¿Qué es la preparación de datos? | República tecnológica
La preparación de datos puede ser compleja. Proporciona una descripción general de las tareas comunes de preparación de datos, como la transformación de datos, la división de conjuntos de datos y la fusión de varias fuentes de datos.
Imagen: Artem/Adobe Stock
La preparación de datos es un paso fundamental en el proceso de gestión de datos porque ayuda a garantizar que los datos sean precisos, coherentes y estén listos para el modelado. En esta guía, explicaremos en detalle cómo funciona la preparación de datos y las mejores prácticas.
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Definición de preparación de datos
Informes de big data de lectura obligada
La preparación de datos es el proceso de limpieza, transformación y reestructuración de datos para que los usuarios puedan usarlos para análisis, inteligencia empresarial y visualización. En la era de los grandes datos, esta suele ser una tarea larga para el ingeniero de datos o el usuario, pero poner los datos en contexto es crucial. Este proceso convierte los datos en información y elimina errores y sesgos causados por la mala calidad de los datos.
La preparación de datos puede involucrar una variedad de tareas, tales como:
- limpieza de datos: elimina los valores inválidos o faltantes.
- Conversión de datos: Convierte datos de un formato a otro.
- Reorganización de datos: Agregue datos o cree nuevas funciones.
Si bien la preparación de datos puede llevar mucho tiempo, es fundamental para el proceso de creación de modelos predictivos precisos.
¿Por qué es importante la preparación de datos?
Los científicos de datos pasan la mayor parte de su tiempo preparando datos. Según un estudio reciente de Anaconda, los científicos de datos dedican al menos el 37 % de su tiempo a preparar y limpiar datos.
Imagen: Anaconda.com
La cantidad de tiempo que se dedica a tareas menores de preparación de datos hace que muchos científicos de datos sientan que la preparación de datos es la peor parte de su trabajo, aunque solo se puede obtener información precisa a partir de datos bien preparados. Aquí hay algunas razones clave por las que la preparación de datos es tan importante:
Ofrezca resultados fiables con aplicaciones analíticas
Las aplicaciones analíticas solo pueden ofrecer resultados fiables si los datos se limpian, transforman y estructuran correctamente. Los datos no válidos pueden conducir a resultados inexactos y hacer que los científicos de datos pierdan tiempo tratando de resolver problemas de datos.
VER: Prepárese para AIOps preparando sus datos (Tecnopedia)
La preparación de datos puede ayudar a identificar errores en los datos que de otro modo pasarían desapercibidos. Estos errores se pueden corregir antes de afectar los resultados de la aplicación de análisis.
apoyar una mejor toma de decisiones
El proceso de preparación de datos ayuda a mejorar la calidad de los datos, lo que a su vez permite una mejor toma de decisiones entre departamentos y proyectos.
Reduzca los costes de gestión y análisis de datos
Las organizaciones pueden reducir los costos asociados con la gestión y el análisis de datos mediante la automatización de las tareas de preparación de datos.
evitar la duplicación de trabajo
La preparación de datos ayuda a evitar la duplicación de esfuerzos al garantizar la coherencia y precisión de los datos. Esto ahorra tiempo y recursos que, de otro modo, se gastarían en la limpieza y transformación de datos.
Las iniciativas de BI y análisis impulsan un mayor ROI
Un proceso de preparación de datos bien ejecutado puede mejorar la precisión de los conocimientos, lo que resulta en un mayor ROI de las iniciativas de BI y análisis.
Pasos de preparación de datos
El proceso de preparación de datos puede variar para cada organización e ingeniero. Sin embargo, el proceso de preparación de datos consta de seis pasos principales:
recopilación de datos
El primer paso en el proceso de preparación de datos es la recopilación de datos. Este paso implica recopilar datos de varias fuentes, como bases de datos internas, fuentes externas o datos ingresados manualmente. Una vez que se recopilan todos los datos relevantes, se pueden procesar.
Descubrimiento y análisis de datos
El segundo paso es el descubrimiento y análisis de datos. Explore los datos recopilados en este paso para comprender su contenido y estructura. Esto incluye identificar cualquier problema con los datos, como valores faltantes o inconsistencias. Una vez entendidos, los datos se pueden limpiar.
limpieza de datos
La limpieza de datos implica corregir cualquier error o problema encontrado en el paso anterior. Esto podría incluir completar valores faltantes, estandarizar formatos o eliminar entradas duplicadas. Una vez que se limpian los datos, se pueden estructurar para su uso.
estructuración de datos
El cuarto paso en la preparación de datos es organizar los datos en un formato de fácil acceso y uso. Esto podría incluir la creación de bases de datos o tablas, la definición de propiedades o variables o la configuración de jerarquías. Una vez que los datos están estructurados, se pueden transformar y enriquecer.
Transformación y enriquecimiento de datos
Durante este paso, los datos se transforman en un formato que se puede utilizar para el análisis o la toma de decisiones. Esto podría incluir convertir texto en números, agregar varias entradas en un solo registro o agregar nueva información a un registro.
Validación y publicación de datos
El paso final en el proceso de preparación de datos es la validación y publicación de datos. En este paso, se comprueba la precisión y la integridad de los datos transformados antes de publicarlos para su uso. Esto podría incluir la ejecución de pruebas o la validación de resultados con valores conocidos. Una vez publicados, los datos están listos para el análisis o la toma de decisiones.
La preparación de datos es una tarea que requiere mucho tiempo y que muchos evitarían por completo si tuvieran la opción. Afortunadamente, existen muchas herramientas de preparación de datos que pueden ayudar a que el proceso sea más fácil, automatizado y menos lento.
La mayoría de estas herramientas operan en conjuntos de datos a través de un flujo de trabajo predeterminado que aplica los pasos de preparación de datos que hemos descrito. Una interfaz gráfica de usuario facilita encontrar y aplicar estos pasos.
Algunas herramientas son tan simples que las personas que no son de TI pueden usarlas para adquirir, dar forma y limpiar datos, mientras que otras son herramientas de nivel empresarial que son más adecuadas para ingenieros de datos calificados. En última instancia, su elección de herramienta de preparación de datos dependerá de sus necesidades y requisitos específicos, así como de las habilidades de su equipo.
