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Al usar datos, la mayoría de las personas está de acuerdo en que sus conocimientos y análisis son tan buenos como los datos que está usando. Esencialmente, los datos basura que entran son análisis basura. La limpieza de datos, también conocida como limpieza y depuración de datos, es uno de los pasos más importantes para su organización si desea crear una cultura en torno a la toma de decisiones de datos de calidad.

En Solex seleccionamos las mejores prácticas recomendadas por Tableau Software y la experiencia en analítica de negocios en más de 150 clientes, para crear una estrategia empresarial impulsada por datos confiables, seguros y convertirse en una compañía data driven que toma decisiones basadas en sus datos.

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Traducción cortesía Solex. Ver documento original https://www.tableau.com/learn/articles/what-is-data-cleaning?partner_code=8972642499

¿Qué es la limpieza de datos?

La limpieza de datos es el proceso de corregir o eliminar datos incorrectos, corruptos, con formato incorrecto, duplicado o incompleto dentro de un conjunto de datos. Cuando se combinan múltiples fuentes de datos, existen muchas oportunidades para que los datos se dupliquen o se etiqueten incorrectamente. Si los datos son incorrectos, los resultados y los algoritmos no son confiables, aunque parezcan correctos. No existe una forma absoluta de prescribir los pasos exactos en el proceso de limpieza de datos porque los procesos variarán de un conjunto de datos a otro. Pero es crucial establecer una plantilla para su proceso de limpieza de datos para que sepa que lo está haciendo de la manera correcta en todo momento.

¿Cuál es la diferencia entre la limpieza de datos y la transformación de datos?

La limpieza de datos es el proceso que elimina los datos que no pertenecen a su conjunto de datos. La transformación de datos es el proceso de convertir datos de un formato o estructura a otro. Los procesos de transformación también se pueden denominar disputa de datos o manipulación de datos, transformación y mapeo de datos de un formulario de datos «sin procesar» a otro formato para almacenamiento y análisis. Este artículo se centra en los procesos de limpieza de esos datos.

¿Cómo se limpian los datos?

Si bien las técnicas utilizadas para la limpieza de datos pueden variar según los tipos de datos que almacene su empresa, puede seguir estos pasos básicos para diseñar un marco para su organización.

  • Paso 1: Elimine las observaciones duplicadas o irrelevantes

Elimine las observaciones no deseadas de su conjunto de datos, incluidas las observaciones duplicadas o las observaciones irrelevantes. Las observaciones duplicadas ocurrirán con mayor frecuencia durante la recopilación de datos. Cuando combina conjuntos de datos de varios lugares, extrae datos o recibe datos de clientes o varios departamentos, existen oportunidades para crear datos duplicados. La deduplicación es una de las áreas más importantes a considerar en este proceso. Las observaciones irrelevantes son cuando notas observaciones que no encajan en el problema específico que estás tratando de analizar. Por ejemplo, si desea analizar datos sobre clientes de la generación del milenio, pero su conjunto de datos incluye generaciones anteriores, puede eliminar esas observaciones irrelevantes.

  • Paso 2: Corregir errores estructurales

Los errores estructurales ocurren cuando mide o transfiere datos y observa convenciones de nomenclatura extrañas, errores tipográficos o mayúsculas incorrectas. Estas inconsistencias pueden causar categorías o clases mal etiquetadas. Por ejemplo, puede encontrar que aparecen «N/A» y «No aplicable», pero deben analizarse como la misma categoría.

  • Paso 3: Filtre los valores atípicos no deseados

A menudo, habrá observaciones únicas que, de un vistazo, no parecen encajar en los datos que está analizando. Si tiene una razón legítima para eliminar un valor atípico, como una entrada de datos incorrecta, hacerlo ayudará al rendimiento de los datos con los que está trabajando. Sin embargo, a veces es la aparición de un valor atípico lo que probará una teoría en la que está trabajando. Recuerde: el hecho de que exista un valor atípico no significa que sea incorrecto. Este paso es necesario para determinar la validez de ese número. Si un valor atípico resulta ser irrelevante para el análisis o es un error, considere eliminarlo.

  • Paso 4:  Manejar los datos que faltan

No puede ignorar los datos faltantes porque muchos algoritmos no aceptarán valores faltantes. Hay un par de maneras de lidiar con los datos que faltan. Ninguno es óptimo, pero ambos pueden ser considerados.

Como primera opción, puede eliminar las observaciones a las que les faltan valores, pero al hacerlo eliminará o perderá información, así que tenga esto en cuenta antes de eliminarlo.

Como segunda opción, puede ingresar valores faltantes basados ​​en otras observaciones; nuevamente, existe la posibilidad de perder la integridad de los datos porque puede estar operando a partir de suposiciones y no de observaciones reales.

Como tercera opción, puede modificar la forma en que se usan los datos para navegar de manera efectiva por los valores nulos.

  • Paso 5: Validación y control de calidad

Al final del proceso de limpieza de datos, debería poder responder estas preguntas como parte de la validación básica:

  • ¿Tienen sentido los datos?
  • ¿Los datos siguen las reglas apropiadas para su campo?
  • ¿Prueba o refuta su teoría de trabajo, o saca a la luz alguna idea?
  • ¿Puedes encontrar tendencias en los datos que te ayuden a formar tu próxima teoría?
  • Si no es así, ¿se debe a un problema de calidad de los datos?

Las conclusiones falsas debido a datos incorrectos o «sucios» pueden informar una estrategia comercial y una toma de decisiones deficientes. Las conclusiones falsas pueden llevar a un momento embarazoso en una reunión de informes cuando se da cuenta de que sus datos no resisten el escrutinio. Antes de llegar allí, es importante crear una cultura de datos de calidad en su organización. Para ello, debe documentar las herramientas que podría utilizar para crear esta cultura y lo que significa para usted la calidad de los datos.

Beneficios de la limpieza de datos

Tener datos limpios aumentará en última instancia la productividad general y permitirá obtener información de la más alta calidad en su toma de decisiones. Beneficios incluidos:

  • Eliminación de errores cuando hay múltiples fuentes de datos en juego.
  • Menos errores hacen que los clientes estén más contentos y los empleados menos frustrados.
  • Capacidad para mapear las diferentes funciones y lo que se pretende que hagan sus datos.
  • Monitoreo de errores y mejores informes para ver de dónde provienen los errores, lo que facilita la corrección de datos incorrectos o corruptos para aplicaciones futuras.
  • El uso de herramientas para la limpieza de datos hará que las prácticas comerciales sean más eficientes y la toma de decisiones más rápida.

Herramientas y software de limpieza de datos para lograr eficiencia

Software como Tableau Prep puede ayudarlo a impulsar una cultura de datos de calidad al proporcionar formas visuales y directas de combinar y limpiar sus datos. Tableau Prep tiene dos productos: Tableau Prep Builder para crear sus flujos de datos y Tableau Prep Conductor para programar, monitorear y administrar flujos en toda su organización. El uso de una herramienta de depuración de datos puede ahorrarle al administrador de la base de datos una cantidad significativa de tiempo al ayudar a los analistas o administradores a comenzar sus análisis más rápido y tener más confianza en los datos. Comprender la calidad de los datos y las herramientas que necesita para crear, administrar y transformar datos es un paso importante para tomar decisiones comerciales eficientes y efectivas. Este proceso crucial desarrollará aún más una cultura de datos en su organización. Para ver cómo Tableau Prep puede afectar a su organización.

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