¿Qué es la estandarización de datos? Una guía completa

Las empresas modernas dependen en gran medida de los datos para impulsar sus procesos de toma de decisiones. Sin embargo, la mala coherencia y calidad de los datos puede llevar a conclusiones inexactas. De Gartner El informe de 2018 destaca que las organizaciones incurren en un costo promedio de 15 millones de dólares al año debido a la mala calidad de los datos. Se trata de un impacto financiero sustancial que se puede evitar mediante la estandarización de los datos.

¿Qué es la estandarización de datos?

La estandarización de datos es el proceso de transformar datos de diversas fuentes en un formato coherente. Incluye definir e implementar estándares y protocolos de datos comunes para capturar, almacenar y compartir datos. El proceso de estandarización de datos establece pautas para los elementos de los datos, como convenciones de nomenclatura, unidades de medida y valores categóricos, para facilitar la integración e interpretación de los datos.

Tipos de inconsistencias en conjuntos de datos

Los errores en los conjuntos de datos pueden ocurrir por varias razones, lo que afecta la calidad y confiabilidad de los datos. La siguiente tabla muestra algunas inconsistencias en los conjuntos de datos que pueden resolverse estandarizando los datos.

Formatos de fecha	Diferentes interpretaciones de fechas (p. ej., “01/02/2023” y “1st 23 de febrero”)
Formatos Numéricos	Variación en los separadores decimales (p. ej., “1,000.50” frente a “1000.50”)
Unidades y medidas	Métrico versus imperial: uso incorrecto de unidades (p. ej., metros versus pies)
Ortografía inconsistente	Varias grafías para la misma categoría (p. ej., “EE. UU.” frente a “Estados Unidos”).
Variaciones de abreviaturas	Abreviaturas inconsistentes (p. ej., “St.” versus “Street” versus “Str.”)
Sensibilidad de mayúsculas y minúsculas	Clasificación errónea debido a la distinción entre mayúsculas y minúsculas (p. ej., “manzana” frente a “Apple”)
Tipos de datos	Tipos de datos inadecuados para atributos (p. ej., tratar números como cadenas)
Formato de datos	Números de teléfono almacenados de manera inconsistente con y sin separadores, como “+1 316-465-3322” y “3164653322”.

La importancia de la estandarización de datos

La estandarización de datos permite un intercambio de datos consistente entre varios sistemas. Esto significa que las organizaciones pueden garantizar que todos hablen el mismo lenguaje de datos al estandarizar los datos en varios sistemas, departamentos y socios externos, brindando una visión holística de las operaciones, los clientes y los mercados de la empresa.

Este enfoque promueve la interoperabilidad entre diferentes sistemas y plataformas. Cuando los datos están estandarizados, resulta más fácil integrar y sincronizar información entre diversas aplicaciones de software y bases de datos. Identificar y corregir errores también es más fácil, reduciendo el riesgo de tomar decisiones basadas en información incorrecta o incompleta.

Por lo tanto, la estandarización de datos ayuda a mejorar la calidad de los datos, permitiendo análisis precisos, informes confiables y toma de decisiones informadas.

El proceso de estandarización de datos

El proceso de estandarización de datos implica varios pasos que transforman los datos en un formato armonizado, lo que permite un análisis e interpretación precisos.

1. Identificación de fuentes de datos

El primer paso en el proceso de estandarización de datos es identificar todas las fuentes de datos, que pueden incluir bases de datos internas, proveedores de datos externos y API. Esto permite a las organizaciones obtener información sobre el panorama de los datos y determinar el alcance de los esfuerzos de estandarización. Pueden evaluar la confiabilidad y precisión de los datos, determinar la frecuencia de nueva información agregada al conjunto de datos e identificar los elementos de datos que requieren estandarización, entre otros factores.

2. Definición de estándares de datos

También es importante definir reglas y pautas para cada elemento de datos y garantizar que los datos sean consistentes, válidos y confiables. Estos estándares pueden incluir formatos de datos, valores permitidos, reglas de validación y requisitos de transformación. Definir estándares claros permite a las organizaciones garantizar que los datos se interpreten de manera consistente en diferentes sistemas y procesos.

3. Datos de limpieza

La limpieza de datos significa identificar y rectificar errores de datos., inconsistencias e imprecisiones. Este proceso incluye eliminar entradas duplicadas, corregir errores ortográficos y resolver datos faltantes o incompletos. La limpieza de datos no es una tarea única, sino un proceso iterativo que requiere monitoreo y mantenimiento continuos para garantizar la precisión y calidad continuas de los datos.

4. Realizar la transformación de datos

El siguiente paso es convertir los datos a un formato y estructura consistentes para garantizar que todos los datos puedan compararse y analizarse fácilmente. Esto incluye tareas como cambiar fechas a un formato estandarizado o convertir unidades de medida a un estándar común. Durante el proceso de transformación de datos, es posible que las organizaciones también necesiten abordar cuestiones como la normalización de datos, donde los datos se escalan o ajustan para eliminar redundancias y mejorar la integridad de los datos.

5. Validación de datos

El próximo paso crucial es validando datos ejecutando pruebas y comprobaciones de los datos, como verificar la integridad de los datos, comprobar si hay valores atípicos o anomalías y validar según reglas o restricciones predefinidas. Los usuarios deben rectificar rápidamente cualquier inconsistencia o error identificado durante el proceso de validación. Puede incluir revisar los pasos anteriores en el proceso de estandarización de datos, como la limpieza o transformación de datos, para garantizar la precisión y confiabilidad de los datos.

El método tradicional de estandarización utilizando Excel

La estandarización manual mediante Excel es una de las técnicas más comunes para estandarizar datos. Este método tradicional requiere cálculos extensos y la aplicación de fórmulas para validar los datos manualmente.

La fórmula de estandarización es:

Lugar:

• x es un punto de datos.
• μ es la media del conjunto de datos.
• σ es la desviación estándar del conjunto de datos.

Note: Las funciones “Prueba Z” y “Estandarizar” realizan la estandarización de datos en Excel.

Este enfoque manual para la estandarización de datos requiere intervención humana, atención al detalle y experiencia para transformar y validar los datos. Los analistas deben revisar cuidadosamente los datos para garantizar la coherencia y la precisión, razón por la cual este enfoque puede llevar mucho tiempo. Si bien este método es útil para proyectos de pequeña escala que requieren análisis más rápidos para conjuntos de datos más pequeños, la naturaleza manual del proceso lo hace menos eficiente cuando se trata de grandes volúmenes de datos.

Herramientas automatizadas de autoservicio: la mejor alternativa

Otro enfoque moderno para la estandarización de datos es utilizar preparación de datos de autoservicio herramientas que aprovechan los algoritmos de aprendizaje automático y la inteligencia artificial para limpiar, transformar y validar datos.

El software de estandarización automática de datos permite a las organizaciones automatizar la aplicación de estándares de datos. Estas herramientas pueden identificar elementos de datos, aplicar reglas y transformaciones predefinidas y limpiar y transformar datos automáticamente. Aprovechar estas herramientas ayuda a las organizaciones a ahorrar tiempo y esfuerzo en el proceso de estandarización de datos, garantizando datos consistentes y confiables.

Esta tabla comparativa destaca los beneficios de las herramientas automatizadas de estandarización de datos sobre Excel:

	Herramientas automatizadas	Excel
Volumen de datos	Eficiente para conjuntos de datos grandes y complejos	Adecuado para conjuntos de datos pequeños a moderados
Esfuerzo manual	Automatiza la transformación y limpieza de datos.	Requiere manipulación manual de datos.
Normalización	Ofrece algoritmos de estandarización avanzados.	Funciones de estandarización integradas limitadas
Escalabilidad	Se adapta bien para procesar grandes volúmenes de datos	No escalable para procesar datos extensos
Eficiencia de tiempo	Procesamiento rápido de datos, ahorro de tiempo	Toma una cantidad considerable de tiempo para tareas repetitivas.
Transformaciones complejas	Maneja transformaciones complejas con facilidad	No apto para transformaciones complejas.
Manejo de errores	Detección e informes de errores integrados	Detección y manejo de errores limitados
Control de versiones	Ofrece control de versiones para procesos de datos.	Carece de mecanismos de control de versiones adecuados
Consistencia	Proporciona resultados consistentes cada vez	Es difícil garantizar resultados consistentes repetidamente

Usar Astera para la estandarización de datos automatizada

AsteraLa plataforma de gestión de datos unificada tiene capacidades de estandarización de datos automatizadas que incluyen funciones de limpieza, transformación y validación de datos rigurosas y ágiles. La interfaz de apuntar y hacer clic facilita la rectificación rápida de datos incompletos o inexactos, lo que garantiza la precisión y coherencia de los datos.

Astera también ofrece una vista de cuadrícula dinámica que permite a los usuarios explorar, visualizar, interactuar y analizar datos en tiempo real, proporcionando retroalimentación instantánea sobre la calidad de los datos. Aquí hay una guía paso a paso sobre cómo los usuarios pueden utilizar Astera para sus casos de uso de estandarización de datos:

1. Lea el archivo .csv en el Astera Artefacto de preparación de datos.

2. Vea el estado general de los datos en el lado derecho de la ventana.

 

3. Seleccione la columna para ver su perfil en el lado derecho. Se ha seleccionado la columna “País”. Desde el navegador de perfil de la derecha, podemos ver que esta columna tiene mayúsculas inconsistentes: "Alemania", "Alemania" y "ALEMANIA".

 

4. Para este caso de uso, haga clic en la función "Cambiar caso" para cambiar el caso de los valores en la columna "País" para que los valores sean consistentes.

 

5. Aplique la transformación Cambiar caso con tipo de caso = “Título” como estándar.

6. Después de aplicar la transformación, todos los valores inconsistentes se han estandarizado en la columna “País”.

 

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