¿Qué es la manipulación de datos? Cómo permite un análisis más rápido

Las empresas que gestionan un volumen masivo de datos enfrentan complejidades para darles sentido.

La manipulación de datos ayuda en tales situaciones. Transforma los datos en bruto en formatos legibles para un análisis fácil.

La manipulación de datos implica varios pasos como la recopilación, filtrado, conversión, exploración e integración que permiten a las empresas analizar datos y tomar mejores decisiones. Muchas empresas utilizan software de preparación de datos para realizar la manipulación de datos y acelerar su análisis.

Las empresas modernas están impulsadas por los datos. La manipulación de datos les ayuda a limpiar, estructurar y enriquecer los datos en bruto en un formato limpio y conciso para un análisis simplificado y obtener información procesable. Permite a los analistas dar sentido a datos complejos de la manera más simple posible.

Importancia de la manipulación de datos

Los datos incompletos e inexactos afectan las operaciones comerciales. La manipulación de datos se centra en limpiar los datos en bruto no deseados para agilizar el flujo empresarial.

A medida que los datos se vuelven más no estructurados, diversos y distribuidos, la manipulación de datos se convierte en una práctica común en las organizaciones. Acelera el análisis de datos y ayuda a obtener información más rápido. Con la manipulación de datos, los analistas pueden acceder a datos de calidad para el análisis y otros procesos posteriores.

La manipulación de datos es un proceso complicado y que consume tiempo cuando se realiza manualmente. Las organizaciones prefieren capacitar a los empleados en herramientas de manipulación de datos con características de automatización, inteligencia artificial y aprendizaje automático, ayudándoles a construir un proceso consistente y escalable.

Manipulación de datos vs. limpieza de datos vs. minería de datos

La manipulación de datos implica procesar datos para convertirlos en un formato accesible y comprensible y generar información procesable. En comparación, la limpieza de datos encuentra y corrige datos inexactos en grandes conjuntos de datos. Identifica duplicidades y valores nulos y corrige errores evidentes para garantizar la precisión y consistencia de la estructura de datos.

Si bien la manipulación de datos y la limpieza de datos tienen diferentes objetivos en la ciencia de datos, aceleran la transformación de datos y fomentan la toma de decisiones analíticas. Las empresas realizan un preprocesamiento de datos antes de la manipulación. Esto asegura la precisión de los datos y un resultado valioso después del análisis.

La minería de datos ayuda a los analistas a examinar y clasificar datos para encontrar patrones y relaciones ocultas en grandes conjuntos de datos. La manipulación de datos mejora el proceso de minería y descubre patrones en el comportamiento del cliente, tendencias del mercado y comentarios sobre productos.

Pasos de la manipulación de datos

La manipulación de datos asegura la fiabilidad de los datos. Incluye pasos específicos para alimentar datos accesibles y formateados en el análisis.

Descubrimiento

El primer paso en la manipulación de datos es familiarizarse con los datos. Esto incluye entender tendencias, patrones, relaciones y problemas evidentes como datos incompletos o faltantes.

En esta etapa, puedes identificar múltiples posibilidades o formas de usar los datos para diferentes propósitos. Es lo mismo que revisar los ingredientes antes de cocinar una comida.

Cuando comienzas con datos recopilados de múltiples fuentes, requiere formateo para entender las relaciones. El paso de descubrimiento de datos te ayuda a compilar y configurar datos dispares, ayudándote a preparar los datos para el análisis.

Estructuración

La estructuración de datos transforma los datos en bruto en un formato estructurado para una interpretación y análisis más fáciles. Los datos en bruto no ayudan a los analistas porque están incompletos o son incomprensibles. Necesitan ser analizados para que los analistas puedan extraer información relevante.

Si tienes el código HTML de un sitio web, necesitas analizarlo para extraer los datos que necesitas, ayudándote a crear una hoja de cálculo más amigable para el usuario. La estructuración de datos permite a los analistas formatear datos y solucionar errores para un análisis efectivo y eficiente.

Limpieza

Las personas a menudo usan la limpieza de datos y la manipulación de datos de manera intercambiable. Sin embargo, la limpieza de datos es un paso en el proceso de manipulación de datos.

Con la limpieza de datos, los analistas pueden solucionar problemas inherentes en un conjunto de datos, incluyendo:

• Eliminar celdas o filas vacías
• Estandarizar entradas
• Realizar otras tareas de limpieza para el análisis final

Enriquecimiento

Después de transformar los datos en un formato utilizable, necesitas encontrar si los datos de otros conjuntos de datos pueden hacer que tu análisis sea más efectivo. Considera agregar tales puntos de datos para obtener información procesable. Este paso opcional ayuda a los analistas a mejorar la calidad de los datos si no cumple con los requisitos. Por ejemplo, combinar dos bases de datos donde una contiene números de teléfono de clientes y la otra no.

A medida que agregas más elementos de datos, repite los pasos anteriores para aumentar la usabilidad y fiabilidad de los datos recién agregados.

Validación

La validación de datos asegura que los datos sean aptos para el análisis. Es un proceso automatizado donde un programa verifica los datos en busca de errores o inconsistencias y emite informes para mantener la calidad, precisión, autenticidad y seguridad de los datos.

Esto incluye verificar si los campos son precisos y si los atributos están distribuidos normalmente. Los analistas pueden repetir el proceso de validación varias veces para encontrar y corregir errores.

Por ejemplo, implica asegurar que todas las transacciones bancarias negativas tengan tipos de transacción relevantes como pago de facturas, retiro o cheque.

Publicación

Los analistas pueden publicar datos después de validarlos. Pueden compartirlos como un informe o un documento electrónico según las preferencias de una organización.

Los datos pueden depositarse en una base de datos o pueden procesarse más para crear estructuras de datos más grandes y complejas como almacenes de datos.

A veces, los analistas de datos actualizan su registro de lógica de transformación en la etapa de publicación. Les ayuda a llegar a resultados más rápido para proyectos posteriores y futuros. Al igual que los chefs mantienen su libro de recetas, los analistas y científicos de datos experimentados registran la lógica de transformación para acelerar su proceso.

Beneficios de la manipulación de datos

La manipulación de datos elimina complejidades no deseadas de los datos en bruto. Convierte datos complejos en un formato utilizable, mejorando su usabilidad y compatibilidad para un mejor análisis.

Algunos beneficios bien conocidos de la manipulación de datos son:

• La manipulación de datos estructura los datos y los hace utilizables para complementar las necesidades empresariales.
• Enriquece los datos para obtener información empresarial y análisis de comportamiento.
• Simplifica datos complejos para analistas de datos, científicos de datos y expertos en TI y facilita su trabajo.
• Ayuda a las empresas a preparar un plan estratégico sobre cómo los datos pueden ayudar al crecimiento empresarial.
• Diferencia tipos de datos basados en la información derivada.

Desafíos de la manipulación de datos

La manipulación de datos presenta muchos desafíos, especialmente al preparar una hoja de datos que define el flujo empresarial.

• Analizar casos de uso. Los requisitos de datos de los interesados dependen completamente de las preguntas que intentan responder utilizando datos. Los analistas deben entender claramente los casos de uso investigando más sobre preguntas como qué subconjunto de entidades es relevante, si están tratando de predecir la probabilidad de un evento o estimar una cantidad futura.
• Obtener acceso. No siempre es fácil para los usuarios de datos asegurar el acceso a los datos en bruto. Por lo general, envían instrucciones precisas para acceder a los datos eliminados. Estas limitaciones hacen que trabajar con datos sea lento y menos efectivo.
• Examinar entidades similares. Una vez que se descargan los datos en bruto, no se puede garantizar qué es relevante y qué no. Por ejemplo, consideramos "cliente" como una entidad. La hoja de datos puede contener un cliente "Brad Paul". Otra columna podría tener un cliente diferente, "Brad P." En tales casos, necesitas analizar a fondo varios factores al finalizar las columnas.
• Explorar datos. Los datos pueden estar altamente relacionados o ser similares en archivos grandes. Hace que la selección de características y modelos sea un desafío. Elimina redundancias en los datos antes de explorar las relaciones con el resultado. Por ejemplo, puede haber dos columnas para el color, una en inglés y otra en francés. Podría llevar a modelos de datos complejos si no eliminas tales redundancias.
• Evitar el sesgo de selección. El sesgo de selección ocurre cuando los datos recopilados no representan la verdadera o futura población de casos. Asegúrate de que los datos de muestra de entrenamiento representen la muestra de implementación.

Mejores prácticas de manipulación de datos

Puedes realizar la manipulación de datos de muchas maneras. Sigue estas mejores prácticas para ahorrar tiempo y optimizar el proceso.

Interpretar datos

Diferentes organizaciones usan los datos de manera diferente. Es esencial entender cómo interpretar los datos para ayudar a las empresas a lograr el resultado esperado.

Entender a tu audiencia es fundamental al manipular datos. Cuando sabes quién accederá y usará los datos, te ayuda a abordar sus necesidades y objetivos específicos. Por ejemplo, al manipular datos para una empresa financiera, los analistas desglosarían los datos en segmentos particulares como la cantidad gastada en compras o la contribución del empleador en el 401(k). Sería relevante si las empresas usan estos datos para demostrar sus capacidades de generación de ingresos, pero necesitarían una segmentación adicional cuando el objetivo es reducir gastos.

Usar datos apropiados

No se trata de tener muchos datos, sino de los conjuntos de datos correctos. La manipulación de datos proporciona datos apropiados y es crucial para su análisis.

Consejos para usar datos precisos:

• Evita entradas repetitivas, similares y nulas.
• No dependas de una sola fuente de datos para extraer datos. Usa diferentes fuentes en su lugar.
• Filtra los datos basándote en reglas y condiciones necesarias.

Entender los datos

Evalúa la calidad y precisión de los datos necesarios para el análisis de datos. También necesitas comprender cómo los datos interpretados coinciden con las necesidades de una organización.

Puntos clave a recordar:

• Identificar formatos de bases de datos y archivos
• Usar la visualización de datos para representar el estándar actual
• Generar métricas de calidad de datos según sea necesario
• Tener cuidado con las limitaciones de los datos

Reevaluar los datos manipulados

Aunque estén cuidadosamente optimizados, los datos manipulados aún pueden tener margen de mejora o errores. Reevalúa los datos manipulados para asegurar la calidad y reducir ineficiencias. Por ejemplo, cuando los analistas manipulan datos financieros, pueden encontrar oportunidades para mejorar la calidad. Pueden corresponder facturas impagas a pagos futuros anticipados o detectar errores operativos.

Transformar datos para un mejor análisis

La manipulación de datos es fundamental para analizar, interpretar y limpiar datos en bruto para un mejor análisis. Puede ser un proceso que consume tiempo, pero ahorra mucho tiempo dedicado a analizar información irrelevante. Esto reúne datos valiosos, genera información y ayuda a modificar u optimizar procesos empresariales.

Los datos en bruto pasan por múltiples procesos en una organización. Estos procesos transforman y modifican los datos para hacerlos legibles y aptos para varios análisis. Las empresas pueden rastrear tales activos de información usando la línea de datos y facilitar a los analistas rastrear errores hasta su causa raíz.

Aprende más sobre la línea de datos y por qué es importante rastrear el flujo de datos.