Ejemplos de limpieza de datos
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El problema fundamental de la calidad de los datos es bastante sencillo. Si nuestros datos son de baja calidad, las decisiones que tomen las organizaciones, basadas en esos datos, serán ineficaces. Por eso la higiene y la limpieza de datos son fundamentales para garantizar un nivel aceptable de integridad de los datos.
Esto se consigue normalmente sustituyendo, modificando o incluso eliminando cualquier dato que entre en una de estas categorías. Data Clarity dispone de una serie de herramientas que pueden ayudar a automatizar este proceso; puede obtener más información aquí.
Los datos están impulsando decisiones críticas en nuestra economía y nuestras vidas, y esta tendencia no hace más que aumentar. Por lo tanto, es crucial asegurar unos buenos métodos de limpieza de datos y garantizar que las decisiones que se toman en su organización son las mejores posibles.
La razón por la que la limpieza de datos es importante es para asegurar que se consigue una alta integridad de los datos. La integridad de los datos es vital porque es la única manera de garantizar que tenemos datos de alta calidad para tomar decisiones.
Dado que nuestras decisiones se basan normalmente en conjuntos de datos, si los datos son de mala calidad, nuestras decisiones también lo serán. Por lo tanto, la integridad de los datos es fundamental, ya que nos permite disponer de datos de alta calidad, lo que conduce a decisiones de mayor calidad.
Importancia de la limpieza de datos en la minería de datos
Una sólida estrategia de limpieza de datos no sólo le ahorrará horas de trabajo, sino que también garantizará que sus datos sean fiables. Esto significa que cualquier información que obtenga de estos datos será mucho más precisa y útil para su negocio.
La limpieza de datos -también conocida como limpieza de datos o depuración de datos- es el proceso de modificación o eliminación de datos inexactos, duplicados, incompletos, con formato incorrecto o corruptos dentro de un conjunto de datos.
Aunque la eliminación de datos forma parte del proceso, el objetivo final de la limpieza de datos es conseguir que un conjunto de datos sea lo más preciso posible. Esto puede requerir la corrección de errores ortográficos y de sintaxis, la identificación y eliminación de puntos de datos duplicados, la corrección de errores como campos mal etiquetados o vacíos, y la estandarización de la forma en que se introducen o combinan los datos de múltiples fuentes.
La limpieza de los datos es importante porque le permitirá disponer de datos de la máxima calidad. Esto no sólo evitará errores, sino que evitará la frustración de clientes y empleados, aumentará la productividad y mejorará el análisis de datos y la toma de decisiones.
Por qué es importante la limpieza de datos en el aprendizaje automático
La limpieza de datos ha desempeñado un papel importante en la historia de la gestión de datos, así como de la analítica de datos, y sigue desarrollándose rápidamente. Además, la limpieza de datos en Big Data se considera un reto debido a su ya alto y creciente volumen, variedad y velocidad de datos en varias aplicaciones.
Como los datos de la vida real están sucios, resultan costosos y, por lo tanto, se destaca la importancia de la gestión de la calidad de los datos en las empresas. La limpieza o depuración de datos es el procedimiento de corrección o eliminación de datos inexactos y corruptos. Este proceso es crucial y se pone de relieve porque los datos erróneos pueden llevar a una empresa a tomar decisiones y conclusiones equivocadas y a realizar análisis deficientes, especialmente si se trata de grandes cantidades de datos. Hay empresas que han perdido una gran cantidad de dinero debido a los grandes datos erróneos.
No hace falta decir que el big data es una característica común, tanto en las pequeñas como en las grandes empresas. Sin embargo, el mayor potencial de los big data es bastante esquivo. Lo cierto es que los datos no siempre pueden utilizarse tal cual y necesitan una preparación para poder ser utilizados. Además, la limpieza o depuración manual de los datos resulta muy lenta, tediosa y difícil.
Por qué es importante la limpieza de datos en el análisis de datos
La calidad de los datos es la base de cualquier estrategia de gestión de clientes. La analítica, la gestión de campañas, la experiencia del cliente y la elaboración de informes sólo son posibles con datos de buena calidad; si se hace bien, puede tener un impacto positivo en la eficiencia y la reputación de su negocio para toda la vida.
La limpieza de datos es una parte crítica de la gestión de datos. Con el tiempo, las empresas acumulan mucha información sobre sus clientes y clientes potenciales. La información puede quedar obsoleta con bastante rapidez, desde los datos básicos de los nombres de contacto y la dirección hasta los detalles financieros y las carteras de productos.
En pocas palabras, la limpieza de datos implica una revisión de todos los datos de una base de datos para eliminar o actualizar la información que esté incompleta, sea incorrecta, tenga un formato inadecuado, esté duplicada o sea irrelevante. Según Forbes, alrededor del 27% de los directivos de empresas no están seguros de la exactitud de sus datos, por lo que la limpieza de datos es una actividad que merece la pena para la mayoría de las organizaciones.
Los objetivos de la limpieza de datos suelen ser tres: el mantenimiento de la información de los clientes existentes para permitir una comunicación relevante, el mantenimiento de la información que respalda la función empresarial como el cobro de pagos y la realización de entregas y, por último, la limpieza de datos respalda los requisitos de cumplimiento de muchos sectores, incluida la legislación de protección de datos como el GDPR.
