Por qué la limpieza de datos es crítica y cómo puede implementar procesos y soluciones de limpieza de datos

Limpieza de datos: cómo limpiar sus datos

La mala calidad de los datos es una preocupación creciente para muchos líderes empresariales, ya que no logran alcanzar sus objetivos. El equipo de analistas de datos, que se supone que produce información de datos confiable, dedica el 80 % de su tiempo a limpiar y preparar datos, y solo el 20% del tiempo queda hacer el análisis real. Esto tiene un gran impacto en la productividad del equipo, ya que tienen que validar manualmente la calidad de los datos de múltiples conjuntos de datos.

El 84 % de los directores ejecutivos están preocupados por la calidad de los datos en los que basan sus decisiones.

Perspectiva global del CEO, Forbes Insight y KPMG

Después de enfrentar estos problemas, las organizaciones buscan una forma automatizada, más simple y más precisa de limpiar y estandarizar los datos. En este blog, veremos algunas de las actividades básicas involucradas en la limpieza de datos y cómo puede implementarlas.

¿Qué es la limpieza de datos?

La limpieza de datos es un término amplio que se refiere al proceso de hacer que los datos sean utilizables para cualquier propósito previsto. Es un proceso de corrección de la calidad de los datos que elimina la información incorrecta e inválida de los conjuntos de datos y los valores estandarizados para lograr una vista uniforme en todas las fuentes dispares. El proceso generalmente incluye las siguientes actividades:

  1. Eliminar y reemplazar – Los campos en un conjunto de datos a menudo contienen caracteres iniciales o de seguimiento o signos de puntuación que no sirven y deben reemplazarse o eliminarse para un mejor análisis (como espacios, ceros, barras, etc.). 
  2. Analizar y fusionar – A veces, los campos contienen elementos de datos agregados, por ejemplo, el Dirección el campo contiene Número de calleNombre de la calleCiudadEstado, etc. En tales casos, los campos agregados deben analizarse en columnas separadas, mientras que algunas columnas deben fusionarse para obtener una mejor vista de los datos, o algo que funcione para su caso de uso.
  3. Transformar tipos de datos – Esto implica cambiar el tipo de datos de un campo, como una transformación Número de teléfono campo que antes era Cordón Número. Esto asegura que todos los valores en el campo sean precisos y válidos. 
  4. Validar patrones – Se supone que algunos campos siguen un patrón o formato válido. Para eso, el proceso de limpieza de datos reconoce los patrones actuales y los transforma para garantizar la precisión. por ejemplo, el Teléfono de EE. UU. Número siguiendo el patrón: AAA-BBB-CCCC
  5. Eliminar ruido – Los campos de datos a menudo contienen palabras que no agregan mucho valor y, por lo tanto, introducen ruido. Por ejemplo, considere estos nombres de empresa 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Todos los nombres de empresas son iguales, pero sus procesos de análisis pueden considerarlos únicos, y eliminar palabras como Inc., LLC e Incorporated puede mejorar la precisión de su análisis.
  6. Haga coincidir los datos para detectar duplicados – Los conjuntos de datos suelen contener varios registros para la misma entidad. Ligeras variaciones en los nombres de los clientes pueden llevar a su equipo a realizar múltiples entradas en su base de datos de clientes. Un conjunto de datos limpio y estandarizado debe contener registros únicos: un registro por entidad. 

Datos estructurados versus no estructurados

Un aspecto moderno de los datos digitales es que no son consistentes para encajar en un campo numérico o valor textual. Los datos estructurados son con lo que las empresas suelen trabajar: automáticos datos almacenados en formatos específicos como hojas de cálculo o tablas para trabajar con más facilidad. Sin embargo, las empresas también están trabajando cada vez más con datos no estructurados... esto es cualitativo datos.

Un ejemplo de datos no estructurados es el lenguaje natural de fuentes de texto, audio y video. Uno común en marketing es obtener el sentimiento de marca de las reseñas en línea. La opción de estrella está estructurada (p. ej., puntuación de 1 a 5 estrellas), pero el comentario no está estructurado y los datos cualitativos deben procesarse mediante procesamiento de lenguaje natural (PNL) algoritmos para formar un valor cuantitativo del sentimiento.

¿Cómo garantizar datos limpios?

El medio más efectivo para garantizar datos limpios es auditar cada punto de entrada a sus plataformas y actualizarlos mediante programación para garantizar que los datos se ingresen correctamente. Esto se puede lograr de varias maneras:

  • Campos obligatorios – garantizar que un formulario o integración debe pasar campos específicos.
  • Utilizando tipos de datos de campo – proporcionar listas limitadas para la selección, expresiones regulares para dar formato a los datos y almacenar datos en los tipos de datos adecuados para restringir los datos al formato y tipo adecuados almacenados.
  • Integración de servicios de terceros – la integración de herramientas de terceros para garantizar que los datos se almacenen correctamente, como un campo de dirección que valida la dirección, puede proporcionar datos consistentes y de calidad.
  • Validación – hacer que sus clientes validen su número de teléfono o dirección de correo electrónico puede garantizar que se almacenen datos precisos.

Un punto de entrada no necesita ser solo un formulario, debe ser el conector entre todos los sistemas que pasan datos de un sistema a otro. Las empresas a menudo utilizan plataformas para extraer, transformar y cargar (ETL) datos entre sistemas para garantizar que se almacenen datos limpios. Se alienta a las empresas a realizar descubrimiento de datos auditorías para documentar todos los puntos de entrada, procesamiento y utilización de los datos bajo su control. Esto es fundamental para garantizar el cumplimiento de los estándares de seguridad y las normas de privacidad.

¿Cómo limpiar sus datos?

Si bien tener datos limpios sería óptimo, a menudo existen sistemas heredados y una disciplina laxa para importar y capturar datos. Esto hace que la limpieza de datos sea parte de las actividades de la mayoría de los equipos de marketing. Analizamos los procesos que implican los procesos de limpieza de datos. Estas son las formas opcionales en que su organización puede implementar la limpieza de datos:

Opción 1: usar un enfoque basado en código

PythonR son dos lenguajes de programación comúnmente utilizados para codificar soluciones para manipular datos. Escribir scripts para limpiar datos puede parecer beneficioso, ya que puede ajustar los algoritmos de acuerdo con la naturaleza de sus datos; aún así, puede ser difícil mantener estos scripts a lo largo del tiempo. Además, el mayor desafío de este enfoque es codificar una solución generalizada que funcione bien con varios conjuntos de datos, en lugar de codificar escenarios específicos. 

Opción 2: uso de herramientas de integración de plataforma

Muchas plataformas ofrecen programática o sin código conectores para mover datos entre sistemas en el formato adecuado. Las plataformas de automatización integradas están ganando popularidad para que las plataformas puedan integrarse más fácilmente entre los conjuntos de herramientas de su empresa. Estas herramientas a menudo incorporan procesos activados o programados que se pueden ejecutar al importar, consultar o escribir datos de un sistema a otro. Algunas plataformas, como Automatización de procesos robóticos (RPA), pueden incluso ingresar datos en pantallas cuando las integraciones de datos no están disponibles.

Opción 3: Usar Inteligencia Artificial

Los conjuntos de datos del mundo real son muy diversos y la implementación de restricciones directas en los campos puede generar resultados inexactos. Aquí es donde la inteligencia artificial (AI) puede ser muy útil. Entrenar modelos en datos correctos, válidos y precisos y luego usar los modelos entrenados en registros entrantes puede ayudar a marcar anomalías, identificar oportunidades de limpieza, etc.

A continuación se mencionan algunos de los procesos que se pueden mejorar con IA durante la limpieza de datos:

  • Detección de anomalías en una columna.
  • Identificar dependencias relacionales incorrectas.
  • Encontrar registros duplicados a través de la agrupación.
  • Selección de registros maestros en función de la probabilidad calculada.

Opción 4: uso de herramientas de calidad de datos de autoservicio

Ciertos proveedores ofrecen varias funciones de calidad de datos empaquetadas como herramientas, como software de limpieza de datos. Utilizan algoritmos patentados y líderes en la industria para crear perfiles, limpiar, estandarizar, comparar y fusionar datos de fuentes dispares. Dichas herramientas pueden actuar como plug-and-play y requieren la menor cantidad de tiempo de incorporación en comparación con otros enfoques. 

Escalera de datos

Los resultados de un proceso de análisis de datos son tan buenos como la calidad de los datos de entrada. Por esta razón, comprender los desafíos de la calidad de los datos e implementar una solución integral para rectificar estos errores puede ayudar a mantener sus datos limpios, estandarizados y utilizables para cualquier propósito previsto. 

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