El data wrangling o la organización de datos es el acto de transformar, limpiar y enriquecer los datos para que sean más aplicables, consumibles y útiles a fin de tomar decisiones comerciales más inteligentes.
¿Qué es el data wrangling?
Las organizaciones abordan grandes cantidades de datos sin procesar y prepararlos para el análisis puede costar tiempo y dinero. El data wrangling, o la organización, alivia esa carga porque transforma, limpia y enriquece los datos para que sean más aplicables, consumibles y útiles. A diferencia del procesamiento previo o la preparación de los datos, la organización ocurre durante las etapas de análisis y creación de modelos del proceso de análisis de datos.
La organización mejora la calidad de los datos que se analizan, lo que significa que en lugar de perder tiempo y recursos lidiando con las consecuencias de los datos erróneos, las organizaciones pueden crear análisis exactos y significativos que permitan obtener mejores soluciones, decisiones y resultados.
Cómo funciona el data wrangling
El data wrangling cuenta con cinco pasos principales: explorar, transformar, limpiar, enriquecer y almacenar.
El futuro del data wrangling
El data wrangling solía ser manejado por desarrolladores y expertos de TI con un amplio conocimiento de la administración de las bases de datos y experiencia en SQL, R y Python. Automatización de Procesos Analíticos (APA) ha cambiado eso, porque permite deshacerse de las hojas de cálculo engorrosas y facilita que los científicos de datos, los analistas de datos y expertos de TI por igual organicen y analicen datos complejos.
Comenzar con el data wrangling
Alteryx utiliza una interfaz gráfica, por lo que es fácil documentar, compartir y escalar el trabajo de organización de datos fundamental de una manera que sea auditable y repetible. Los modos sin código y con código simple permiten que los usuarios arrastren y suelten o aborden una línea de programación a la vez. Los usuarios también pueden guardar su trabajo en formatos similares a un archivo de hoja de cálculo o como parte de un modelo de datos más grande en una plataforma compartida.
- Herramientas de transformación, que incluyen Organizar, Resumir y Transponer
- Herramientas de preparación y limpieza, como Fórmula, Filtro y Limpiar
- Herramientas de enriquecimiento de datos, que incluyen insights de ubicación, insights comerciales y Análisis de comportamiento