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Preparación de datos

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¿Qué es la preparación de datos?

La preparación de datos, también conocida como “preprocesamiento”, es el acto de limpiar y consolidar los datos sin procesar antes de utilizarlos para realizar un análisis de negocio. Puede que no sea la tarea más valorada, pero efectuar una preparación de datos minuciosa es un componente clave para un correcto análisis de datos.

Realizar el proceso de validar, limpiar y aumentar correctamente los datos sin procesar es fundamental para obtener insights precisos y significativos a partir de ellos. La validez y el poder de cualquier análisis de negocio dependen de la eficacia de la preparación de datos realizada en las etapas iniciales.

¿Por qué es importante la preparación de datos?

Las decisiones que toman los líderes dependen de los datos que las respaldan. Una preparación de datos cuidadosa y exhaustiva garantiza que los analistas se sientan seguros, tengan una mayor comprensión y hagan mejores preguntas sobre sus datos, lo que hace que sus análisis sean más precisos y significativos. A partir de un análisis de datos más significativo, se obtienen mejores insights y, por supuesto, mejores resultados.

Para impulsar el nivel más profundo de análisis e insights, los equipos y las organizaciones exitosas deben implementar una estrategia de preparación de datos que priorice lo siguiente:

  • Accesibilidad: cualquier persona, independientemente de sus habilidades, debe ser capaz de acceder a los datos de manera segura desde una única fuente confiable.
  • Transparencia: cualquier persona debe ser capaz de ver, auditar y perfeccionar cualquier paso del proceso de preparación de datos integral que se llevó a cabo.
  • Capacidad de repetición: la preparación de datos es conocida por ser lenta y repetitiva, y es por eso que las estrategias de preparación de datos exitosas invierten en soluciones diseñadas para ofrecer capacidad de repetición.

Teniendo la solución correcta a disposición, los analistas y los equipos pueden optimizar el proceso de preparación de datos y, en su lugar, dedicar más tiempo a obtener insights y resultados de negocio valiosos de manera más rápida.

¿Qué pasos se deben seguir en los procesos de preparación de datos?

Data Preparation Process

El proceso de preparación de datos puede variar según la industria o necesidad, pero normalmente consta de los siguientes pasos:

  • Adquisición de datos: determinación de los datos que se necesitan, recopilación de estos y establecimiento de un acceso consistente para crear análisis potentes y confiables.
  • Exploración de datos: determinación de la calidad de los datos, revisión de su distribución y análisis de la relación entre cada variable para comprender mejor cómo elaborar un análisis.
  • Limpieza de datos: mejora de la calidad de los datos y de la productividad general para crear insights a prueba de errores.
  • Transformación de datos: otorgar formato, orientación, adición y enriquecimiento de los conjuntos de datos utilizados en un análisis para producir insights más significativos.

Si bien los procesos de preparación de datos se desarrollan uno tras otro en serie, no siempre son lineales. El orden de estos pasos puede cambiar según los datos disponibles y las preguntas que se formulen. Es común revisar un paso anterior a medida que se revelan nuevos insights o se integran nuevas fuentes de datos en el proceso.

Todo el proceso de preparación de datos puede ser notoriamente lento, iterativo y repetitivo. Es por eso que es importante asegurarse de que los pasos realizados individualmente se puedan comprender, repetir, repasar y revisar fácilmente para que los analistas dediquen menos tiempo a la preparación y más tiempo al análisis.

A continuación, se presenta una mirada más detallada a cada parte del proceso.


Adquisición de datos

El primer paso en cualquier proceso de preparación de datos es adquirir los datos que un analista utilizará para llevar adelante su análisis. Es probable que los analistas confíen en otras personas (como TI) para obtener los datos, y que estos posiblemente provienen de un sistema de software de negocios o de un sistema de administración de datos. Por lo general, TI entrega estos datos en un formato accesible, como un documento de Excel o CSV.

Un software analítico moderno puede eliminar la necesidad de depender de un intermediario para la búsqueda de datos a fin de acceder directamente a fuentes confiables como SQL, Oracle, SPSS, AWS, Snowflake, Salesforce y Marketo. Esto significa que los analistas pueden adquirir los datos críticos necesarios para sus informes programados, además de para nuevos proyectos analíticos generados por su cuenta.


Exploración de datos

Examinar y definir los datos ayuda a los analistas a comprender cómo el análisis comenzará a tomar forma. Los analistas pueden utilizar la analítica visual y las estadísticas de resumen, como el rango, la media y la desviación estándar, para obtener una imagen inicial de sus datos. Segmentar los datos puede ser útil si estos son demasiado grandes para trabajar con ellos fácilmente.

Durante esta fase, los analistas también deben evaluar la calidad de su conjunto de datos. ¿Están completos los datos? ¿Los patrones obtenidos son los que se esperaban? Si no lo son, ¿por qué? Los analistas deben analizar lo que ven con los propietarios de los datos, investigar cualquier detalle inesperado o anomalía y considerar si es posible mejorar la calidad. Si bien puede parecer decepcionante descalificar un conjunto de datos según su calidad deficiente, es una acción sabia a largo plazo. La calidad deficiente solo aumenta a medida que se avanza a través de los procesos de análisis de datos.


Limpieza de datos

Durante la fase de exploración, es posible que los analistas noten que sus datos están mal estructurados y que deben ordenarlos para mejorar su calidad. En este punto interviene la limpieza de datos. La limpieza de datos incluye los siguientes elementos:

  • Corrección de errores de entrada
  • Eliminación de duplicados o valores atípicos
  • Eliminación de datos faltantes
  • Ocultación de información confidencial o sensible como nombres o direcciones

Transformación de datos

Los datos están disponibles en muchas formas, tamaños y estructuras. Algunos están listos para el análisis, mientras que otros conjuntos de datos pueden verse como si estuvieran en un idioma extranjero.

Transformar los datos para garantizar que se encuentren en un formato o una estructura que pueda responder a las preguntas planteadas respecto a estos es un paso fundamental para obtener resultados significativos. Esto variará en función del software o el lenguaje que un analista utilice para realizar su análisis de datos.

Un par de ejemplos comunes de transformaciones de datos son los siguientes:

  • Dinamizar o cambiar la orientación de los datos
  • Convertir los formatos de fecha
  • Agregar datos de ventas y rendimiento a través del tiempo

Preparación de datos dentro de un análisis de datos más amplio

La preparación de datos sólidos es la base para realizar análisis válidos y potentes. Es una pieza clave del ecosistema de analítica más amplio, conocido como automatización de procesos analíticos.

Gracias a las capacidades de automatización y preparación de datos que ofrece la tecnología de automatización de procesos analíticos, los trabajadores encargados de la preparación de datos pueden tomar el control del tiempo y la energía mental que invirtieron anteriormente en el trabajo de preparación manual.

Comenzar con la preparación de datos

Una solución como Alteryx Analytic Process Automation Platform™ puede ayudarte a acelerar el proceso de preparación de datos sin sacrificar la calidad. Además, permite que el resto de tu negocio pueda replicar el proceso y acceder a este con mayor facilidad.

La plataforma Alteryx empodera a los analistas, los ciudadanos científicos de datos, los científicos de datos y los equipos de TI para que conviertan los datos en resultados. Esto significa que puedes democratizar los datos y la analítica, optimizar y automatizar los procesos, y capacitar a tu fuerza de trabajo simultáneamente.

En esta era de conjuntos de datos increíblemente grandes, una plataforma que pueda preparar, procesar y automatizar el análisis de datos es un requisito previo para el éxito de tu negocio.

La plataforma de analítica integral de Alteryx hace que la preparación y el análisis de datos sean intuitivos, eficientes y agradables. Además del incomparable volumen de bloques de creación de preparación de datos, Alteryx también hace que sea más rápido y fácil que nunca documentar, compartir y escalar tu trabajo de preparación de datos críticos.

Pero no solo creas en nuestra palabra. Pruébalo hoy mismo.

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