6 consejos clave para la preparación de datos en tu negocio

Acabas de actualizar tu perfil de LinkedIn con el trabajo más sexy del siglo XXI, según Harvard Business Review. Así es: eres un científico de datos. Estás ganando un salario de seis cifras. Estás convirtiendo tu negocio en una máquina impulsada por datos con nuevos modelos y algoritmos de aprendizaje automático. Tus padres pueden no entender lo que haces, pero están orgullosos.

Si tan solo supieran que básicamente eres un conserje de datos.

Esto no quiere decir que el trabajo de conserje no sea una profesión noble, ya sea de barrer el suelo o de limpiar datos. Ambos son importantes y, en el caso de la ciencia de datos, la limpieza de datos o la preparación de datos es un precursor crítico para poder hacer algo útil con los datos.

Según la encuesta State of Data Science de Anaconda en 2021, los encuestados informaron que pasan "el 39% de su tiempo en la preparación y limpieza de datos, lo cual es más que el tiempo dedicado a la capacitación de modelos, selección de modelos e implementación de modelos combinados". Según otros estudios, la preparación de datos puede llegar a representar hasta el 80% del tiempo de un científico de datos.

La preparación de datos lleva tanto tiempo a un científico de datos porque, en última instancia, los datos no pueden hacer mucho si no han sido verificados y preparados para el éxito. Dada la importancia de una buena preparación de datos para ofrecer una buena ciencia de datos, es importante entender qué es y cómo hacerlo bien.

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¿Qué es la preparación de datos?

Según Newsmatic, la preparación de datos es "el proceso de limpiar, transformar y reestructurar datos para que los usuarios puedan usarlos para análisis, inteligencia empresarial y visualización." La definición de AWS es aún más simple: "La preparación de datos es el proceso de preparar datos sin procesar para que sean adecuados para su procesamiento y análisis posterior".

Pero, ¿qué significa esto en la práctica?

Los datos no suelen llegar a las empresas en un formato estandarizado y, por lo tanto, es necesario prepararlos para su uso empresarial. Algunos de los datos son estructurados, como los nombres de los clientes, las direcciones y las preferencias de productos, mientras que la mayoría es casi con seguridad no estructurada, como la información geoespacial, las opiniones de los productos, la actividad móvil y los tweets.

Antes de que los científicos de datos puedan ejecutar modelos de aprendizaje automático para extraer ideas, primero deberán transformar los datos, reformatearlos o corregirlos para que estén en un formato consistente que sirva a sus necesidades. Aquí es donde la preparación de datos marca la diferencia.

¿Cuáles son los beneficios de la preparación de datos?

Talend, una empresa que proporciona herramientas para ayudar a las empresas a garantizar la integridad de sus datos, ha sugerido algunos beneficios clave de la preparación de datos, que incluyen:

• La capacidad de corregir errores rápidamente al "detectar errores antes del procesamiento".
• La producción de datos de alta calidad al "limpiar y reformatear conjuntos de datos [para] garantizar que todos los datos utilizados en el análisis sean de alta calidad".
• La capacidad de tomar mejores decisiones empresariales.

Además, la preparación de datos puede ayudar a reducir los costos de gestión de datos que se disparan cuando intentas aplicar datos deficientes a modelos de aprendizaje automático eficientes. Ahora, dado la importancia de hacer la preparación de datos correctamente, ¿cuáles son algunos consejos para hacerlo bien?

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Principales 6 consejos de preparación de datos para tu negocio

Si has llegado hasta aquí, espero que estés convencido de que no puedes lograr el éxito en el aprendizaje automático sin una inversión sustancial en la preparación de datos. Sin embargo, muchos científicos de datos quieren centrarse en la parte más emocionante del trabajo (los modelos) a expensas de una preparación de datos adecuada.

Es relativamente fácil entrenar un modelo de aprendizaje automático, pero mucho más difícil y más importante es comprender la distribución de los datos y aplicar los modelos en consecuencia. Esta comprensión se logra mediante la preparación de datos. Ten en cuenta estos seis consejos al comenzar el proceso de preparación de datos para diferentes casos de uso empresarial:

1. Prepara la preparación

Ahora que has determinado que la preparación de datos es innegociable en tu futuro, haz un plan de quién completará qué tareas de preparación, en qué plazos y para qué objetivos empresariales específicos. Esto asegurará que no se desperdicien tiempo ni recursos en el proceso de preparación.

2. No finjas que los datos son perfectos

A medida que prepares los datos, podrás ver de cerca lo que hay y seguramente verás lagunas en los datos. Lo importante es asegurarte de comunicar cualquier limitación en los datos a los interesados, para que puedan ajustar sus expectativas en consecuencia y lo más temprano posible.

3. Las herramientas pueden ayudar, pero las personas son esenciales

Según el informe previamente mencionado de Anaconda: "Si bien la preparación y limpieza de datos son consumidoras de tiempo y potencialmente tediosas, la automatización no es la solución. En cambio, tener a una persona involucrada garantiza calidad de datos, resultados más precisos y brinda contexto para los datos".

Un científico de datos experto sabrá cómo son los datos limpios y podrá ayudar a dar forma a los datos sin procesar de una forma utilizable. Asegúrate de contratar personas con las habilidades necesarias; como bonificación, busca científicos de datos con habilidades de liderazgo y mentoría para desarrollar a otros miembros del equipo.

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4. Realiza pruebas de hipótesis para comprender la distribución de tus datos

Un truco para tener una idea de la distribución adecuada de tus datos y, por lo tanto, descubrir valores atípicos y valores faltantes, es realizar pruebas de hipótesis. El investigador de Berkeley Lab, Adrian Perez, ha delineado una serie de pruebas que puedes realizar para comprender mejor los datos y prepararlos de manera más efectiva para su uso.

5. Prioriza los datos según tu caso de uso

Aunque puede parecer obvio, por ejemplo, considerar los datos de tu sistema Eloqua al trabajar en un caso de uso de análisis de marketing, este tipo de juicio humano es esencial para priorizar las fuentes de datos para un modelo dado.

Dadas las limitaciones de tiempo o costo, es probable que necesites clasificar las fuentes de datos que probablemente sean útiles para el modelo de cada proyecto. Elegir qué fuentes de datos tendrán prioridad sobre otras puede ayudar a agilizar el proceso de preparación de datos.

6. Toma en serio el almacenamiento de datos

Muchas empresas tratan a sus depósitos de datos como pantanos de datos, arrojando datos en el repositorio sin preocuparse por el formato. Esto está bien hasta que realmente quieres usar los datos. Probablemente no quieras asumir la carga de reconstruir bases de datos después del hecho, por lo que pensar con anticipación y estandarizar los formatos de datos cuando se ingresa los datos puede eliminar gran parte del dolor asociado con la preparación de datos.

¿Cuáles son algunas herramientas de preparación de datos?

Aunque las personas son el componente principal del éxito en la preparación de datos, existen herramientas en el mercado que pueden automatizar parte del trabajo tedioso. Algunos de los líderes en este mercado incluyen a Microsoft, Alteryx, Tableau y Zaloni, aunque la herramienta adecuada de preparación de datos para tu negocio dependerá del presupuesto, los objetivos empresariales y los requisitos específicos.

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