Un dicho común es que los científicos de datos dedican el 80% de su tiempo a limpiar y organizar datos y sólo el 20% al análisis real. Esto significa que en un proyecto típico de ciencia de datos, la mayor parte del tiempo es para limpieza de datos. Sorprendentemente, no existen muchas herramientas o enfoques de ciencia de datos sobre cómo hacer esto de manera efectiva. Sin embargo, una contribución de investigación notable provino del estadístico neozelandés Hadley Wickham, quien introdujo el concepto de datos limpios: el proceso de organizar conjuntos de datos de una manera que simplifique el análisis de datos. Con datos limpios, los científicos de datos pueden ahorrar tiempo limpiando y organizando datos y utilizar ese tiempo para el análisis de datos.
En este artículo, exploraremos qué son los datos limpios, por qué son importantes y cómo pueden beneficiar el análisis de datos.
¿Qué es Tidy Data y por qué es importante? ¿Cómo benefician los datos limpios a las empresas e industrias? ¿Cuáles son los desafíos de obtener información precisa? ¿Cómo pueden las personas y las organizaciones adoptar principios de datos limpios para una mejor gestión de datos? Comience su viaje hacia la ciencia de datos con GoogleSeo
¿Qué es Tidy Data y por qué es importante?
Hay diferentes formas de organizar los datos. Algunos de estos métodos facilitan el análisis de datos, mientras que otros generan mucha confusión. Aquí es donde entra en juego la información interesante. El concepto introducido en 2014 por Hadley Wickham se refiere al proceso de presentar información limpia y organizada. Además, los datos puros se utilizan a menudo en el análisis y manipulación de datos, especialmente en el lenguaje de programación R. Ayuda a facilitar la limpieza de datos, lo que facilita a los analistas realizar tareas como visualización y modelado. Este es un aspecto importante del análisis de datos porque la mala calidad de los datos puede obstaculizar las capacidades de toma de decisiones estratégicas de una organización. Es más, puede costar a las empresas una media de 12,9 millones de dólares al año. Además de tener un impacto inmediato en los ingresos, la mala calidad de los datos a largo plazo añade complejidad al ecosistema de datos y dificulta la toma de decisiones eficaz. Es por eso que los datos optimizados son fundamentales para optimizar los procesos e incluso impulsar la innovación.
¿Cómo benefician los datos limpios a las empresas e industrias?
1. Análisis e información de datos simples
Los datos ordinales simplifican el análisis de datos al proporcionar una estructura estandarizada en la que las variables se representan como columnas. Esto permite a los analistas de datos realizar pruebas estadísticas, generar visualizaciones significativas y obtener información útil de manera más eficiente. Además, reduce el tiempo dedicado a la preparación de datos, lo que permite una toma de decisiones más rápida y competitividad en mercados dinámicos.
2. Visualización de datos mejorada
Otra ventaja significativa es que el formato de datos TD organizado es particularmente conveniente para la visualización de datos. Los científicos de datos y analistas de negocios pueden crear fácilmente visualizaciones de datos, como diagramas de barras, diagramas de dispersión y gráficos donde cada variable corresponde a un elemento visual. Esto mejora la comunicación de información compleja a las partes interesadas técnicas y no técnicas, facilitando una gestión de datos más sencilla y una toma de decisiones informada.
3. Fácil integración de datos
Muchas industrias dependen de datos de diversas fuentes, incluidas bases de datos, servicios web y dispositivos de Internet de las cosas (IoT). Los datos seleccionados simplifican la integración de conjuntos de datos dispares, lo que reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para integrarlos. Por lo tanto, garantiza un flujo de datos fluido entre sistemas y departamentos, lo que permite a las organizaciones aprovechar todo el potencial del análisis de big data.
4. Uso más preciso del aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA).
Los algoritmos de aprendizaje automático requieren datos de entrada estructurados para el entrenamiento y la predicción. En este caso, el formato consistente de datos limpios facilita el preprocesamiento de datos, lo que permite a las organizaciones crear modelos precisos y utilizar inteligencia artificial para análisis predictivos y automatización.
5. Cumplimiento normativo
Por último, el cumplimiento de los estándares de datos es primordial en sectores altamente regulados como la salud y las finanzas. Por lo tanto, los datos limpios simplifican el cumplimiento normativo al proporcionar una estructura clara para el almacenamiento y la recuperación de datos. Esto garantiza que las empresas puedan cumplir con los requisitos de auditoría e informes de manera más eficiente, reduciendo el riesgo de multas y daños a la reputación.
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¿Cuáles son los desafíos de obtener información precisa?
El acceso a datos estructurados conlleva una serie de desafíos que afectan la calidad, el análisis y la toma de decisiones de los datos. Éstos son algunos de ellos:
Integración y recopilación de datos.
En primer lugar, resulta complicado recopilar datos de diferentes fuentes debido a los diferentes formatos e incoherencias.
Luego, está el hecho de que es difícil procesar datos con múltiples observaciones en celdas individuales, restricciones irregulares o nombres de columnas inconsistentes.
Es difícil establecer pautas claras para la entrada de datos, acuerdos y actualizaciones para mantener la integridad en el tiempo.
Otro desafío es manejar de manera eficiente grandes conjuntos de datos, ya que esto requiere importantes recursos computacionales.
Evaluar periódicamente la calidad de los datos, identificar anomalías y resolverlas rápidamente es otro desafío para lograr datos claros.
El siguiente es el desafío de desarrollar estrategias como imputar o excluir valores faltantes.
Identifique y elimine entradas duplicadas para evitar resultados de análisis sesgados.
Finalmente, alinear las prácticas de datos limpios con herramientas e infraestructura específicas para big data.
1. Educación y formación
Las personas y los equipos deben participar en programas integrales de capacitación para adquirir competencia en la gestión de datos y los principios de higiene de los datos. Inscribirse en cursos en línea, asistir a talleres y obtener certificaciones relevantes permite a los profesionales desarrollar el conocimiento y las habilidades necesarias para limpiar datos de manera efectiva.
2. Políticas de gestión de datos
Las organizaciones deben desarrollar e implementar políticas sólidas de gobernanza de datos. Estas políticas deben enfatizar la importancia de respetar la calidad de los datos, los formatos de datos estandarizados y las prácticas de datos limpios. Es fundamental que estas políticas se comuniquen y comprendan claramente dentro de la organización.
3. Herramientas de limpieza de datos
El uso de herramientas especializadas de limpieza y transformación de datos puede optimizar enormemente la preparación de datos. Herramientas como OpenRefine, Trifacta o TIBCO Clarity ofrecen capacidades de automatización, lo que hace que los procesos de limpieza de datos sean más eficientes y menos propensos a errores.
4. Auditoría y seguimiento periódicos
Es importante implementar métodos regulares de auditoría y seguimiento de datos. Estos procedimientos ayudarán aún más a identificar cualquier desviación de los principios de datos limpios. También desencadenan rápidamente acciones correctivas, lo que garantiza que se mantenga la calidad de los datos.
5. Cooperación y comunicación
Alcoa promueve la colaboración entre científicos de datos, expertos en el dominio y consumidores de datos. Hacerlo es importante porque la comunicación efectiva garantiza que los datos estén estructurados de una manera que se alinee con las necesidades analíticas y los objetivos comerciales.
6. Integración del aprendizaje automático y la IA
Por último, considere cómo se pueden integrar los principios de datos estructurados en los procesos de aprendizaje automático y de IA. Los datos limpios y estructurados son la base para entrenar e implementar modelos de IA, mejorando el rendimiento y la interpretación del modelo.
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