Guía completa sobre la limpieza de datos: qué es y cómo realizarla

En la actualidad, los datos son la base de muchos proyectos y objetivos empresariales, lo que hace que la gestión de calidad de datos sea una de las actividades más importantes en los equipos de datos y tecnología de la información. Uno de los primeros y más repetidos pasos en el proceso de gestión de datos es la limpieza de datos. Pero ¿qué es exactamente la limpieza de datos y qué logra este proceso? Aprende más en esta guía completa.

¿Qué es la limpieza de datos?

La limpieza de datos, también conocida como depuración de datos, es el proceso de eliminar datos duplicados, corruptos, incorrectos, incompletos y con formato incorrecto dentro de un conjunto de datos. El proceso de limpieza de datos implica identificar, eliminar, actualizar y cambiar datos para corregirlos. El objetivo de la limpieza de datos es disponer de datos confiables, consistentes y precisos durante todo el ciclo de vida de los datos.

Con la creciente complejidad y abundancia de los datos, los errores de datos de todo tipo están aumentando en diversas plataformas y bases de datos empresariales. La proliferación de datos ha convertido la limpieza de datos en un componente importante de la gestión de calidad de datos.

Las empresas que logran mantener la calidad de los datos pueden utilizar los datos para tomar decisiones informadas y precisas. Los problemas comunes con los datos incluyen entradas mal ubicadas, valores faltantes, datos ambiguos, datos duplicados y errores tipográficos.

Beneficios de la limpieza de datos

Los procesos de limpieza de datos han pasado de ser algo "bueno tener" a ser algo "necesario" para operaciones efectivas basadas en datos, especialmente a medida que las empresas dependen cada vez más de los datos para la toma de decisiones. Si los datos no se limpian, pueden llevar a una planificación empresarial defectuosa y oportunidades perdidas, lo que puede resultar en una reducción de los ingresos y un aumento de los costos. También puede comprometer la capacidad de una organización para aprovechar sus tecnologías de análisis de datos.

Con el volumen y la variedad de datos disponibles para las organizaciones, la limpieza de datos se ha vuelto más importante que nunca. No solo respalda la eficiencia de los procesos y la precisión de la información, sino que también puede proporcionar a las empresas una ventaja competitiva sobre sus competidores.

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Una empresa que puede satisfacer las necesidades de los clientes más rápido que sus competidores tiene la ventaja. Las herramientas de limpieza de datos ayudan a las empresas a identificar las necesidades cambiantes de los clientes y mantenerse al día con las tendencias emergentes en el mercado.

Pasos para realizar la limpieza de datos

A continuación, se muestra una descripción general del marco de proceso de limpieza de datos. Ten en cuenta que estos procesos pueden variar según el tipo de datos utilizados por una organización y cualquier problema específico de datos que se esté analizando.

Paso 1: Eliminar datos irrelevantes y duplicados

El objetivo de este paso es eliminar observaciones no deseadas del conjunto de datos. Este paso incluye varios procesos, como recibir datos de múltiples fuentes, recopilar datos y eliminar duplicados. Al eliminar datos irrelevantes y duplicados, podrás centrarte en los datos que se ajustan a los problemas y proyectos específicos en los que estás trabajando.

Paso 2: Corregir errores de formato y estructura

Corregir errores de formato y estructura, como los errores tipográficos, es un paso importante para completar el proceso de limpieza de datos. Estas inconsistencias en los datos pueden generar problemas importantes y pueden ser difíciles de identificar. Sin embargo, el uso de herramientas de limpieza de datos puede facilitar y agilizar este paso.

Paso 3: Filtrar valores atípicos

Para maximizar el rendimiento de los datos, es necesario eliminar los valores atípicos. Estos valores atípicos pueden ser el resultado de errores en la entrada de datos o en la recuperación de datos. Este paso también ayuda a establecer la validez de los datos.

Paso 4: Abordar datos faltantes

No se puede ignorar los datos faltantes, ya que muchos algoritmos no se ejecutarán con valores nulos. Si no puedes localizar los datos faltantes, es posible que debas basarte en suposiciones para repoblar los datos faltantes. Ten en cuenta que corres el riesgo de perder la integridad de los datos si tus supuestos no son correctos.

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Paso 5: Validar los datos

En este paso, determinarás si tus datos tienen sentido y si siguen las reglas apropiadas para su campo. Debes asegurarte de que los datos se ajusten a los estándares de calidad de datos y a las reglas de tu organización.

Paso 6: Informar los resultados a los interesados correspondientes

Los resultados del proceso de limpieza de datos deben guardarse e informarse a las autoridades relevantes de la empresa, que podrían ser el departamento de tecnología de la información o determinados ejecutivos de negocios. El informe debe cubrir los problemas encontrados y corregidos por el proceso de limpieza de datos.

Herramientas de limpieza de datos

Uno de los desafíos de la limpieza de datos es que puede llevar mucho tiempo, especialmente al señalar problemas en sistemas de datos dispares. Una de las mejores formas de hacer que la limpieza de datos sea más eficiente es utilizar herramientas de limpieza de datos.

Existen diversas herramientas de limpieza de datos disponibles en el mercado, incluyendo aplicaciones de código abierto y software comercial. Estas herramientas incluyen una variedad de funciones para ayudar a identificar y corregir errores de datos e información faltante. Vendedores como WinPure y DataLadder ofrecen herramientas especializadas que se centran exclusivamente en tareas de limpieza de datos. Y algunas herramientas de gestión de calidad de datos, como Datactics y Precisely, también ofrecen características útiles para la limpieza de datos.

Las características principales de las herramientas de limpieza de datos incluyen el perfilado de datos, la coincidencia por lotes, la verificación de datos y la estandarización de datos. Algunas herramientas de limpieza de datos también ofrecen comprobaciones avanzadas de calidad de datos que supervisan e informan errores durante el procesamiento de datos. También existen características de automatización de flujos de trabajo ofrecidas por algunas herramientas de limpieza de datos, que automatizan el perfilado de datos entrantes, la validación de datos y la carga de datos.

Conclusión

Ya sea que gestiones la calidad de los datos de manera más manual o automatizada, es importante contar con varias políticas y marcos para respaldar el proceso general. Ya sea una política de eliminación de datos electrónicos, un marco de gobierno de datos o una simple lista de verificación para la limpieza de datos, la documentación es clave para una estrategia exitosa de gestión de datos.

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