Linux

Beneficios de usar una solución de calidad de datos de código abierto

Desde la validación de la calidad de los datos entrantes hasta la mejora de la calidad de los datos existentes, las soluciones de calidad de datos de código abierto pueden beneficiar a su organización.

Gran concepto de datos.Imagen: your123/Adobe Stock

Dada la importancia de los datos para ofrecer aprendizaje automático y otras cargas de trabajo relacionadas con la ciencia de datos, la calidad de los datos nunca ha sido más importante para las empresas. No es de extrañar que, según múltiples encuestas, la calidad de los datos sea el principal objetivo de los equipos de datos.

Si bien es posible que todas las empresas estén de acuerdo con esta declaración, la entrega real de la calidad de los datos sigue estando fuera del alcance de muchos. Las soluciones de calidad de datos de código abierto pueden ayudar, especialmente para las empresas que buscan alternativas a las soluciones de calidad de datos más grandes.

Salta a:

¿Por qué las empresas necesitan soluciones de calidad de datos?

«Los datos inevitablemente se corrompen», dijo en una entrevista el cofundador y director de tecnología de Soda, Tom Baeyens. «No puedes evitar los errores. Lo único que puedes hacer es comenzar a rastrearlos y ser el primero en saberlo, y ahí es donde entran en juego el monitoreo y las pruebas de datos».

Incluso cuando las empresas comienzan con datos sin procesar, la entropía seguirá. Desde datos de inventario sesgados hasta algo tan simple como un nombre de cliente mal escrito, los datos incorrectos conducen a malas decisiones comerciales y una mala experiencia del cliente. De manera similar al software libre de errores, la calidad de los datos es tan importante como el proceso, desde el punto de vista de Baeyens.

LEER  A pesar de que el mercado de servidores desaparece, el mercado laboral de Linux sigue prosperando

VER: Kit de herramientas de contratación: científico de datos (Tecnopedia Premium)

La calidad de los datos no es algo que se compre, pero las soluciones de calidad de los datos pueden ayudar a las empresas a implementar los procesos correctos para mejorar la calidad de los datos con el tiempo. Como Talend describió en un informe técnico reciente, «La calidad de los datos debe ser una operación permanente, un proceso continuo e iterativo en el que controla, valida y enriquece continuamente sus datos, suaviza el flujo de datos y obtiene mejores conocimientos».

Beneficios de las soluciones de calidad de datos de código abierto

Informes de big data de lectura obligada

En general, la calidad de los datos se puede medir por muchos factores diferentes. Estos pueden incluir integridad, precisión, disponibilidad o accesibilidad, puntualidad y consistencia de los datos para los usuarios relevantes. Sin embargo, a pesar del creciente enfoque en estos aspectos de la calidad de los datos, muchas empresas aún confían en soluciones patentadas de caja negra que ofrecen poca información sobre por qué una herramienta sugiere ciertas acciones en un conjunto de datos determinado.

El código abierto no es una panacea para la calidad de los datos o el software, pero como se mencionó anteriormente, las soluciones de calidad de datos de código abierto pueden ayudar a mejorar los procesos relacionados con la calidad de la entrega. Una tendencia clara en la ciencia de datos en general es el cambio hacia infraestructuras de datos de código abierto, precisamente porque nadie quiere apostar ciegamente por algoritmos que se pueden usar pero no entender.

Entonces, ¿qué soluciones de calidad de datos de código abierto se destacan?

Principales herramientas de calidad de datos de código abierto

lago delta

Logotipo del lago Delta.Imagen: Lago Delta

Una de las herramientas de calidad de datos más interesantes no es realmente una herramienta de calidad de datos. En cambio, el marco de almacenamiento de código abierto de Delta Lake, creado originalmente por Databricks pero contribuido y mantenido por Linux Foundation, garantiza que cualquier lago de datos se pueda transformar en un almacén de datos con todos los beneficios correspondientes, incluida la facilitación de las consultas.

Delta Lake ayuda a las empresas a almacenar fácilmente todos los datos en un formato de código abierto común, lo que facilita el consumo y la aplicación de herramientas de calidad de datos a esos datos.

Estudio abierto Talend

Signo de talento.Imagen: Talend

Talend ya mencionado ofrece el popular Talend Open Studio para usuarios que necesitan una solución de calidad de datos de código abierto. Talend facilita la observación, limpieza y análisis de campos de texto y otras tareas relacionadas. La solución tiene una interfaz de usuario hermosa y fácil de seguir, y una comunidad sólida que puede intervenir para ayudar a responder las preguntas de los usuarios.

Como se detalla en el análisis de Indeed.com, «una de las propuestas de valor únicas de Open Studio es su capacidad para hacer coincidir datos de series temporales… sin agregar una sola línea de código, los usuarios pueden analizar el retrato del campo».

grifo apache

Logotipo del grifo apache.Imagen: Apache Griffin

Apache Griffin es otra solución de calidad de datos de código abierto impulsada por la comunidad. Griffin es compatible con los modos de procesamiento por lotes y flujo, e incluye un proceso unificado para medir la calidad de los datos. Griffin primero permite a las empresas definir qué significa para ellas la calidad de los datos a través de factores como la puntualidad y la integridad; luego pueden identificar las características más críticas. A través de este proceso, es fácil medir cómo los datos se ajustan a esta definición de calidad de datos. Empresas tan diversas como Expedia, VMware y Huawei confían en Griffin.

soda

Signo de refresco.Imagen: Refresco

Un recién llegado al espacio de calidad de datos de fuente abierta es Soda, fundada por el veterano de fuente abierta Tom Baeyens. Soda ayuda a los ingenieros de datos a controlar las pruebas utilizadas para filtrar los datos incorrectos y las métricas utilizadas para evaluar los resultados. Soda SQL utiliza solicitudes SQL eficientes para extraer métricas de datos y perfiles de columna, con control total sobre las consultas proporcionadas a través de perfiles YAML declarativos.

Si bien los ingenieros de datos suelen utilizar Soda, la plataforma está tratando de democratizar el monitoreo de datos al facilitar que las personas no técnicas y orientadas a los negocios construyan monitores de datos.

refinación abierta

Logotipo de OpenRefine.Imagen: OpenRefine

OpenRefine es una herramienta impulsada por la comunidad para controlar datos desordenados. Aunque se originó en Google, OpenRefine se puede usar para explorar, limpiar y transformar datos a escala.

Divulgación: trabajo para MongoDB, pero las opiniones expresadas aquí son mías.

LEER  Chiny Driscoll: Ejecutivo convertido en empresario. Gran gurú de datos. Aspirante a agente de viajes.

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Botón volver arriba