Organización de datos

¿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.

Explorar: la exploración o el descubrimiento de datos es una manera de identificar patrones, tendencias e información faltante o incompleta en un conjunto de datos. La mayor parte de la exploración sucede antes de crear informes, visualizaciones de datos o modelos de entrenamiento, pero es común descubrir sorpresas e insights en un conjunto de datos durante el análisis.

Transformar: transformar o estructurar los datos es importante. Si no se realiza de forma temprana, puede comprometer el resto del proceso de organización. La transformación de datos implica poner los datos en el formato y la forma correctos que serán útiles para un informe, la visualización de datos, o el proceso de analítica o de modelado. Puede que involucre la creación de nuevas variables (también conocidas como características) y la realización de funciones matemáticas en los datos.

Limpiar: los datos a menudo contienen errores como resultado del ingreso manual, datos incompletos, datos recopilados automáticamente de sensores o incluso equipo defectuoso. La limpieza de datos corrige esos errores de ingreso, quita los elementos duplicados y valores atípicos (si corresponde), elimina los datos faltantes y atribuye los valores faltantes con base en el modelado estadístico o condicional para mejorar la calidad de los datos.

Enriquecer: el enriquecimiento o la combinación hacen que un conjunto de datos sea más útil mediante la integración de fuentes adicionales, como un censo autorizado de terceros, una firmográfica o datos demográficos. El proceso de enriquecimiento también puede ayudar a descubrir insights adicionales a partir de los datos dentro de una organización o generar nuevas ideas para capturar y almacenar información adicional del cliente en el futuro. Esta es una oportunidad para pensar de manera estratégica en qué datos adicionales podrían contribuir a un informe, modelo o proceso comercial.

Almacenar: la última parte del proceso de organización es almacenar o preservar el producto final, junto con todos los pasos y transformaciones que se llevaron a cabo para que se pueda auditar, comprender y repetir en el futuro.

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