Automatizar la validación de datos en Astera Centerprise

By |2020-09-03T22:42:50+00:003rd septiembre, 2020|

La información empresarial cambia constantemente debido a actualizaciones de datos, modificaciones, eliminaciones o consultas, lo que hace que los datos válidos sean una necesidad y no una excepción. Para que una organización establezca confianza en los datos, validar los cambios es esencial para garantizar la coherencia y la precisión en los informes y análisis.

Los conocimientos basados ​​en datos no válidos no solo afectan el resultado final del negocio, sino que también pueden dar lugar a la pérdida de oportunidades, la pérdida de clientes o la reducción de ingresos, lo que hace que un negocio pierda valiosas oportunidades. Similar a la 'burbuja de filtro' de Internet que puede llevarlo por un camino de información falsa, los datos inexactos o inválidos pueden llevarlo a tomar decisiones equivocadas que incurren en gastos a largo plazo.

Una encuesta realizada por Convertidor, una plataforma de adquisición de clientes, dedujo que 1 en 4 leads que se someten a procesamiento se clasifican como no válidos porque el 27 por ciento tiene nombres falsos, el 28 por ciento tiene una dirección de correo electrónico no válida y el 30 por ciento tiene números de teléfono incorrectos.

Importancia de la validación de datos para empresas

Capturar y corregir puntos de datos no válidos al principio del viaje de datos puede ahorrar un tiempo de procesamiento significativo y mejorar el rendimiento general. Aquí es donde los pasos de validación de datos en la imagen. Una forma de limpieza de datos, esta técnica verifica la calidad y precisión de los datos antes de procesarlos y cargarlos. El objetivo principal de la validación de datos es garantizar que los datos sean:

  • Completo, es decir, no contiene valores nulos
  • Único y sin duplicación
  • Cumple con los requisitos comerciales

La validación de datos es un requisito esencial para varios procesos de datos, como ETL, ELT y almacenamiento de datos, donde el objetivo final es ayudar a garantizar la precisión de los resultados. Trabajar con datos confiables brinda a las empresas la confianza para tomar decisiones oportunas sin dudarlo.

Problemas que afectan la validez de los datos

Estos son algunos de los problemas que afectan la validez de los datos:

  • Valores inválidos: En caso de que los conjuntos de datos tengan valores conocidos, como 'M' para hombres y 'F' para mujeres, el cambio en estos valores puede invalidar los datos.
  • Valores faltantes: Presencia de valores nulos o en blanco en el conjunto de datos.
  • Duplicación: La repetición de datos es una ocurrencia común en organizaciones donde los datos se recopilan de múltiples canales en varias etapas.
  • Dependencia de atributo: La inexactitud causada debido al valor de un campo dependiendo de otro campo. Por ejemplo, la precisión de los datos del producto depende de la información relacionada con los proveedores. Por lo tanto, los errores en los datos del proveedor se reflejarán también en los datos del producto.
  • Inadecuada recuperación de datos: Los datos mal recuperados pueden dificultar que las personas busquen los registros requeridos.
  • Discrepancias de formato: Es posible que los datos se ingresen en un formato diferente del resto de los datos comerciales.
  • Errores ortográficos: Ortografía incorrecta
Validación de datos para registros incorrectos

Figura 1: Factores que conducen a datos no válidos (fuente: QuantDare)

¿Cómo funciona la herramienta de validación de datos automatizada?

La validación de datos automatizada es una parte importante de los procesos de datos de una empresa, ya que ayuda a mejorar la precisión de los datos que conduce a decisiones mejor informadas. Herramientas de gestión de datos, como Astera Centerprise, admite la validación de datos a través de perfil de datos, la calidad y limpiar transformaciones A través de conectores listos para usar en una interfaz gráfica de usuario, puede integrar, transformar y validar datos de más de fuentes 40.

El software ayuda con la automatización de las tareas de validación de datos, liberando a los empleados del esfuerzo repetitivo y manual de identificar y corregir registros incorrectos, y estandarizando los datos para que sean útiles.

Consideremos un escenario simple en el que una empresa ABC consolida sus datos de clientes en un archivo Excel para optimizar sus esfuerzos de marketing y canales de ingresos. Sin embargo, los datos que recopilaron tenían varios errores. Por lo tanto, deciden validar sus datos utilizando Astera Centerprise. Esto se hace usando tres transformaciones: Perfil de datos, Limpieza de datos, y Reglas de calidad de datos.

La Fig. 2 muestra el flujo de datos que toma un Excel origen como entrada, lo perfila para analizar datos de origen, lo limpia para eliminar registros no válidos y aplica reglas de calidad de datos para identificar errores en los datos limpiados antes de escribirlos en el destino delimitado archivo.

Flujo de datos de validación de datos

Fig.2: Un flujo de datos simple para explicar la validación de datos desde la fuente de Excel

El resultado de la Perfil de datos La transformación muestra los detalles de datos a nivel de campo. Esto permite a la organización comprender los datos y garantizar:

  • La credibilidad de los datos: Una vez que se han analizado los datos, se pueden eliminar las anomalías y las duplicaciones para garantizar la fiabilidad de los datos. Esto ayuda aún más a la organización a identificar problemas de calidad y determinar información procesable para agilizar los procesos comerciales.
  • Toma de decisiones más rápida: Crea una imagen precisa de los datos de origen, lo que permite a la organización tomar decisiones más rápido.
  • Manejo práctico de crisis: Los datos perfilados pueden evitar que pequeños errores se conviertan en problemas críticos.
Perfilado en validación de datos

Fig. 3: perfil de datos de origen

La Limpieza de datos La transformación se utiliza para solucionar dos problemas en los datos de origen:

  1. Elimina los espacios iniciales y finales de los registros.
  2. Identifica registros que contienen '.co' y lo reemplaza por '.com'. Esto corrige registros erróneos en el Dirección de correo electrónico.
limpieza en validación de datos

Fig. 4: Aplicación de condiciones para limpiar datos

Los datos limpios, después de eliminar espacios adicionales y un formato de dirección de correo electrónico incorrecto, se pueden ver en la mitad derecha de la Fig. 5.

Usando estos datos limpios, la organización puede:

  • Mejora los esfuerzos de marketing por correo electrónico: Al crear una versión limpia y sin errores de los datos de sus clientes, la organización garantiza que los datos se puedan utilizar para obtener el máximo rendimiento del marketing por correo electrónico.
  • Aumentar los ingresos: El uso de direcciones de correo electrónico correctas garantiza tasas de respuesta más altas, lo que a su vez genera mayores conversiones y posibilidades de ventas.
Fig. 5: Comparación de datos fuente erróneos con datos limpios

Fig. 5: Comparación de datos fuente erróneos con datos limpios

Siguiente, Reglas de calidad de datos se aplican a los datos limpios para identificar registros en el Correo electrónico Dirección campo que tiene un formato no válido.

marcando registros - validación de datos

Fig. 7: Marcar registros incorrectos en el campo Dirección de correo electrónico

El resultado se puede ver en la siguiente captura de pantalla. Aplicando Reglas de calidad de datos permite a la organización:

  • Obtenga datos consistentes: Al corregir las direcciones de correo electrónico, la organización garantiza que todos los departamentos tengan acceso a información coherente y correcta.
  • Facilitar la escalabilidad: Con una infraestructura de calidad de sonido, la organización puede escalar fácilmente sin preocuparse por la confiabilidad y confiabilidad de sus datos.

Los errores identificados por el Reglas de calidad de datos se escriben en un archivo de registro, mientras que los datos limpios se escriben en un Delimitado archivo.

En el mundo empresarial moderno, donde las decisiones importantes se derivan de los datos, la automatización de la validación de datos puede ahorrar significativamente tiempo y agilizar los procesos comerciales. El entorno sin código de Astera Centerprise le permite automatizar la validación de datos como parte del flujo de datos o flujo de trabajo. Además, las actualizaciones de datos se pueden condicionar, dependiendo del éxito de las pruebas de validación para garantizar la confiabilidad de los datos de su empresa.

Para descubrir cómo puede simplificar y automatizar sus tareas de validación de datos utilizando una solución de extremo a extremo sin código, descargue la versión de prueba de Astera Centerprise.