La importancia de la preparación de datos: cómo mejorar tus análisis y toma de decisiones

La preparación de datos es un paso crítico en el proceso de gestión de datos, ya que ayuda a garantizar que los datos sean precisos, consistentes y estén listos para el modelado. En esta guía, explicamos más sobre cómo funciona la preparación de datos y las mejores prácticas.

La preparación de datos definida

La preparación de datos es el proceso de limpiar, transformar y reestructurar los datos para que los usuarios puedan utilizarlos para el análisis, la inteligencia empresarial y la visualización. En la era del big data, a menudo es una tarea prolongada para los ingenieros de datos o usuarios, pero es esencial poner los datos en contexto. Este proceso convierte los datos en ideas y elimina errores y sesgos resultantes de una mala calidad de datos.

La preparación de datos puede involucrar una variedad de tareas, como las siguientes:

• Limpieza de datos: Eliminación de valores inválidos o faltantes.
• Transformación de datos: Conversión de datos de un formato a otro.
• Reestructuración de datos: Agregación de datos o creación de nuevas características.

Aunque la preparación de datos puede llevar mucho tiempo, es esencial para el proceso de construcción de modelos predictivos precisos.

Importancia de la preparación de datos

Los científicos de datos pasan la mayor parte de su tiempo preparando los datos. Según un estudio reciente de Anaconda, los científicos de datos pasan al menos el 37% de su tiempo preparando y limpiando datos.

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El tiempo invertido en tareas de preparación de datos hace que muchos científicos de datos sientan que la preparación de datos es la peor parte de su trabajo, pero solo se pueden obtener ideas precisas a partir de datos que se han preparado correctamente. Aquí hay algunas de las principales razones por las que es importante la preparación de datos:

Ofrece resultados confiables en aplicaciones analíticas

Las aplicaciones analíticas solo pueden proporcionar resultados confiables si los datos se limpian, transforman y estructuran correctamente. Los datos inválidos pueden llevar a resultados inexactos y hacer que los científicos de datos pierdan tiempo tratando de solucionar problemas con los datos.

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 que afecten los resultados de las aplicaciones analíticas.

Apoya la toma de decisiones

El proceso de preparación de datos puede ayudar a mejorar la calidad de los datos, lo que conduce a una mejor toma de decisiones en los departamentos y proyectos.

Reduce los costos de gestión de datos y de análisis

Las organizaciones pueden reducir los costos asociados con la gestión de datos y el análisis mediante la automatización de las tareas de preparación de datos.

Ahorra esfuerzo duplicado

La preparación de datos puede ayudar a evitar la duplicación de esfuerzos asegurando que los datos sean consistentes y precisos. Esto ahorra tiempo y recursos que de otro modo se gastarían en la limpieza y transformación de datos.

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Mejora el ROI de las iniciativas de BI y análisis

Un proceso de preparación de datos bien ejecutado puede mejorar la precisión de las ideas, lo que puede llevar a un mayor retorno de la inversión de las iniciativas de BI y análisis.

Los pasos de preparación de datos

El proceso de preparación de datos puede variar en cada organización e ingeniero. Sin embargo, existen seis pasos principales en el proceso de preparación de datos:

Recopilación de datos

El primer paso en el proceso de preparación de datos es la recopilación de datos. Este paso implica reunir datos de diversas fuentes, como bases de datos internas, fuentes externas o datos ingresados manualmente. Una vez recopilados todos los datos relevantes, se pueden procesar.

Descubrimiento y perfilado de datos

El segundo paso es el descubrimiento y perfilado de datos. En este paso, se explora los datos recopilados 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 identificado en el paso anterior. Esto puede incluir completar valores faltantes, estandarizar formatos o eliminar entradas duplicadas. Una vez que se ha limpiado los datos, se pueden estructurar para su uso.

Estructuración de datos

El cuarto paso en la preparación de datos implica organizar los datos en un formato que se pueda acceder y utilizar fácilmente. Esto puede incluir la creación de bases de datos o tablas, la definición de atributos o variables o la configuración de jerarquías. Una vez estructurados los datos, se pueden transformar y enriquecer.

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Transformación y enriquecimiento de datos

En este paso, los datos se transforman en un formato que se puede utilizar para análisis o toma de decisiones. Esto puede incluir la conversión de texto a valores numéricos, la agregación de múltiples entradas en un registro o la adición de nueva información a los registros.

Validación y publicación de datos

El último paso en el proceso de preparación de datos es la validación y publicación de datos. En este paso, se verifica la exactitud y la integridad de los datos transformados antes de publicarlos para su uso. Esto puede incluir la realización de pruebas o la verificación de los resultados con valores conocidos. Una vez publicados, los datos están listos para ser utilizados en el análisis o la toma de decisiones.

Herramientas de preparación de datos

La preparación de datos es una tarea que consume mucho tiempo y que muchos preferirían evitar si tuvieran opción. Afortunadamente, existen muchas herramientas de preparación de datos que pueden ayudar a que el proceso sea más simple, automatizado y menos demorado.

La mayoría de estas herramientas funcionan ejecutando conjuntos de datos a través de un flujo de trabajo predefinido que aplica los pasos de preparación de datos que ya hemos mencionado. Una interfaz gráfica facilita la ubicación y aplicación de estos pasos.

Algunas herramientas son lo suficientemente simples como para ser utilizadas por personas que no son expertas en tecnología para obtener, dar forma y limpiar los datos, mientras que otras son herramientas de nivel empresarial que son más adecuadas para ingenieros de datos capacitados. En última instancia, la elección de la herramienta de preparación de datos dependerá de sus necesidades y requisitos específicos, así como de las habilidades de su equipo.

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