¿Qué es la limpieza de datos? Por qué deberías preocuparte por los datos sucios

Los datos son la moneda del siglo XXI.

Están en el centro de casi todas las decisiones que tomas. Los datos informan tus estrategias, te permiten medir el progreso y el éxito, y son el núcleo de algunas de las tecnologías más avanzadas y sofisticadas del mundo.

Las empresas recopilan muchos datos sobre sus operaciones, pero no todos son útiles. La mayoría de estos datos están sucios, desactualizados o duplicados. La información limpia y actual te da el poder de tomar decisiones empresariales inteligentes. Con información clara y precisa, puedes crear campañas de marketing dirigidas, mejorar tu sitio web y optimizar tu estrategia de comercio electrónico. Pero si tus datos están sucios, todo ese tiempo, dinero y esfuerzo se desperdicia.

No es un secreto que las empresas con acceso a conjuntos de datos de alta calidad toman las mejores decisiones. Reconocen el valor de tener datos confiables al alcance de la mano.

La limpieza de datos es el primer paso para limpiar tus datos para tus aplicaciones de inteligencia empresarial (BI) o analíticas. Usar servicios y soluciones de limpieza de datos (como software de calidad de datos) es necesario para garantizar conjuntos de datos precisos y confiables para el análisis y el máximo valor.

La limpieza de datos es una parte vital del proceso general de gestión de datos y uno de los componentes centrales del trabajo de preparación de datos que prepara conjuntos de datos para su uso en aplicaciones de BI y ciencia de datos. Los analistas de calidad de datos, ingenieros y profesionales de gestión de datos suelen realizar la limpieza de datos. Pero los científicos de datos, analistas de BI y usuarios empresariales también pueden limpiar datos o participar en el proceso para sus aplicaciones.

La limpieza de datos elimina discrepancias, corrige errores de sintaxis y errores tipográficos, rectifica problemas como códigos faltantes y campos vacíos, encuentra puntos de datos duplicados y normaliza conjuntos de datos. Ayuda a crear respuestas confiables y simplifica el proceso analítico como una característica fundamental de la ciencia de datos. 

La limpieza de datos proporciona conjuntos de datos consistentes y de alta calidad para el análisis de datos y herramientas de BI para acceder y percibir fácilmente datos precisos para cualquier problema.

La mayoría de la limpieza de datos es posible con aplicaciones de software, pero a veces se realiza manualmente. Aunque la depuración de datos puede ser desalentadora, es crucial para gestionar los datos organizacionales.

¿Por qué es importante la limpieza de datos?

Las empresas a menudo almacenan mucha información como datos empresariales, de empleados y, en algunos casos, información de clientes o clientes. Las empresas, a diferencia de los individuos, necesitan garantizar la privacidad y seguridad de los datos tanto interna como externamente. La limpieza de datos protege estos datos sensibles de fugas y actores maliciosos.

Las prácticas empresariales y la toma de decisiones son más impulsadas por datos a medida que las empresas buscan aprovechar el análisis de datos para mejorar el rendimiento empresarial y obtener una ventaja competitiva. Los datos limpios son esenciales para los equipos de BI y big data, líderes empresariales, gerentes de marketing, representantes de ventas y empleados operativos, especialmente en negocios intensivos en datos como el comercio minorista y los servicios financieros.

La limpieza inadecuada de los registros de clientes y otros datos de la empresa conduce a información incorrecta. Esto puede resultar en juicios empresariales deficientes, estrategias inadecuadas, oportunidades perdidas y problemas operativos, todo lo cual puede aumentar los gastos y reducir los ingresos y las ganancias.

Componentes de datos de calidad

Determinar la calidad de los datos requiere evaluar sus atributos, seguido de ponderarlos en términos de lo que es más relevante para tu negocio y aplicación(es). Los datos de alta calidad deben cumplir con varios requisitos de calidad. Algunos de estos son:

• Validez se refiere a qué tan bien los datos se adhieren a las pautas o restricciones empresariales predefinidas.
• Completitud es la medida en que todos los datos requeridos están accesibles.
• Consistencia de datos mide cuán consistentes son los datos tanto dentro como entre conjuntos de datos.
• Uniformidad es el grado en que la información se representa utilizando el mismo sistema de medición.
• Precisión mide qué tan cerca los datos empresariales coinciden con los valores reales.

Los equipos de gestión de datos desarrollan métricas de calidad de datos para medir estos atributos, tasas de error y el número total de fallas en los conjuntos de datos. Muchos expertos evalúan el impacto empresarial de los problemas de calidad de datos y el valor potencial de abordarlos utilizando encuestas y entrevistas con líderes de la empresa como parte del proceso.

¿Qué tipo de errores corrige la limpieza de datos?

La limpieza de datos maneja muchos problemas y dificultades en los conjuntos de datos, como valores de datos incompletos, inválidos, inconsistentes y corruptos. Algunos de estos errores ocurren debido a fallos humanos durante el proceso de entrada de datos, mientras que otros resultan de estructuras de datos, formatos e idiomas variados en diferentes sistemas.

Limpieza de datos vs. transformación de datos

Los almacenes de datos ayudan con el análisis de datos, la generación de informes, la visualización de datos y la toma de decisiones fundamentadas. La transformación de datos y la limpieza de datos son dos estrategias comunes de almacenamiento de datos. La limpieza de datos es el proceso de eliminar datos de tu conjunto de datos que no pertenecen. La transformación de datos es el proceso de convertir datos de una estructura o formato a otro.

Las técnicas de transformación de datos, a menudo conocidas como manipulación o ajuste de datos, traducen y mapean datos de un formato de datos más "crudo" a un formato adecuado para el procesamiento y almacenamiento.

La limpieza de datos a veces se confunde con la transformación de datos. Esto se debe a que la transformación de datos implica cambiar datos de un formato a otro para ajustarse a una plantilla dada. La diferencia es que la manipulación de datos no elimina datos que no son parte del conjunto de datos objetivo, pero la depuración de datos sí lo hace.

Pasos y técnicas de limpieza de datos

Si bien las estrategias de limpieza de datos difieren según el tipo de datos, puedes usar estos pasos básicos para crear un marco estandarizado para la limpieza de datos.

Paso 1: Inspeccionar conjuntos de datos

Primero, evalúa y audita los datos para determinar su calidad y resaltar problemas para que los analistas los rectifiquen. Esta etapa incluye el perfilado de datos, que identifica relaciones entre componentes de datos, examina la calidad de los datos y recopila estadísticas sobre conjuntos de datos para descubrir inexactitudes, inconsistencias y otros problemas.

Paso 2: Eliminar observaciones irrelevantes

El primer paso en la limpieza de datos es eliminar observaciones indeseables (o puntos de datos), incluidos datos no relacionados e irrelevantes. Por ejemplo, al examinar datos sobre clientes millennials, si tu conjunto de datos incluye observaciones de generaciones anteriores, necesitas eliminar tales observaciones. Esto mejora la eficiencia del análisis, reduce la distracción de tu objetivo principal y proporciona un conjunto de datos más accesible y altamente funcional.

También puedes eliminar datos duplicados en esta etapa. Los datos duplicados se generan a través de conjuntos de datos fusionados de numerosas fuentes, datos raspados o datos de diferentes clientes o departamentos.

Paso 3: Corregir errores estructurales

Los errores estructurales ocurren debido a una gestión de datos inadecuada, como la capitalización irregular, común durante la entrada manual de datos. Estas discrepancias pueden clasificar incorrectamente grupos o clases. 

Supongamos que tienes un conjunto de datos con información sobre las características de varios metales. 'Hierro' y 'hierro' pueden ser dos clases distintas. Asegurar la capitalización correcta y consistente en todas las fuentes de datos limpia los datos y los hace más fáciles de usar.

Además, verifica las categorías mal etiquetadas. Por ejemplo, 'Hierro' y 'Fe' (el símbolo molecular del hierro) pueden clasificarse como clases diferentes, a pesar de ser lo mismo. Otras señales de alerta son el uso de guiones bajos, guiones y otras puntuaciones erróneas.

Paso 4: Estandarizar los datos

Corregir errores estructurales ayuda a normalizar tus datos, pero va más allá. Corregir errores es crucial, pero también debes verificar que todos los tipos de celdas se adhieran al mismo sistema de reglas. Por ejemplo, debes decidir si tus valores están todos en minúsculas o en mayúsculas y mantener eso en todo tu conjunto de datos.

La estandarización también implica usar el mismo sistema de medición para cosas como datos numéricos. Por ejemplo, usar tanto millas como kilómetros en el mismo conjunto de datos producirá problemas.

Paso 5: Eliminar cualquier valor atípico no deseado

Los valores atípicos son puntos de datos que se desvían significativamente del resto del registro. Pueden crear problemas con ciertos modelos de datos y evaluaciones. Si bien los valores atípicos pueden impactar los resultados de un estudio, siempre deben eliminarse con discreción. 

Si tienes una causa válida para eliminar un valor atípico, como una entrada de datos incorrecta, hacerlo mejorará el rendimiento de los datos con los que estás trabajando. Sin embargo, la presencia de un valor atípico a veces puede confirmar una hipótesis.

Recuerda que la existencia de un valor atípico no implica que sea erróneo. Este paso es necesario para determinar la precisión de los puntos de datos. Considera eliminar un valor atípico si parece ser irrelevante para el análisis o es un error.

Paso 6: Abordar errores de datos contradictorios

Otro problema típico a tener en cuenta son los errores de datos contradictorios o entre conjuntos. Los errores contradictorios ocurren cuando un registro completo tiene datos conflictivos o incompatibles, como un registro de tiempos de carrera de atletas. 

Un problema entre conjuntos ocurre cuando la columna que muestra la cantidad total de tiempo dedicado a correr no es igual a la suma de cada tiempo de carrera. Otros ejemplos incluyen la calificación de un estudiante combinada con un campo que solo ofrece alternativas de 'aprobado' o 'reprobado' o los impuestos de un empleado siendo más altos que su compensación total.

Paso 7: Corregir errores en la conversión de tipos y sintaxis

Después de resolver cualquier error restante, el contenido de tu hoja de cálculo o conjunto de datos puede parecer estar listo para usar. Sin embargo, también debes asegurarte de que todo esté en línea detrás de escena. 

La conversión de tipos, o tipificación, se refiere a transferir datos de un tipo de datos a otro. Por ejemplo, los números son datos numéricos, pero la moneda emplea un valor monetario. Debes garantizar que los números se registren como datos numéricos, el texto se almacene como entrada de texto, las fechas se almacenen como objetos, y así sucesivamente.

Paso 8: Tratar con datos faltantes

No puedes pasar por alto los datos faltantes porque muchos algoritmos de aprendizaje automático no los reconocerán. Hay varias formas de tratar con datos faltantes. La primera opción es eliminar las entradas relacionadas con los datos faltantes. La segunda opción es estimar los datos faltantes en función de otros datos comparables. Sin embargo, en la mayoría de los casos, ambas soluciones tienen un impacto negativo en tu conjunto de datos de diferentes maneras. 

La eliminación de datos a menudo resulta en la pérdida de otra información crítica. La suposición de datos puede fortalecer patrones establecidos, que podrían ser incorrectos. También existe el riesgo de perder integridad de datos ya que actúas sobre suposiciones en lugar de hechos.

La tercera (y a menudo mejor) opción es marcar los datos como faltantes. Para hacer esto, asegúrate de que todos los campos vacíos tengan el mismo valor, como 'faltante' o '0' (si es un campo numérico).

Paso 9: Verificar tu conjunto de datos

El paso final es validar tu conjunto de datos una vez que ha sido depurado. Validar datos significa asegurarse de que procesos como la rectificación, la desduplicación y la estandarización se hayan completado. Esto a menudo implica emplear scripts para determinar si el conjunto de datos cumple con los criterios de validación establecidos o 'procedimientos de verificación'. Los equipos de datos también pueden realizar validaciones contra bases de datos de 'estándar de oro' existentes.

Paso 10: Informar los resultados

Los hallazgos del proceso de limpieza de datos deben comunicarse a la administración de TI y empresarial para resaltar las tendencias y el progreso de la calidad de los datos. El informe puede incluir el número de problemas detectados y resueltos y la información actualizada sobre los niveles de calidad de los datos.

Los datos depurados pueden luego ser impulsados hacia los otros pasos de preparación de datos, comenzando con la estructura de datos y la transformación de datos, para prepararlos aún más para su uso analítico.

Herramientas de limpieza de datos

Una buena herramienta de limpieza de datos es imprescindible para cualquiera que trabaje con datos. Entonces, ¿qué herramientas podrían ser útiles? La respuesta depende de factores como los datos con los que trabajas y los sistemas que empleas. Sin embargo, aquí hay algunas herramientas esenciales para comenzar.

Microsoft Excel

Desde su introducción en 1985, Microsoft Excel ha sido un pilar del mundo de la informática. Te guste o no, Excel sigue siendo una herramienta popular de limpieza de datos. 

La limpieza de datos en Excel es posible utilizando muchos métodos integrados para automatizar la limpieza de datos, que van desde la desduplicación hasta la sustitución de números y texto, la conformación de columnas y filas, y la integración de datos de diferentes celdas. También es razonablemente simple de entender, lo que lo convierte en el primer recurso de la mayoría de los analistas de datos novatos.

Lenguajes de programación

Realizar procesamiento por lotes especializado en conjuntos de datos masivos y complicados a menudo requiere la creación de tus propios scripts. Esto se logra utilizando lenguajes de programación como Python, Ruby, SQL o R. 

Si bien los analistas de datos más experimentados pueden escribir estos scripts desde cero, hay varias bibliotecas listas para usar disponibles. Pandas y NumPy son solo dos de los muchos módulos de limpieza de datos de Python.

Visualizaciones

Las visualizaciones de datos te ayudan a encontrar rápidamente inexactitudes en tu conjunto de datos. Un gráfico de barras, por ejemplo, muestra valores únicos y puede ayudar a identificar una categoría que ha sido nombrada de varias maneras. Del mismo modo, los gráficos de dispersión pueden identificar valores atípicos para que puedas estudiarlos más a fondo (y eliminarlos si es necesario).

Software de limpieza de datos

El software de limpieza de datos es una parte esencial del software de calidad de datos. Estas aplicaciones de software mejoran la integridad, relevancia y valor de tus datos al eliminar errores, reducir inconsistencias y desduplicar datos. Esto permite a las empresas confiar en sus datos, tomar decisiones empresariales bien informadas y proporcionar mejores experiencias a los clientes.

Beneficios de la limpieza de datos

El análisis de datos necesita datos completamente depurados para ofrecer resultados precisos y confiables. Sin embargo, los datos limpios proporcionan varias otras ventajas:

• Mejor toma de decisiones: Las aplicaciones analíticas ofrecen mejores resultados con datos más precisos. Esto ayuda a las empresas a tomar decisiones mejor informadas sobre la estrategia empresarial, las operaciones, la atención médica y las iniciativas gubernamentales.
• Mejor mapeo: Las organizaciones están cada vez más esforzándose por mejorar sus infraestructuras de datos internas. Contratan analistas de datos para realizar modelado de datos y diseñar nuevas aplicaciones para este propósito. Un plan robusto de higiene de datos es un enfoque lógico porque tener datos limpios desde el principio hace que sea significativamente más fácil compilar y mapear.
• Mejor rendimiento operativo: Los datos limpios y de alta calidad ayudan a las empresas a evitar déficits de inventario, errores de entrega y otros problemas empresariales que resultan en mayores gastos, menores ganancias y relaciones tensas con los clientes.
• Costos de datos reducidos: La limpieza de datos previene que las inexactitudes y problemas de datos se propaguen más en los sistemas y aplicaciones analíticas. Esto ahorra tiempo y dinero a largo plazo, ya que los equipos de TI y gestión de datos no tienen que seguir reparando los mismos problemas de conjuntos de datos.

Desafíos de la limpieza de datos

 Siempre hay desafíos que enfrentar cuando trabajas con datos. La limpieza de datos es uno de los procesos más largos y tediosos de abordar debido a los muchos errores en muchos conjuntos de datos y la dificultad para determinar las fuentes de inconsistencias. Otros desafíos típicos incluyen los siguientes:

• Problemas al manejar grandes datos: Resolver desafíos de calidad de datos en grandes sistemas de datos, que incluyen una mezcla de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, es tedioso y costoso.
• Datos incompletos: Los analistas pueden perderse valiosas perspectivas debido a datos inadecuados. Esto es bastante típico cuando se descartan observaciones faltantes y valores atípicos.

Mejores prácticas de limpieza de datos

La limpieza de datos es una parte esencial de cualquier implementación analítica. Tu estrategia de limpieza de datos debe abordar los requisitos de entrega, calidad y estructura y generar una cultura de propiedad y control de datos que fomente la administración de datos. A continuación se presentan algunas mejores prácticas a seguir.

• Crea un buen enfoque y apégate a él. Establece un proceso de limpieza de datos que sea apropiado para tus datos, tus objetivos y las herramientas que usas para el análisis. Este es un proceso iterativo, por lo que debes adherirte a ellos cuidadosamente para todos los datos y análisis posteriores después de establecer tus métodos y metodologías apropiados.
• Haz uso de herramientas. Hay una variedad de soluciones de limpieza de datos disponibles que ayudan con el proceso, que van desde gratuitas y básicas hasta complejas y mejoradas con aprendizaje automático. Realiza una investigación para evaluar qué herramientas de limpieza de datos son ideales para ti.
• Presta atención a los errores y anota de dónde provienen los datos sucios. Monitorea y etiqueta los desafíos y patrones comunes en tu conjunto de datos, para que sepas qué tipos de técnicas de limpieza de datos emplear en datos de diversas fuentes. Esto te ahorrará mucho tiempo y hará que tus datos sean aún más limpios, especialmente cuando se combinan con herramientas analíticas que usas con frecuencia.
• Elimina silos de datos innecesarios. Deshacerse cuidadosamente de los datos al final de su ciclo de vida es importante para cumplir con las regulaciones de datos. Las empresas que tienen hardware obsoleto deben seguir los procesos de eliminación correctos antes de desechar y vender el dispositivo. Sin embargo, si esto no se sigue, los datos de dichos dispositivos pueden terminar en manos de personas no autorizadas. Usa software de destrucción de datos para eliminar completamente e irreversiblemente datos de equipos informáticos.

¡Muéstrame los datos!

Actuar por instinto es excelente. Sin embargo, las empresas que toman decisiones basadas en conjuntos de datos limpios tienen un mejor desempeño que sus competidores. Cuando sabes lo que tus clientes quieren y cuándo lo quieren, puedes satisfacer mejor sus necesidades. 

Las empresas no pueden subestimar la importancia de la depuración de datos. La calidad de los datos es crucial para las organizaciones, particularmente en la mitigación de riesgos, el cumplimiento y la reducción de costos. Ver dónde están las posibles ganancias y ahorros te ayudará a crecer más rápido, reducir tus riesgos y maximizar tus retornos.

Datos, datos por todas partes y ni un byte para comer. Aprende cómo la destrucción de datos puede ayudarte a eliminar datos que han cumplido su propósito.