Las mejores soluciones de calidad de datos de código abierto para empresas

Con la creciente importancia de los datos para el desarrollo de aprendizaje automático y otros trabajos relacionados con la ciencia de datos, la calidad de los datos nunca ha sido tan crucial para las empresas. No es de extrañar que la calidad de los datos sea el principal objetivo de los equipos de datos, según múltiples encuestas.

Aunque las empresas pueden estar de acuerdo con esta afirmación, en realidad, lograr la calidad de los datos sigue siendo esquivo para muchos. Las soluciones de calidad de datos de código abierto pueden ayudar, especialmente a las empresas que buscan alternativas a las soluciones más grandes de calidad de datos.

Índice:

• ¿Por qué las empresas necesitan soluciones de calidad de datos?
• Beneficios de las soluciones de calidad de datos de código abierto
• Principales herramientas de calidad de datos de código abierto

¿Por qué las empresas necesitan soluciones de calidad de datos?

"Es inevitable que los datos se rompan", dijo Tom Baeyens, cofundador y CTO de Soda, en una entrevista. "No se pueden prevenir los errores. Lo único que se puede hacer es perseguirlos y ser el primero en saberlo, y ahí es donde entran en juego la monitorización y las pruebas de datos".

Incluso si una empresa comienza con datos impecables, la entropía se instala. Desde datos de inventario distorsionados hasta algo tan simple como nombres de clientes mal escritos, los datos de mala calidad conducen a decisiones comerciales y experiencias de cliente deficientes. Siguiendo el punto de Baeyens, y similar al software sin errores, la calidad de los datos depende tanto del proceso como de cualquier otra cosa.

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La calidad de los datos no se compra, pero las soluciones de calidad de datos pueden ayudar a las empresas a implementar los procesos adecuados para mejorar la calidad de los datos con el tiempo. Como describe Talend en un reciente whitepaper, "la calidad de los datos debe ser una operación siempre activa, un proceso continuo e iterativo en el que controlas constantemente, validas y enriqueces tus datos; suavizas tus flujos de datos y obtienes mejores ideas".

Beneficios de las soluciones de calidad de datos de código abierto

La calidad de los datos, en general, se puede medir en una serie de factores diferentes. Estos pueden incluir la integridad, precisión, disponibilidad o accesibilidad de los datos para usuarios relevantes, puntualidad y consistencia. Sin embargo, a pesar de la creciente atención a estos aspectos de la calidad de los datos, muchas empresas todavía dependen de soluciones propietarias que no proporcionan mucha información sobre por qué las herramientas recomiendan ciertas acciones en un conjunto de datos determinado.

El código abierto no es una panacea para la calidad de los datos o el software, pero, como se mencionó, las soluciones de calidad de datos de código abierto pueden ayudar a mejorar los procesos asociados con la entrega de calidad. Una de las tendencias claras en la ciencia de datos, en general, ha sido el cambio hacia la infraestructura de datos de código abierto, precisamente porque nadie quiere confiar ciegamente en algoritmos que se puedan utilizar pero no entender.

Entonces, ¿cuáles son las principales herramientas de calidad de datos de código abierto?

Principales herramientas de calidad de datos de código abierto

Delta Lake

Una de las herramientas de calidad de datos más interesantes no es realmente una herramienta de calidad de datos en sí. Más bien, el marco de almacenamiento de código abierto Delta Lake, creado por Databricks pero contribuido y mantenido por la Linux Foundation, garantiza que cualquier lago de datos se pueda convertir en un almacén de datos con todos los beneficios correspondientes, incluida una mayor facilidad de consulta.

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Delta Lake ayuda a las empresas a sentirse cómodas almacenando todos sus datos en un formato común de código abierto, lo que facilita su uso y la aplicación de herramientas de calidad de datos.

Talend Open Studio

Talend, ya mencionado, ofrece el popular Talend Open Studio para usuarios que desean una solución de calidad de datos de código abierto. Talend facilita la observación, limpieza y análisis de campos de texto, junto con varias otras tareas relacionadas. La solución tiene una interfaz de usuario pulida y fácil de seguir, además de una comunidad sólida que puede ayudar a responder preguntas de los usuarios.

Como se detalla en un análisis de Indeed.com, "una propuesta de valor única de Open Studio es su capacidad para hacer coincidir datos de series temporales... Sin agregar ningún código, los usuarios pueden analizar los datos desde un simple perfilado de datos hasta un perfilado basado en campos diferentes".

Apache Griffin

Apache Griffin es otra solución de calidad de datos de código abierto impulsada por la comunidad. Griffin admite los modos de lotes y de flujo continuo e incluye un proceso unificado para medir la calidad de los datos. Griffin permite a una empresa definir lo que significa la calidad de los datos para ellos en función de factores como la puntualidad y la integridad, y luego pueden identificar las características más críticas. Con este proceso, es fácil medir cómo los datos cumplen con esa definición de calidad de datos. Empresas tan diversas como Expedia, VMware y Huawei confían en Griffin.

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Soda

Uno de los participantes más nuevos en el universo de la calidad de datos de código abierto es Soda, fundado por el veterano de código abierto, Tom Baeyens. Soda ayuda a los ingenieros de datos a controlar las pruebas utilizadas para detectar datos incorrectos y las métricas que se emplean para evaluar los resultados. Soda SQL utiliza consultas SQL eficientes para extraer métricas de datos y perfiles de columnas, con un control total sobre las consultas proporcionadas a través de archivos de configuración YAML declarativos.

Aunque Soda a menudo será utilizado por ingenieros de datos, la plataforma busca democratizar la monitorización de datos, facilitando que personas no técnicas y orientadas a los negocios construyan monitores de datos.

OpenRefine

OpenRefine es una herramienta impulsada por la comunidad que se utiliza principalmente para organizar datos desordenados. Aunque se originó en Google, OpenRefine se puede utilizar para explorar, limpiar y transformar datos a gran escala.

Descargo de responsabilidad: Trabajo para MongoDB, pero las opiniones expresadas aquí son mías.

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