¿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?
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.