El crecimiento del Big Data y la transformación digital de las empresas han dado lugar a nuevos retos en la gestión de datos. Antes de que los datos puedan mostrarse en un cuadro de mando, hay que garantizar su calidad y fiabilidad. En eso consiste la preparación de datos, limpiar los datos en bruto para que sean perfectamente utilizables.
¿Qué es la preparación de datos?
En un proyecto de Business Intelligence, la preparación de datos (también conocida como Data Prep) es un proceso que precede al análisis de datos. Abarca varias tareas, como la recopilación, la limpieza, el enriquecimiento y la transformación de los datos.
¿Cuáles son los retos de la preparación de datos?
Las empresas tienen que gestionar una cantidad cada vez mayor de datos dispersos y heterogéneos. Antes de analizar, es importante hacer un gran trabajo preparatorio, cuya pertinencia depende directamente de la calidad de los datos.
Para las organizaciones, el uso de métodos y herramientas de preparación de datos es, por tanto, un reto fundamental. En un entorno que cambia con rapidez, los datos deben procesarse y actualizarse constantemente para que puedan utilizarse para extraer conclusiones fiables.
Además, las empresas utilizan cada vez más los datos para tomar decisiones estratégicas. Para ello, recurren a herramientas de Business Intelligence, para generar cuadros de mando e informes. Por lo tanto, datos de alta calidad, perfectamente preparados, son cruciales para tomar decisiones con conocimiento de causa, seguir siendo competitivos y satisfacer a unos clientes exigentes.
Principales etapas de la preparación de datos
Con el fin de llevar a cabo un análisis fiable, las empresas deben garantizar el acceso a los datos y mejorarlos para que sean útiles. La preparación de los datos puede dividirse en cuatro etapas principales.
Adquisición de datos
El primer paso en el proceso de preparación de datos es hacerlos accesibles a los usuarios, para que puedan mejorarlos, organizarlos y, por último, analizarlos.
Para ello, los datos se colocan en un espacio de almacenamiento, por lo general un almacén de datos. Alojado en un centro de datos o en la nube, el almacén de datos permite a la organización recopilar datos a intervalos regulares de múltiples fuentes. Para ello, la empresa puede recurrir al proceso ETL (Extract Transform Load).
Sin embargo, también pueden utilizarse otras soluciones de almacenamiento, como los data marts o los data lakes, que se distinguen en particular por la naturaleza de los datos almacenados. Por ejemplo, el almacén de datos es adecuado para datos estructurados, mientras que el lago de datos puede almacenar datos sin procesar. En todos los casos, las empresas pueden optar por la implantación in situ o en la nube.
La creación de un catálogo de datos también es muy útil para facilitar el acceso a los datos dentro de una organización. Esta ubicación centralizada cumple dos funciones principales:
- Catalogación de datos.
- Gestión de metadatos, es decir, «datos sobre datos».
Proporciona a los usuarios una información inestimable para localizar y comprender los datos, al tiempo que automatiza la gestión de los metadatos. En última instancia, el catálogo de datos aporta mayor agilidad al proceso de preparación de datos y permite evaluar mejor el valor de un elemento o conjunto de datos.
Depuración de datos
La limpieza de datos (o data cleaning) es sin duda la etapa más larga de un proyecto de preparación de datos. Sin embargo, es esencial para eliminar los «datos malos», que pueden ser incorrectos por diversas razones: errores de entrada, duplicados, errores léxicos, valores que faltan, errores semánticos, formatos incorrectos, etc.
Para corregirlos pueden utilizarse varios métodos. En todos los casos, la limpieza consiste en completar la información que falta, filtrar los valores atípicos y eliminar las duplicaciones.
Aunque compleja y lenta, esta etapa de la preparación de datos es crucial, porque cualquier error relacionado con los datos repercutirá en la calidad del análisis, lo que podría afectar negativamente a la calidad del servicio y a la experiencia del cliente. Cuantos más datos acumule una empresa, mayor será el riesgo de error, por lo que la limpieza de datos desempeñará un papel cada vez más importante.
Enriquecimiento de datos
Una vez depurados los datos, es hora de transformarlos y enriquecerlos.
El enriquecimiento de datos se refiere a la fusión de los datos internos de una empresa con datos externos. Las organizaciones suelen utilizar fuentes de datos de terceros durante el proceso de preparación de datos.
Sin embargo, estos datos deben ser pertinentes y complementarios de los datos internos, al tiempo que añaden un valor real a lo que ya existe. Además, la fusión de varios conjuntos de datos presenta ciertos riesgos.
- Por un lado, los datos externos son susceptibles de errores, lo que puede poner en peligro la fiabilidad del análisis. Por eso hay que seleccionar cuidadosamente las fuentes y comprobar los datos resultantes.
- Por otra parte, los datos procedentes de fuentes externas pueden seguir esquemas o reglas diferentes. En este caso, es esencial transformar los datos antes de integrarlos, para que sigan el mismo formato que los datos internos.
Actualización de datos
Sea cual sea el nivel de precisión de los datos extraídos, todas las empresas basadas en datos se enfrentan al mismo problema: muy a menudo, los datos son únicamente pertinentes en relación con una fecha y un contexto concretos.
En otras palabras, los datos pueden ser obsoletos rápidamente, con el riesgo de comprometer el análisis si no se actualizan con regularidad. Por eso, la última etapa de la preparación de datos consiste en actualizar puntualmente los conjuntos de datos .
Al permitir recopilar, corregir y enriquecer conjuntos de datos, la preparación de datos es un ingrediente esencial para el éxito de una estrategia de datos. De ahí la importancia de utilizar una herramienta de preparación de datos de alto rendimiento en la empresa.
¿DISFRUTASTE EL ARTÍCULO? ¡SUSCRÍBETE PARA RECIBIR LOS PRÓXIMOS!
