Limpieza de datos: la clave para análisis precisos 

Los datos se han convertido en un activo valioso para las empresas de casi todos los sectores. Sirven de base para decisiones estratégicas, análisis de clientes, previsiones de tendencias y mucho más. Aquí es donde entra en juego la limpieza de datos.

La depuración de datos consiste en identificar y corregir errores, incoherencias e irregularidades en los conjuntos de datos para garantizar su fiabilidad y exactitud.

En este artículo de blog, aprenderá todo lo que necesita saber sobre la limpieza de datos, los distintos pasos y las herramientas que automatizan este trabajo. 

definición de depuración de datos

Limpieza de datos - Definición

La limpieza de datos, también conocida como depuración de datos, es el proceso de eliminar o corregir información no deseada o inexacta de un conjunto de datos con el fin de mejorar su calidad. 

Esto incluye el Identificación y rectificación de errorescomo valores que faltan, duplicados, erratas e incoherencias. 

La limpieza de datos es crucial para garantizar datos fiables y precisos para los análisis, la elaboración de informes y la toma de decisiones.

Suele incluir los siguientes procedimientos:

  • Eliminación de valores atípicos
  • Normalización de los datos
  • Inclusión de los valores que faltan
  • Normalización de formatos de datos
  • Consolidación de registros de datos procedentes de distintas fuentes

Se trata de un proceso iterativoque requiere cuidado para garantizar que los datos depurados cumplen las normas de calidad deseadas.

La limpieza de datos es un paso esencial en cualquier proceso de análisis de datos que sirve para eliminar inexactitudes, incoherencias y redundancias de los datos. Dos técnicas importantes que se utilizan para ello son Cartografía de datos y Gestión de datos. Se aseguran de que los datos se interpretan correctamente y se preparan para análisis y visualizaciones.

Puede realizar la limpieza de datos de forma manual o automática, utilizando tecnologías como Aprendizaje automático y las herramientas informáticas especializadas son cada vez más importantes. 

La limpieza de datos ayuda a obtener información fiable a partir de los datos y a optimizar la Eficacia de los procesos empresariales aumentar.

objetivos de la limpieza de datos

Objetivos de la limpieza de datos

Los objetivos de la limpieza de datos son diversos y sirven para mejorar la calidad de los datos y aumentar su utilidad en diversos ámbitos de aplicación. 

Mejorar la calidad de los datos

El objetivo básico de la limpieza de datos es aumentar su calidad. 

Esto incluye la eliminación de errores como valores que faltan, erratas e incoherencias para garantizar que los datos son fiables y exactos.

Aumentar la coherencia de los datos

Los datos procedentes de distintas fuentes o momentos pueden ser incoherentes. La limpieza de datos garantiza la coherencia de los datos eliminando cualquier incoherencia.

Eliminación de duplicados

La eliminación de duplicados ayuda a reducir la cantidad de datos y garantiza que los análisis e informes accedan a información no redundante.

Normalización y estandarización

La limpieza de datos puede normalizar los datos convirtiéndolos a un formato estandarizado. Esto facilita la comparación y el análisis de los datos.

Normalización de formatos de datos

Las distintas fuentes de datos suelen utilizar formatos diferentes. La limpieza de datos normaliza estos formatos para facilitar la integración y el análisis.

Eliminación de valores atípicos

La limpieza de datos identifica y elimina los valores atípicos que podrían tener un impacto negativo en los análisis y modelos.

Inclusión de los valores que faltan

Si hay lagunas en los datos, la limpieza de datos ofrece estrategias para tratar estas lagunas, como la imputación de los valores que faltan.

Optimización de los análisis

Los datos depurados son más adecuados para los análisis estadísticos y la modelización, ya que proporcionan resultados fiables y significativos, lo que en última instancia mejora la competitividad de la empresa.

Reducción de los problemas de calidad de los datos

La limpieza de datos ayuda a reducir o prevenir los problemas de calidad de los datos. Esto le ayuda a evitar errores costosos o conclusiones incorrectas.

Aumentar la eficacia de los procesos empresariales

En las empresas, la limpieza de datos ayuda a aumentar la eficacia de los procesos empresariales al garantizar que las bases de datos son fiables y permiten tomar mejores decisiones.

Los objetivos de la limpieza de datos son relevantes para diversas industrias y áreas de aplicación, y ayudan a proteger los datos como un activo valioso y a optimizar su uso para una mejor toma de decisiones y análisis.

Etapas del proceso de depuración de datos

El proceso de depuración de datos consta de varias etapas destinadas a identificar y eliminar los errores e irregularidades de los datos con el fin de mejorar su calidad. 

A continuación se detalla el proceso manual de limpieza de datos. Si utiliza un programa informático, éste se encargará del procedimiento por usted.

El proceso básico de limpieza de datos es el siguiente:

  1. Recogida y comprensión de datos:

    Recopilar los datos brutos de diversas fuentes y comprender la estructura, el formato y el contexto de los datos.

  2. Perfiles de datos

    Realice perfiles de datos para obtener una visión general de los datos, incluido el número de registros, el número de columnas, la distribución de los valores y los posibles errores o incoherencias.

  3. Identificación de errores en los datos:

    Busque errores en los datos, como valores que faltan, erratas, formatos incoherentes, duplicados y valores atípicos.

  4. Ajuste de los valores que faltan

    Decida cómo tratar los valores que faltan, suprimiéndolos, sustituyéndolos o imputándolos para rellenar las lagunas de datos.

  5. Eliminación de duplicados

    Identifique y elimine los duplicados para garantizar que cada fila contiene información única.

  6. Corregir incoherencias

    Corrija los datos incoherentes normalizando los formatos, corrigiendo los errores ortográficos y convirtiendo los valores a un formato coherente.

  7. Tratamiento de valores atípicos

    Identificar y decidir cómo tratar los valores atípicos que se sitúan fuera del intervalo de valores esperados.

  8. Normalización y estandarización:

    Convertir los datos a un formato normalizado para facilitar las comparaciones y los análisis.

  9. Validación y control de calidad

    Validar los datos depurados para garantizar que cumplen las normas de calidad y documentar el proceso de depuración.

  10. Documentación

    Documente todos los cambios y decisiones realizados en el proceso de limpieza de datos para garantizar la transparencia y la trazabilidad.

  11. Automatización

    Automatice tantos pasos como sea posible utilizando herramientas de software o secuencias de comandos para que el proceso sea más eficiente y repetible.

    Uno de estos programas es la plataforma IDP Konfuzioque no sólo le ayuda a depurar los datos, sino que también automatiza todo el proceso de gestión de documentos de forma individual para cada empresa.

  12. Repetición y control

    La limpieza de datos suele ser un proceso iterativo. Es importante repetir el proceso si es necesario y controlar periódicamente la calidad de los datos.

  13. Archivo de datos

    Conserve una copia de los datos brutos originales y de los datos depurados para garantizar la integridad de los datos y mantenerlos disponibles para futuros análisis.

El proceso de depuración de datos requiere cuidado, precisión y un enfoque estructurado para garantizar que los datos depurados sean fiables y adecuados para los análisis y la toma de decisiones.

caja verde con un triángulo en el centro

Atención - Errores comunes

A la hora de depurar los datos en las empresas, hay que evitar varios errores comunes:

  1. Documentación insuficiente: Es importante documentar cuidadosamente todo el proceso de limpieza de datos. Si se realizan cambios en los datos, debe quedar claro qué pasos se llevaron a cabo y por qué. La falta de documentación adecuada puede perjudicar la trazabilidad.
  2. Limpieza de datos incompleta: Un error común es pasar por alto áreas importantes de los datos o no limpiarlas lo suficiente. Es importante tener en cuenta todos los aspectos relevantes de los datos para eliminar por completo errores e incoherencias.
  3. Falta de control de calidad: La limpieza de datos sin control de calidad puede dar lugar a nuevos errores o problemas. Es importante comprobar los datos depurados para asegurarse de que cumplen las normas de calidad deseadas.
  4. Limpieza excesiva: Eliminar datos de forma demasiado agresiva o cambiar valores provoca la pérdida de datos y los deja inutilizables. Por lo tanto, debes utilizar la limpieza de datos de forma precisa y moderada.
  5. Falta una copia de seguridad de los datos originales: Antes de proceder a la depuración de datos, las empresas deben conservar siempre copias de los datos brutos originales para poder recurrir a ellos en caso de problemas o errores. Para ello, el Función de instantáneas.
  6. Falta de validación de los datos: Los datos no sólo deben depurarse, sino también validarse para garantizar que son significativos y correctos. Sin validación, los datos incorrectos pasarán desapercibidos.
  7. Falta de integración de conocimientos especializados: Es importante incluir en el proceso de limpieza de datos la experiencia de personas que estén familiarizadas con los datos. Pueden aportar contexto y ayudar a identificar incoherencias o errores. Esto también se conoce como Human-In-The-Loop etiquetado.
  8. Ignorar la normativa de protección de datos: Las empresas deben cumplir las leyes y directrices de protección de datos a la hora de purgarlos. Eliminar datos sin cumplir la normativa legal suele tener consecuencias jurídicas.

Evite estos errores y asegúrese de que el proceso de limpieza de datos ofrece los resultados deseados y mantiene o mejora la calidad de los datos.

Buenas prácticas y otros consejos

¿Es complicado y exigente el proceso de limpieza de datos en su empresa?

Entonces merece la pena tener en cuenta las siguientes buenas prácticas:

  1. Aprendizaje automático para la limpieza de datos: Los modelos avanzados de aprendizaje automático le ayudan a identificar y corregir errores y anomalías en los datos. Sin embargo, esto requiere amplios conocimientos y recursos especializados.
  2. Resolución de la entidad: Esta técnica ayuda a identificar y fusionar datos que se refieren a la misma entidad pero que son incoherentes en distintos conjuntos de datos. Resulta útil cuando se integran datos de distintas fuentes.
  3. Análisis de textos y Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Con datos de texto no estructurados, como valoraciones o comentarios de clientes, la PNL ayuda a reconocer y corregir patrones y errores.
  4. Regresión e imputación: Los modelos estadísticos avanzados, como los análisis de regresión, ayudan a imputar los valores que faltan. Estos modelos utilizan los datos existentes para predecir los valores que faltan.
  5. Aumento de datosLas técnicas de enriquecimiento de datos se utilizan en conjuntos de datos limitados para aumentar la cantidad de datos disponibles y mejorar la precisión de los análisis.
  6. Marcos de calidad de los datos: Utilizar marcos o herramientas especializados en calidad de datos que ofrezcan funciones avanzadas de limpieza y supervisión de datos.
  7. Participación de expertos: En dominios complejos, debe trabajar con expertos en el campo correspondiente para obtener información valiosa y ayuda con la limpieza de datos.
  8. Guiones y reglas definidos por el usuario: Cree secuencias de comandos y reglas personalizadas que se adapten específicamente a las necesidades de su organización y sus datos.
  9. Visualización para la detección de errores: Utilice Técnicas de visualización de datospara facilitar el reconocimiento de errores e incoherencias en los datos.
  10. Automatización y Flujo de trabajo-orquestación: Implemente flujos de trabajo de limpieza de datos automatizados que limpien y supervisen los datos con regularidad.

Estas técnicas y consideraciones avanzadas son útiles cuando las organizaciones trabajan con conjuntos de datos complejos y grandes o tienen requisitos específicos.

Sin embargo, hay que tener en cuenta que no todas estas técnicas son pertinentes o necesarias para todos los casos de uso, y su aplicación suele requerir conocimientos y recursos adicionales.

limpieza de datos konfuzio

Automatización con Konfuzio

La limpieza de datos es una parte importante del proceso de gestión de documentos. 

Un software que personaliza completamente esta área para la empresa con la ayuda de su Plataforma IDP automatizado, es Konfuzio. Se trata de una herramienta versátil para el tratamiento automático de documentos. 

La aplicación destaca especialmente por las siguientes ventajas:

  • Gestión optimizada de documentos mediante amplias interfaces
  • Software de IA fácilmente configurable e integrable
  • Adaptación individual y posibilidades de entrenamiento de la IA
  • Numerosas integraciones para trabajar sin problemas
  • Ecosistema de socios para apoyar la implantación de soluciones digitales de IA

Control de calidad

A continuación encontrará los 5 consejos más importantes para garantizar que el control de calidad satisface sus elevadas exigencias: 

  1. El aspecto más importante del control de calidad en la limpieza de datos es la Definición clara de los objetivos y criterios de calidadpara garantizar que los datos depurados cumplen los requisitos. 
  2. También debe Comprobación periódica de patrones, tendencias y desviaciones.reconocer los errores en una fase temprana. 
  3. Comparación con los datos originales proporcionan puntos de referencia importantes para evaluar la calidad de los datos. 
  4. En Múltiples comprobaciones de los datos por diferentes personas y el uso de pruebas de validación automatizadas mejoran aún más la garantía de calidad. 
  5. Formación y sensibilización continuas del equipo fomentar la concienciación sobre la importancia de la calidad de los datos y permitir mejoras continuas.

Limpieza de datos - Casos prácticos

La limpieza de datos es de vital importancia en diversas industrias y áreas de negocio. 

Estos son cinco casos de uso para la limpieza de datos en un contexto corporativo en una amplia gama de industrias:

Empresa de comercio electrónico

Las plataformas de comercio electrónico deben limpiar periódicamente la información sobre los productos, las opiniones de los clientes y los datos de las transacciones. 

Un mercado en línea elimina los duplicados de los listados de productos para garantizar que cada producto sólo aparece una vez, y corrige los atributos de los productos, como el tamaño, para garantizar la coherencia.

Sanidad

La calidad y coherencia de los datos son cruciales en el sector sanitario. 

Un hospital valida los datos de los pacientes para garantizar que los historiales médicos se atribuyen correctamente y elimina o corrige la información incorrecta o incompleta de los pacientes.

Servicios financieros

Las entidades financieras necesitan datos precisos para evaluar los riesgos y cumplir la normativa. 

El banco depura los datos de las transacciones para reconocer y corregir las transferencias incorrectas o duplicadas, con el fin de garantizar la exactitud de los extractos y estados de cuenta.

Venta al por menor

En el comercio minorista, la limpieza de datos es crucial para gestionar los niveles de existencias y comprender mejor las necesidades de los clientes. 

Un minorista elimina los duplicados de la base de datos de clientes para crear perfiles de clientes más precisos y corrige los datos de los productos para garantizar que la información sobre productos, como precios y disponibilidad, esté actualizada.

Telecomunicaciones

Las empresas de telecomunicaciones gestionan ingentes cantidades de datos sobre el uso del teléfono móvil, el rendimiento de la red y la facturación a los clientes. 

Un proveedor de telecomunicaciones comprueba y depura los datos de facturación para garantizar que los clientes reciben facturas correctas y que se corrigen los cargos o datos de uso incorrectos.

Conclusión: la limpieza de datos como herramienta importante para el futuro tratamiento de datos

Las perspectivas de futuro de la limpieza de datos son apasionantes: con la llegada del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, los procesos automatizados de limpieza de datos son cada vez más avanzados y eficientes. 

Esto permite a las empresas limpiar los datos con mayor rapidez y profundidad, lo que aumenta la eficacia empresarial. 

La protección de datos y el cumplimiento de la normativa seguirán desempeñando un papel importante, ya que una normativa cada vez más estricta exige un tratamiento correcto de los datos.

La creciente importancia de los macrodatos y la integración de datos procedentes de distintas fuentes implican que la limpieza de datos seguirá desempeñando un papel clave en las estrategias de datos de las empresas en el futuro. 

La concienciación sobre la calidad y la limpieza de los datos crecerá a medida que las empresas reconozcan cada vez más que los datos de alta calidad desempeñan un papel decisivo para el éxito en un mundo impulsado por los datos. 

Por lo tanto, debe seguir dedicándose a la limpieza de datos para garantizar que sus datos sean fiables, precisos y significativos y le proporcionen una ventaja competitiva.

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