Centerprise ofrece a los usuarios empresariales una solución sencilla para la integración de datos, con conectores integrados que pueden recuperar información de fuentes de datos dispares. Varias transformaciones y procesos de validación de datos automatizados ayudan a los usuarios a realizar una variedad de tareas relacionadas con los datos, incluida la depuración de datos, la limpieza de datos, el mantenimiento de la calidad de los datos y la entrega de conjuntos de datos estandarizados al destino elegido.

Centerprise contiene características, como Transformación de limpieza de datos, que se puede utilizar para depurar datos y obtener un conjunto de datos limpio para su uso posterior.

Echemos un vistazo a cómo depurar datos utilizando la transformación de limpieza de datos en Centerprise.

Herramientas de limpieza de datos

Figura 1- Conjunto de datos que contiene espacios en blanco y problemas de formato

El conjunto de datos que se muestra en la figura 1 contiene información sobre diferentes clientes y, como puede ver, hay algunos espacios en blanco entre los códigos postales y no está formateado correctamente. Por lo tanto, utilizaremos la transformación de limpieza de datos en este conjunto de datos.

herramientas de depuración de datos 2

Figura 2 - Características de la transformación de limpieza de datos

La figura 2 muestra las diversas opciones de limpieza presentes en esta transformación. Simplemente puede eliminar espacios en blanco, letras, dígitos, puntuación o especificar cualquier otro carácter que desee eliminar. En segundo lugar, también puede reemplazar caracteres nulos o buscar y reemplazar cualquier otro carácter aplicando numerosas opciones en los campos con un solo clic. También puede aplicar expresiones personalizadas para limpiar sus datos.

La Figura 3 muestra la vista previa de los datos después de aplicar la transformación Data Cleanse.

Herramientas de depuración de datos 3

Figura 3- Conjunto de datos limpios

Como puede ver, todos los espacios en blanco se han eliminado y los datos ahora están formateados correctamente. Además, se puede transferir a cualquier destino de su elección.

Otras transformaciones como Perfil de datos y la Reglas de calidad de datos Permitir a los usuarios perfilar conjuntos de datos para obtener un desglose estadístico y establecer estándares de calidad para identificar registros que contienen errores o advertencias.

Conclusión

La interfaz fácil de usar y las transformaciones de arrastrar y soltar en Astera Centerprise simplifica la depuración de información. Permite a los usuarios empresariales limpiar conjuntos de datos de gran volumen en solo unos minutos sin escribir ningún código. Los procesos automatizados se pueden configurar mediante la automatización del flujo de trabajo y las funciones de programación de trabajos que pueden ejecutar trabajos de depuración de datos sin ninguna intervención manual. Esto puede ayudarlo a ahorrar tiempo y recursos sustanciales y transformar los datos, evitando que su empresa caiga en las trampas negativas de los datos incorrectos y la gestión de datos deficiente.

Descarga una prueba gratis y conocer más sobre cómo Astera Centerprise puede ayudarlo a obtener datos limpios y de alta calidad.