El automatizado, Sin código Pila de datos
Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.
Mejore la confiabilidad de los datos con la limpieza de datos
Uno de los activos más vitales de una empresa son sus datos, lo que hace que una buena gestión de datos sea la clave para administrar un imperio empresarial exitoso. A medida que las organizaciones crecen, su volumen de datos aumenta, lo que dificulta la identificación manual de imprecisiones 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 que los informes y análisis sean rentables y rentables. Aquí es donde entra en juego la depuración de datos.
Comencemos por comprender por qué es esencial y cómo las herramientas de depuración de datos simplifican este proceso.
¿Qué es el fregado de datos?
La limpieza de datos consiste en limpiar datos sin procesar y traducirlos a un formato preciso, limpio y sin errores. Los datos pueden ser erróneos por varias razones, como formato incorrecto, errores humanos durante la entrada de datos, datos faltantes, etc.
Mejora la depuración de datos calidad de los datos mediante la eliminación de datos duplicados, incorrectos, incompletos o mal formateados.
¿Es diferente de la limpieza de datos?
La limpieza de datos y la depuración de datos se utilizan a menudo como sinónimos. A nivel superficial, los dos términos se pueden usar indistintamente. Sin embargo, la limpieza y el depurado de datos difieren a nivel técnico. La limpieza de datos es el término más amplio para preparar datos listos para análisis. La depuración de datos se encuentra bajo el paraguas de la limpieza de datos, que se ocupa de eliminar las inconsistencias de los datos y garantizar el formato adecuado.
Importancia de la depuración de datos
Eficaz limpieza de datos o la depuración es esencial ya que ayuda a las empresas a dirigir sus recursos hacia actividades de valor añadido en lugar de la limpieza y depuración manual de datos. Al mismo tiempo, destaca oportunidades para reducir costos. Con datos limpios y confiables a mano, las empresas pueden ejecutar sin problemas las operaciones diarias y tomar decisiones más precisas a largo plazo.
Considere el ejemplo de una función de logística en una empresa de comercio electrónico.
Supongamos que la empresa tiene a mano datos limpios y coherentes de los clientes. La empresa puede acceder fácilmente a información crucial, como qué regiones generan la mayor cantidad de pedidos, qué productos son actualmente populares y el tamaño promedio de los pedidos.
Armado con esta información, el departamento puede organizar sus procesos de almacenamiento y entrega para garantizar un cumplimiento de pedidos más rápido y rentable, una gestión de la información del cliente y un análisis más preciso de las tendencias de ventas y del mercado. Esta información debe ser confiable y confiable para que la empresa pueda tomar decisiones acertadas para establecer estrategias exitosas.
En comparación, los datos erróneos o defectuosos 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
- Menos productividad
- Mala toma de decisiones
A largo plazo, los problemas persistentes de calidad de los datos pueden hacer que su empresa pierda clientes debido a la creciente ineficiencia y las constantes faltas de comunicación. Por lo tanto, es fundamental contar con una estrategia de calidad de datos.
Una organización recopila datos de varias fuentes externas e internas. Para obtener un uso máximo y válido de los datos, se deben limpiar y compilar antes de pasar por otros procesos.
Fuente: Línea de información aliada
Cómo la limpieza de datos simplifica la gestión de datos
La limpieza de datos juega un papel vital en una amplia gama de procesos de gestión de datos, como:
Integración de Datos
Uno de los principales procesos de gestión de datos es Integración de Datos. Es el proceso de combinar datos de diferentes fuentes para consolidarlos en una sola plataforma. Una herramienta de depuración de datos limpia los datos entrantes para que el conjunto de datos integrado se estandarice y formatee antes de ingresar al sistema de destino.
Migración de datos
Migración de datos implica la transferencia de archivos de un sistema a otro. Es fundamental mantener la calidad y la coherencia de los datos durante esta transferencia para que los datos de destino tengan el formato y la estructura correctos y no haya duplicación. El proceso de transferencia también implica un gran volumen de datos. Las herramientas de depuración de datos ayudan a limpiar su información 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 de formato, estructura, etc. del sistema. Transformación de datos implica aplicar reglas, filtros y expresiones específicas a los datos antes de cargarlos en un sistema. Una herramienta de depuración de datos ayuda a limpiar los datos mediante transformaciones integradas, lo que le permite cumplir con los requisitos operativos o técnicos deseados en el futuro.
Proceso ETL
La depuración de datos ayuda a preparar los datos para informes y análisis durante el proceso ETL (extracción, transformación y carga). La preparación de datos 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 múltiples fuentes, como un CRM o un sistema ERP, que contienen información errónea o datos duplicados.
Una buena herramienta de depuración de datos identificaría las inconsistencias en los datos y las corregiría. Los datos borrados se convertirán luego al formato estándar y se cargarán en una base de datos de destino o almacenamiento de datos.
Pasos de depuración de datos
Aquí hay algunos pasos que puede seguir para asegurarse de que sus datos se limpien correctamente:
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Identificar problemas de calidad de datos:
Comience analizando los datos para identificar posibles problemas de calidad. Esto implica examinar los datos en busca de inconsistencias, errores, duplicados, valores faltantes, problemas de formato y otras anomalías que pueden afectar la calidad de los datos.
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Definir reglas de calidad de datos:
Establezca reglas de calidad de datos basadas en los requisitos comerciales y las mejores prácticas de la industria. Estas reglas definen los criterios que deben cumplir los datos para que se consideren limpios y precisos. Por ejemplo, las reglas pueden especificar rangos de valores válidos, formatos de datos, restricciones de exclusividad o requisitos de integridad referencial.
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Limpiar y estandarizar datos:
Aplicar técnicas de limpieza para abordar los problemas de calidad de los datos. Esto incluye eliminar o corregir errores, completar valores faltantes, estandarizar formatos y resolver inconsistencias. Se emplean técnicas como el análisis de datos, la validación de datos y la transformación de datos para alinear los datos con las reglas de calidad definidas.
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Eliminar duplicados:
Identifique y elimine registros duplicados del conjunto de datos. Los datos duplicados pueden dar lugar a imprecisiones y distorsionar los resultados del análisis. Se utilizan técnicas como la comparación de registros, la coincidencia aproximada y los algoritmos de deduplicación de datos para identificar y eliminar los duplicados de manera efectiva.
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Manejar los datos que faltan:
Desarrolle estrategias para manejar los datos faltantes de manera adecuada. Según la situación, puede optar por descartar registros incompletos, imputar valores faltantes utilizando técnicas estadísticas o recopilar información adicional de fuentes confiables para llenar los vacíos.
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Inconsistencias de direcciones:
Resolver inconsistencias dentro de los datos. Esto puede implicar identificar y rectificar discrepancias entre campos de datos relacionados, como garantizar la coherencia entre los nombres y las identificaciones correspondientes o alinear los datos con estándares predefinidos o datos de referencia.
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Proceso de limpieza de datos de documentos:
Mantenga una documentación completa del proceso de depuración de datos. Esto incluye registrar los pasos de limpieza realizados, las reglas de calidad de datos aplicadas y cualquier suposición realizada durante el proceso. La documentación garantiza la transparencia, facilita el análisis futuro y ayuda en la resolución de problemas.
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Supervise y actualice regularmente:
La depuración de datos es un proceso continuo. Supervise periódicamente la calidad de los datos, identifique problemas emergentes y perfeccione el proceso de depuración de datos en consecuencia. Manténgase proactivo en el mantenimiento de la calidad de los datos y realice ajustes a medida que los datos evolucionan o surgen nuevos requisitos de calidad.
Si bien esto puede parecer mucho trabajo, las herramientas automatizadas de depuración de datos eliminan muchos pasos manuales en la preparación de sus datos.
Beneficios de las herramientas de depuración de datos
Las herramientas de depuración de datos pueden ayudarlo a omitir el tedioso y manual proceso de limpieza de datos, ahorrándole la molestia de revisar las entradas individualmente, fila por fila, e inspeccionarlas en busca de invalidez, valores faltantes, etc. En cambio, la herramienta limpia los datos a través de transformaciones integradas.
Por ejemplo, considere la lista de prospectos entregada por su equipo de marketing. Imagine revisar el nombre de cada contacto para verificar las direcciones completas, los números de teléfono y las identificaciones de correo electrónico. Las entradas erróneas de clientes potenciales pueden crear problemas operativos y provocar una pérdida de tiempo.
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 y corregir cualquier falla. Por lo tanto, hacer que el análisis y la inteligencia comercial sean más sencillos y efectivos.
Los datos depurados mejoran la calidad de los datos de su empresa, haciéndolos fácilmente disponibles para un análisis de datos preciso y valioso. Por lo tanto, convirtiéndolos en una inversión comercial digna.
Cómo simplificar el proceso de depuración de datos
Astera Centerprise ofrece a los usuarios comerciales una solución fácil de depuración, limpieza e integración de datos. La solución cuenta con conectores integrados que pueden recuperar información de fuentes de datos dispares.
Varias transformaciones y procesos automatizados de validación de datos ayudan a los usuarios a realizar diversas tareas relacionadas con los datos, incluida la depuración de datos, la limpieza de datos, 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 usar para depurar y obtener un conjunto de datos limpio para su uso posterior.
Veamos cómo depurar datos usando la transformación de limpieza de datos en Centerprise.
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 tiene el formato correcto. Por lo tanto, utilizaremos la transformación Limpieza de datos en este conjunto de datos.
Figura 2 - Características de la transformación de limpieza de datos
La figura 2 muestra las diversas opciones de limpieza presentes en esta transformación. Puede eliminar espacios en blanco, letras, dígitos y puntuación, o especificar cualquier otro carácter que desee eliminar. En segundo lugar, puede reemplazar caracteres nulos o buscar y reemplazar cualquier otro carácter aplicando numerosas opciones en los campos con un solo clic. También puede usar expresiones personalizadas para limpiar sus datos.
La Figura 3 muestra la vista previa de los datos después de aplicar la transformación Data Cleanse.
Figura 3- Conjunto de datos limpios
Como puede ver, se han eliminado todos los espacios en blanco y los datos ahora tienen el formato correcto. Además, se puede transferir a cualquier destino de su elección.
Otras transformaciones como Perfil de datos y 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.
Optimice la limpieza de datos con Astera Centerprise
La interfaz fácil de usar y las transformaciones de arrastrar y soltar en Astera Centerprise simplificar la limpieza de la información. Permite a los usuarios comerciales y analistas de datos limpiar conjuntos de datos de gran volumen en solo unos minutos sin escribir código. Los usuarios también pueden configurar canalizaciones de datos automatizadas. Estas canalizaciones utilizan funciones de automatización y programación de trabajos para ejecutar trabajos de depuración de datos sin ninguna intervención manual. Los datos depurados y limpios pueden ayudarlo a ahorrar tiempo y recursos sustanciales al transformar datos.
