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

By |2022-04-19T10:55:22+00:009 julio,2020|

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 con el tiempo, 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 informes y análisis para que sean rentables y rentables. Aquí es donde entra en juego la depuración de datos.

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

¿Qué es el fregado de datos?

La depuración de datos se refiere a la limpieza de datos sin procesar y su traducción a una forma precisa, limpia y sin errores. Sus datos pueden ser erróneos por varias razones, como formato incorrecto, errores humanos en el momento de la entrada de datos y datos faltantes.

Mejora la depuración de datos calidad de los datos mediante la eliminación de datos duplicados, incorrectos, incompletos o mal formateados.

Importancia de la depuración de datos

La limpieza o depuración de datos efectiva es esencial, ya que puede ayudar a las empresas a dirigir sus recursos hacia actividades de valor agregado al tiempo que resalta las oportunidades de reducción de costos. La mayoría de las organizaciones trabajan con grandes cantidades de datos.

Con una gestión adecuada, estas entradas 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 accesibles de los clientes le brindan a este departamento información crucial, como qué regiones crean la mayoría de los pedidos, qué productos son actualmente populares y el tamaño promedio de los pedidos de los clientes. 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 analizada para que el negocio 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
  • Baja 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. Tener datos insuficientes puede hacer mella en los resultados de cualquier organización. La solución es trabajar con datos limpios y precisos.

Los datos recopilados por una organización provienen 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.

Depuración de datos para procesos de gestión de datos eficaces

La limpieza de datos juega un papel vital 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 consolidarlos en una sola plataforma. Garantizar la calidad de los datos en datos sin procesar provenientes de fuentes dispares con otras estructuras y formatos. 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 esencial mantener la calidad y la consistencia de los datos durante esta transferencia para que estén presentes el formato y la estructura correctos y no haya duplicación en el destino. Un gran volumen de datos suele estar involucrado en este proceso. 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 del sistema de formato, estructura, etc. Transformación de datos implica aplicar reglas, filtros y limpieza de datos específicos antes de analizarlos más a fondo. 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.

Depuración de datos en procesos 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 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 manual de datos implica revisar las entradas individualmente, fila por fila, e inspeccionarlas en busca de invalidez, valores faltantes, etc.

Por ejemplo, considere la lista de prospectos 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 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. Por lo tanto, hacer que el análisis y la inteligencia comercial sean más sencillos y efectivos.

Las herramientas de depuración de datos facilitan la limpieza de datos sin preocuparse por errores o inexactitudes. 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, hacer que las herramientas de depuración de datos sean una inversión valiosa para las empresas.

Cómo simplificar el proceso de depuración de datos

Astera Centerprise ofrece a los usuarios comerciales una solución fácil para la limpieza y la integración de datos, 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 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.

Veamos cómo depurar datos usando 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 tiene el formato correcto. Por lo tanto, utilizaremos la transformación 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. 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 usar 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, 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.

Conclusión

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. Las canalizaciones de datos se pueden configurar para la depuración de datos mediante la automatización del flujo de trabajo y las funciones de programación de trabajos para ejecutar trabajos de depuración de datos sin ninguna intervención manual. Los datos depurados y limpios pueden ayudarlo a ahorrar mucho tiempo y recursos al transformar los datos, lo que evita que su empresa caiga en las trampas negativas de datos insuficientes y una gestión de datos deficiente.