título de gestión de datos

Gestión de datos: la clave para optimizarlos

Janina Horn

La gestión de datos es el método mediante el cual se desbloquea el valor de los datos limpiándolos, transformándolos y armonizándolos. Pero este proceso no está exento de dificultades, desde formatos incoherentes hasta valores omitidos. 

En este artículo del blog, aprenderá todo sobre la gestión de datos, comprenderá el papel crucial de este proceso y cómo tecnologías innovadoras como Konfuzio ayudan a las empresas a superar los retos del procesamiento de datos. 

Gestión de datos - Definición

definición de gestión de datos

El tratamiento de datos es el proceso de preparación sistemática de los datos para su análisis. Incluye la recopilación, selección, limpieza, integración, formateo y agregación de datos. 

Herramientas como Pandas o SQL ayudan a preparar los datos para el análisis. En este caso, los retos son los datos que faltan, los problemas de coherencia y la gestión de grandes conjuntos de datos. 

Las mejores prácticas incluyen la documentación de los pasos, el uso de procesos automatizados y la validación de los resultados. 

En general, la gestión de datos permite realizar análisis bien fundados y tomar decisiones basadas en datos.

proceso de gestión de datos

El proceso de búsqueda de datos

El proceso de tratamiento de datos, también conocido como limpieza de datos o preparación de datos, es crucial para transformar los datos brutos en una forma utilizable para el análisis y la modelización. El proceso consta de varias etapas sucesivas:

  1. Recogida de datos

Al recopilar datos, la información se obtiene de diversas fuentes, como bases de datos, archivos o API. 

Por ejemplo: Una empresa de comercio electrónico recopila datos de transacciones, valoraciones de clientes y datos de inventario de varias plataformas en línea.

  1. Selección de datos

En este paso se identifican y seleccionan los datos relevantes que son importantes para el objetivo de análisis específico o el proyecto. 

Por ejemplo: Una empresa de estudios de mercado selecciona únicamente los datos demográficos y los relacionados con las compras para realizar una encuesta entre los consumidores con el fin de obtener información específica.

  1. Depuración de datos

El proceso de limpieza de datos Limpieza de datos) se centra en la corrección de irregularidades y errores en los datos. Esto incluye el tratamiento de los valores que faltan, los valores atípicos y los registros de datos incoherentes. 

Por ejemplo: Identificación y corrección de entradas incorrectas en una base de datos de clientes para garantizar la coherencia de los nombres y direcciones de los clientes.

  1. Integración de datos

Aquí se fusionan datos de distintas fuentes para crear conjuntos de datos más completos y coherentes. 

Por ejemplo: Integración de los datos de ventas de los distintos departamentos de una empresa para obtener una visión estandarizada del rendimiento global.

  1. Formato de los datos

Durante el formateo de los datos, se adaptan las estructuras de datos, las unidades y los formatos para garantizar una presentación coherente. 

Por ejemplo: Conversión de fechas a un formato normalizado para permitir un análisis temporal sencillo.

  1. Transformación de datos

La transformación de datos incluye operaciones como conversiones, agregaciones o cálculos. Estos pasos se llevan a cabo para generar nuevas conclusiones o preparar los datos para análisis específicos. 

Por ejemplo: Cálculo del valor medio de la cesta de la compra a partir de los datos de las transacciones para un análisis de comercio electrónico.

  1. Agregación de datos

Al resumir los datos en niveles superiores de abstracción, se identifican patrones y tendencias. Este paso facilita la obtención de información y ayuda a centrarse en la información relevante. 

Por ejemplo: Agregación de datos de ventas diarias en totales de ventas mensuales para una mejor visión de conjunto.

  1. Validación de datos

En Validación de los datos es crucial para su fiabilidad. Aquí se comprueba la exactitud y coherencia de los datos para garantizar que cumplen las normas de calidad. 

Por ejemplo: Verificación de los datos de inventario mediante comparación con los datos de inventario físico para garantizar su exactitud.

  1. Documentación

La documentación detallada de todos los pasos realizados, las transformaciones y las decisiones tomadas garantiza la trazabilidad de todo el proceso de tramitación. 

Por ejemplo: Creación de un registro que documente exhaustivamente los filtros aplicados, los cálculos y los cambios en los datos.

  1. Automatización

La integración de procesos automatizados ayuda a que el proceso de tramitación sea más eficaz y repetible. La automatización minimiza los errores manuales y acelera todo el proceso. 

Por ejemplo: Configuración de guiones o Herramientas de automatización del flujo de trabajopara automatizar las tareas recurrentes, como la actualización periódica de las fuentes de datos.

herramientas de gestión de datos

Herramientas y técnicas para la gestión de datos

Las empresas pueden utilizar diversas herramientas y técnicas para preparar los datos para análisis y modelos. Estas son algunas de las herramientas y técnicas más utilizadas:

  • Pandas (biblioteca de Python): Pandas es un potente Biblioteca Python para la manipulación y el análisis de datos. Ofrece funciones de selección, filtrado, agregación y transformación de datos.
  • dplyr (paquete R): dplyr es un paquete de R que facilita la manipulación y el análisis de datos. Ofrece funciones como filter(), select(), mutate() y summarise() para manipular los datos con eficacia.
  • SQL (Lenguaje de consulta estructurado): SQL se utiliza a menudo para la manipulación de datos en bases de datos relacionales. Las sentencias SELECT, UPDATE y JOIN permiten seleccionar, actualizar y combinar datos.
  • OpenRefine: OpenRefine es una herramienta de código abierto para limpiar y transformar datos. Facilita el tratamiento de grandes conjuntos de datos a través de una interfaz fácil de usar.
  • Microsoft Excel: Excel se utiliza a menudo para tareas sencillas de tratamiento de datos. Funciones como la ordenación, el filtrado, las tablas dinámicas y las fórmulas permiten realizar transformaciones básicas de los datos.
  • Apache Spark: Apache Spark es una plataforma de procesamiento de datos distribuidos que también ofrece funciones para la manipulación de datos. Spark DataFrames permite operaciones similares a Pandas, pero sobre datos distribuidos.
  • Python-Scikit-Learn-Pipeline: Scikit-Learn ofrece pipelines que permiten combinar los pasos de preparación de datos con el aprendizaje automático. Esto favorece la reutilización y la coherencia.

La elección de la herramienta adecuada depende de los requisitos específicos, la cantidad de datos y las competencias del equipo. Algunas empresas pueden recurrir a una combinación de distintas herramientas para satisfacer sus necesidades de gestión de datos.

Ventajas y retos

Ventajas de la gestión de datosLos retos de la gestión de datos
1. Mejora de la calidad de los datos: La depuración y comprobación de los datos permiten obtener datos más fiables.1. Complejidad de los datos: Las distintas fuentes de datos pueden tener diversos formatos, lo que dificulta la integración.
2. Mejores opciones de análisis: Los análisis precisos y las decisiones bien fundadas son posibles gracias a unos datos bien preparados.2. Faltan datos: Los datos incompletos o que faltan requieren estrategias especiales.
3. Análisis más eficaces: Análisis más rápidos gracias a la reducción del tiempo necesario para la resolución de problemas.3. Sobrecarga de datos: Las grandes cantidades de datos pueden hacer que el proceso de gestión lleve mucho tiempo.
4. Coherencia en la estructura de datos: La estructura normalizada facilita el análisis.4. Mano de obra: Algunas tareas pueden requerir intervención manual.
5. Potencial de automatización: Los flujos de trabajo automatizados agilizan las tareas repetitivas.5. Transformaciones complejas: Las transformaciones de datos complejas suelen requerir conocimientos de programación.
6. Combinación de distintas fuentes de datos: La integración crea conjuntos de datos más completos.6. Aseguramiento de la calidad de los datos: Asegúrese de que los trámites no supongan una pérdida de calidad.
7. Mejores opciones de visualización: Los datos bien preparados facilitan la visualización.7. Historial y trazabilidad de los datos: La documentación en procesos complejos puede ser todo un reto.
8. Flexibilidad para los análisis: Unos buenos datos permiten realizar análisis flexibles y ampliar las investigaciones.8. Seguridad y protección de datos: Deben respetarse las normas de protección de datos sensibles.
9. Mejora de la colaboración: Los datos normalizados facilitan la colaboración entre equipos.9. Costes de mantenimiento: Los ajustes en caso de cambios pueden requerir un esfuerzo adicional.
10. Apoyo al aprendizaje automático: La preparación de los datos es crucial para el éxito de los modelos de ML.10. Formación y recursos: Es posible que haya que formar a los empleados para que utilicen el "wrangling" con eficacia.

La gestión de datos permite prepararlos con eficacia, pero hay que tener en cuenta retos como la complejidad de los datos, la garantía de calidad y el esfuerzo manual.

caja verde con logotipo konfuzio

Casos prácticos de gestión de datos

A continuación encontrará 4 casos de uso que le mostrarán cómo puede utilizar la gestión de datos de forma rentable en su empresa.

Caso práctico 1 - Gestión de datos con Konfuzio

Konfuzio es un Solución inteligente de automatización de documentosque analiza datos no estructurados y los transforma en información valiosa. La plataforma ofrece funciones de IA adaptativas para los procesos existentes, admite Bajo código- y flujos de trabajo por código y funciona en infraestructuras híbridas multicloud.

Caso práctico

Problema:

Una empresa dispone de numerosos datos en diferentes formatos y procedentes de distintas fuentes, entre ellas Tablas Excel, PDF y datos de texto no estructurados. Los datos son incoherentes, contienen errores y necesitan ser depurados y armonizados para un análisis fiable.

Solución:

Konfuzio proporciona una ayuda crucial en este proceso de gestión de datos. 

La plataforma de IA permite extraer y transformar datos de diversos formatos de documentos. Mediante el análisis semántico y la gestión inteligente de entradas, la aplicación categoriza automáticamente los datos y los lleva a un formato normalizado. 

La adaptabilidad flexible de la IA permite realizar incluso transformaciones complejas sin reglas rígidas.

Por ejemplo:

Antes de utilizar Konfuzio, los datos estaban estructurados de forma diferente y contenían errores, sobre todo en los formatos de las tablas. 

Konfuzio reconoce automáticamente las tablas, extrae la información pertinente y realiza las transformaciones de datos necesarias. Ahora, la empresa puede acceder a datos coherentes y depurados, lo que mejora notablemente la eficacia a la hora de analizar y tomar decisiones.

La aplicación Konfuzio permite a la empresa automatizar el proceso de tratamiento de datos y mejorar significativamente la calidad de los datos para análisis e informes.

Caso práctico 2 - Análisis de clientes en una empresa minorista

Problema:

Una empresa minorista ha recopilado datos de clientes procedentes de diversas fuentes, como compras en línea, transacciones en tienda y opiniones de clientes. Los datos son incoherentes, contienen valores que faltan y deben depurarse y armonizarse para realizar un análisis en profundidad de los clientes.

Solución:

Mediante técnicas de procesamiento de datos, se comprueba la coherencia de los datos de los clientes, se tratan los valores que faltan y se fusionan en un formato normalizado. Esto permite un análisis fiable de las preferencias y pautas de compra de los clientes, así como el desarrollo de estrategias de marketing personalizadas.

Por ejemplo:

Antes de la depuración de datos, la base de datos de clientes estaba desestructurada, con distintas grafías de direcciones y nombres. Tras depurar e integrar los datos, la empresa puede ahora analizar con precisión qué productos prefieren los clientes, qué campañas de marketing son más eficaces y cómo interactúan los clientes a través de los distintos canales de venta.

Caso práctico 3 - Informes financieros en un banco

Problema:

Un banco dispone de datos financieros procedentes de distintos departamentos y sistemas. Los datos contienen incoherencias, diferentes formatos de moneda y deben depurarse para crear informes financieros coherentes.

Solución:

La gestión de datos estandariza los datos financieros, realiza conversiones de divisas y trata las incoherencias. Esto garantiza que los informes sean precisos y comparables.

Por ejemplo:

Antes de la depuración de datos, los datos financieros se almacenaban en formatos diferentes y los tipos de cambio no se aplicaban de forma coherente. Tras la limpieza e integración de los datos, el banco puede elaborar informes financieros más precisos que proporcionan una mejor base para las decisiones de gestión.

Caso práctico 4 - Gestión de personal en una empresa tecnológica

Problema:

Una empresa tecnológica dispone de información de RRHH procedente de varios sistemas, incluidos datos de contratación, formación y rendimiento. Los datos deben consolidarse y depurarse para permitir una gestión eficaz de los RRHH.

Solución:

La gestión de datos estandariza la información de los empleados, completa los datos de formación que faltan y gestiona los datos de rendimiento incoherentes. Esto facilita la creación de perfiles de empleados significativos y permite tomar decisiones de personal basadas en datos.

Por ejemplo:

Antes de la depuración de datos, los datos de los empleados estaban repartidos entre distintos departamentos y algunos datos de formación estaban incompletos. Una vez depurados e integrados, los departamentos de RRHH pueden saber exactamente qué cursos de formación han realizado los empleados, evaluar su rendimiento y ofrecerles oportunidades de desarrollo específicas.

Conclusión: lucha por una estructura de datos mejorada

El tratamiento de datos es una aplicación importante para estructurar los datos brutos y mejorar su calidad. Este proceso crucial crea la base para análisis precisos y decisiones bien fundadas. 

La gestión de datos permite integrar distintas fuentes de datos y crear estructuras de datos coherentes que constituyen una base fiable para los análisis posteriores. La automatización de tareas repetibles no solo acelera el proceso, sino que también minimiza las fuentes de error. 

Sin embargo, los retos, como gestionar la complejidad de los datos y garantizar su calidad, requieren un planteamiento bien pensado. 

Las empresas que utilizan la gestión de datos con habilidad no sólo mejoran la calidad de sus datos, sino que también crean la base para innovaciones basadas en datos y procesos empresariales optimizados.

¿Tiene dudas o problemas con la limpieza y estructuración de sus datos? Póngase en contacto con nosotros ahora y uno de nuestros expertos se pondrá en contacto con usted de inmediato para analizar soluciones personalizadas a sus problemas de datos.

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