Manipulación de Datos Explicada: 5 Mejores Prácticas para Datos de Calidad

Mientras trabajas con datos dispares, necesitas organizarlos, limpiarlos y transformarlos para usarlos en tu proceso de toma de decisiones. Aquí es donde entra la manipulación de datos. Te permite gestionar e integrar datos de diversas fuentes para obtener información procesable.

Muchos científicos de datos utilizan software de preparación de datos para organizar datos y generar informes para que los no analistas y otros interesados puedan obtener información valiosa y tomar decisiones informadas.

Las bases de datos almacenan y trabajan con múltiples tipos de datos, teniendo en cuenta sus muchas funcionalidades. Diferentes personas pueden usar la manipulación de datos a su manera. Por ejemplo, un propietario de un sitio web puede usar registros del servidor web para identificar las páginas con mayor tráfico o la fuente del tráfico. De manera similar, los corredores financieros aprovechan la manipulación de datos para entender las tendencias de pronóstico del mercado de valores.

El DML es a menudo un sublenguaje de un lenguaje de base de datos más amplio, como el lenguaje de consulta estructurado (SQL). Puedes usar SQL para comunicarte con una base de datos y realizar manipulaciones usando sus diferentes funciones.

Una cantidad cada vez mayor de creación y almacenamiento de datos ha impulsado la necesidad de que las organizaciones manipulen datos de manera efectiva y los usen para tomar decisiones estratégicas. Puedes usar datos estructurados para ayudar a tu inteligencia empresarial y operaciones comerciales o realizar análisis de tendencias con la manipulación de datos.

En pocas palabras, la manipulación de datos es común y la ves en la vida diaria. Se ha vuelto convencional recibir correos electrónicos promocionales o anuncios dirigidos ocasionalmente. Este es un ejemplo de cómo las empresas utilizan la manipulación de datos para impulsar campañas dirigidas procesando sus datos en función de parámetros demográficos, socioeconómicos y otros factores similares.

¿Por qué es importante la manipulación de datos?

La manipulación de datos facilita a las organizaciones organizar y analizar datos según sea necesario. Les ayuda a realizar funciones comerciales vitales como analizar tendencias y comportamientos de compra y extraer información de sus datos financieros.

La manipulación de datos ofrece varias ventajas a las empresas, incluyendo:

• Consistencia: La manipulación de datos mantiene la consistencia en los datos acumulados de diferentes fuentes, brindando a las empresas una visión unificada que les ayuda a tomar mejores decisiones informadas.
• Usabilidad: La manipulación de datos permite a los usuarios limpiar, organizar y usar datos de manera más eficiente.
• Pronóstico: La manipulación de datos permite a las empresas entender datos históricos y les ayuda a preparar pronósticos futuros, especialmente en el análisis de datos financieros.
• Limpieza: La manipulación de datos ayuda a eliminar datos no deseados y preservar información importante. Las empresas pueden limpiar registros, aislar e incluso reducir variables innecesarias, y centrarse en los datos que necesitan.

Manipulación de datos vs. modificación de datos

Aunque la manipulación y la modificación de datos pueden parecer similares, no pueden usarse indistintamente.

La manipulación de datos implica procesar, organizar y limpiar datos para que las empresas puedan entenderlos fácilmente al tomar decisiones estratégicas. Esto puede incluir ordenar datos en orden ascendente, descendente o alfabético. El propósito principal de la manipulación de datos es manipular la relación entre los elementos de datos, pero no los datos en sí.

Por otro lado, la modificación de datos implica cambiar los elementos de datos o conjuntos de datos. Esto incluye alterar los valores de los datos. Por ejemplo, usando la manipulación de datos, X = 8 puede leerse como X = 4+4, X = 3+5, X = 2+6, o X = 1 + 7. En este ejemplo, la modificación de datos cambiaría el valor de X, es decir, X = 10.

En pocas palabras, la manipulación de datos procesa datos de múltiples fuentes, y luego puedes aplicar modificaciones de datos para alterar datos en escenarios como calcular objetivos financieros.

Cómo manipular datos

La forma más efectiva de manipular datos es a través de programas de software que ofrecen funciones avanzadas y automatizadas. Tales programas reducen el esfuerzo manual y automatizan las redundancias.

Ejemplo de manipulación de datos en Microsoft Excel

Observa algunas funciones básicas de manipulación de datos en Microsoft Excel para obtener una comprensión más clara. Estas funciones ayudan a los usuarios a procesar y organizar datos para sacar conclusiones relevantes.

Las funciones de manipulación de datos en Excel incluyen:

• Fórmulas: Los usuarios pueden realizar funciones matemáticas en los datos y obtener resultados esperados.
• Autocompletar: Aplica las mismas fórmulas en múltiples celdas arrastrando el cursor verticalmente hacia abajo.
• Filtros: Organiza datos según los requisitos del usuario, ayudándoles a ahorrar tiempo.
• Eliminar duplicados: Elimina datos duplicados entre celdas seleccionadas usando la función "eliminar duplicados".
• Combinar y separar: Los usuarios pueden conectar, combinar, fusionar o separar columnas y hojas de datos mientras organizan los datos más a fondo.

Software de preparación de datos

El software de preparación de datos forma el conjunto principal para las herramientas de manipulación de datos. Ayuda a los usuarios a descubrir, mezclar, combinar, limpiar, enriquecer y transformar datos para analizarlos con inteligencia empresarial. También proporciona una plataforma para que los usuarios integren fácilmente fuentes de datos dispares.

Para calificar para la inclusión en la categoría de preparación de datos, un producto debe:

• Permitir mezclar, combinar y transformar conjuntos de datos para una integración y análisis simples
• Mejorar la calidad de los datos con capacidades de limpieza y enriquecimiento
• Integrarse con soluciones de análisis e integración de datos
• Mejorar las capacidades de preparación de datos como software independiente o cuando se integra con una plataforma de análisis.

* A continuación se presentan los cinco principales software de preparación de datos del Informe Grid® de Otoño 2024 de G2. Algunas reseñas pueden estar editadas para mayor claridad.

1. Tableau

Tableau es la plataforma de análisis impulsada por IA líder en el mundo. Ofrece un conjunto de herramientas de análisis e inteligencia empresarial. Como una plataforma de datos y análisis de extremo a extremo, puedes usar datos de manera responsable y obtener mejores resultados comerciales con gestión de datos e integridad totalmente integradas, análisis visual y narración de datos, y colaboración, todo con el Einstein líder en la industria de Salesforce incorporado.

Lo que más les gusta a los usuarios:

"La interfaz de arrastrar y soltar de Tableau es muy fácil de usar, lo que la hace accesible para personas sin experiencia técnica extensa. Los usuarios pueden seleccionar fácilmente campos y puntos de datos de sus conjuntos de datos para crear rápidamente gráficos, tablas y paneles de control."

- Reseña de Tableau, Disha M.

Lo que no les gusta a los usuarios:

"Los principales inconvenientes de Tableau incluyen altos costos, una curva de aprendizaje pronunciada para dominar funciones avanzadas y un rendimiento lento al manejar grandes conjuntos de datos. Además, sus opciones de colaboración son limitadas más allá de Tableau Server o Tableau Online, lo que puede ser un desafío para pequeñas empresas o usuarios individuales."

- Reseña de Tableau, Tahir K.

2. Alteryx

Alteryx permite a los usuarios acceder, manipular, analizar y generar datos rápidamente. Unifica análisis, ciencia de datos, aprendizaje automático y automatización de procesos empresariales para acelerar la transformación digital.

Lo que más les gusta a los usuarios:

"Alteryx tiene documentación de producto detallada y una comunidad activa para ayudar con cualquier problema. Podemos encontrar una solución a cada problema buscándolo en Google o en el sitio web de Alteryx. Es muy fácil de aprender y usar también. Una vez que creamos la lógica, solo tenemos que presionar Ctrl + R para reutilizar el flujo de trabajo."

- Reseña de Alteryx, Jatin M.

Lo que no les gusta a los usuarios:

"A veces es difícil asegurarse de que está haciendo todo correctamente. A menudo realizo manualmente algunos de los cálculos que estoy realizando en Alteryx (solo para un par de puntos de datos) para asegurarme de que la forma en que configuré el flujo de trabajo funcionó como se esperaba."

- Reseña de Alteryx, Kamna K.

3. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio es una plataforma integral de ciencia de datos y aprendizaje automático diseñada para ayudar a científicos de datos, desarrolladores de aplicaciones y expertos en la materia a trabajar de manera colaborativa y eficiente con datos. Proporciona un conjunto de herramientas y servicios que permiten a los usuarios construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático a escala, mejorando la productividad y facilitando la innovación en diversas industrias.

Lo que más les gusta a los usuarios:

"IBM Watson Studio es una solución fácil de implementar para procesos de aprendizaje automático y desarrollo de modelos de IA en la nube. Su integración perfecta con las API existentes y la flexibilidad para desplegar instancias en diversos entornos son algunas de sus características destacadas."

- Reseña de IBM Watson Studio, Maryam K.

Lo que no les gusta a los usuarios:

"Una de las principales desventajas de IBM Watson Studio es su costo relativamente alto, especialmente considerando la competencia en el mercado. Además, la plataforma requiere capacitación específica y dedicada para utilizar sus funciones de manera efectiva, lo que puede ser una barrera para algunos usuarios. Además, hay una dependencia de IBM para el soporte y las actualizaciones continuas, lo que puede afectar la experiencia de los usuarios con la herramienta."

- Reseña de IBM Watson Studio, Ridhim U.

4. dbt

dbt es un flujo de trabajo de transformación que permite a los equipos de datos desplegar rápidamente y de manera colaborativa código de análisis mientras se adhieren a las mejores prácticas de ingeniería de software, como la modularidad, portabilidad, integración continua/despliegue continuo (CI/CD) y documentación exhaustiva. Con dbt, cualquier persona con conocimientos de SQL puede construir fácilmente tuberías de datos de grado de producción.

Lo que más les gusta a los usuarios:

"La documentación generada por dbt cuando todos los modelos están diseñados es increíblemente útil, ya que describe claramente las conexiones entre las capas intermedias y finales. Además, las ejecuciones de modelos incrementales han optimizado significativamente mis grandes modelos de datos, especialmente cuando se trabaja con miles de millones de filas de datos."

- Reseña de dbt, Muhammad A.

Lo que no les gusta a los usuarios:

"Encuentro frustrante navegar por los registros en la pestaña de Ejecuciones de Trabajo. Los títulos no son intuitivos y el contenido podría estar mejor optimizado para facilitar la identificación de fallos."

- Reseña de dbt, Donovan M.

5. Savant Labs

Savant Labs es una solución nativa de la nube y sin código que se conecta sin problemas con tus fuentes de datos. Te permite automatizar procesos y generar información rápidamente y sin esfuerzo. Con Savant Labs, puedes acceder a un conjunto de herramientas intuitivas que simplifican la preparación, transformación y análisis de datos.

Lo que más les gusta a los usuarios:

"Savant me ahorra horas de trabajo manual cada semana al entregar informes consistentemente a los interesados y permitir que mi equipo ingiera fuentes de datos externas a medida que surgen nuevos desafíos. La interfaz fácil de usar hace que sea fácil configurar nuevos trabajos y modificar bots existentes. El equipo de soporte siempre está dispuesto a ayudar con cualquier problema o pregunta. Savant ofrece herramientas que mejoran la eficiencia en todos los departamentos de la empresa, ya sea auditando datos de diferentes sistemas contables, importando nuevos puntos de datos para el equipo de Cumplimiento o proporcionando actualizaciones oportunas a los equipos de ventas."

- Reseña de Savant Labs, Tim S.

Lo que no les gusta a los usuarios:

"La entrega de datos de Savant para casos de uso no relacionados con la plataforma podría beneficiarse de algunas mejoras en la experiencia del usuario (UX) y de opciones aumentadas para usuarios no técnicos que interactúan con la plataforma."

- Reseña de Savant Labs, Daniel R.

Prepara datos para un acceso sin problemas

Usa la manipulación de datos para estructurar y limpiar datos para darles sentido y extraer información útil. Un análisis en profundidad de los datos organizados te ayuda además a predecir datos futuros al impulsar decisiones comerciales presentes.

¡Descubre cómo la normalización de bases de datos puede mejorar la integridad de tus datos!

Este artículo fue publicado originalmente en 2021. Ha sido actualizado con nueva información.