¡Pasos y proceso de limpieza de datos para el éxito!

Aprende los pasos de limpieza de datos necesarios para ajustarte a tus objetivos de calidad de datos.

Querrás hacer balance de la calidad de tus datos, tu organización necesita datos de alta calidad para seguir viendo crecer tu negocio online. Para ello, debes revisar y mejorar constantemente los procesos para conseguir la mejor calidad de datos. Asegúrate de que incluyes estos cinco pasos de limpieza de datos vita para conseguir datos de mayor calidad. Los datos desordenados atascan las transacciones en línea, frustrando a trabajadores y clientes y poniendo a tu empresa en riesgo de fracaso. Utilizar una solución de limpieza de datos de alta calidad y seguir los pasos de limpieza de datos de tu estrategia -parte de tu plan de acción para la calidad de los datos- te proporciona a ti y a tu empresa información utilizable. Sigue leyendo para conocer los cinco pasos más importantes de la limpieza de datos que mejorarán tu negocio.

¿Qué es la limpieza de datos?

La limpieza de datos normaliza los datos ya introducidos por una persona o un ordenador, corrigiendo errores: desde duplicaciones, omisiones, información incorrecta hasta faltas de ortografía. Cuando se hace bien, la limpieza de datos da como resultado información procesable que tiene sentido para otro sistema de datos o persona. Una gran limpieza de datos proviene de estrategias de limpieza de calidad de datos que se alinean con los objetivos empresariales. La limpieza de datos se realiza mediante herramientas de software y procesos manuales. La automatización se encarga de la limpieza de datos rutinaria, mientras que los trabajadores se ocupan de las tareas más complicadas, como enseñar a un sistema qué debe buscar y limpiar. Más información sobre la herramienta de limpieza de datos de WinPure aquí.

¿Por qué es importante la LIMPIEZA DE DATOS?

Limpiar los datos ayuda a tu empresa:

• Adáptate a los cambios del mercado: Puede que quieras vender productos y servicios nuevos o diferentes.
  Las demandas de los clientes cambian, y tú quieres responder.
  Para que estos nuevos objetivos tengan éxito, tienes que adaptar tu información al nuevo contexto
• Migrar a un nuevo sistema de datos: Las organizaciones y empresas actualizan sistemas de datos antiguos para que sus transacciones sean más eficientes.
  Migrar con éxito los datos de una base de datos a otra requiere limpiar los datos para que coincidan con el modelo de datos del nuevo sistema.
• Integrar los sistemas de datos: Los datos de la empresa existen en varios sistemas de datos que deben fusionarse, en un solo lugar, para completar las tareas de trabajo.
  Los datos de las plataformas de datos más antiguas deben coincidir con los más recientes.
• Obtén información empresarial: Los datos limpios de alta calidad permiten a los científicos de datos obtener nuevas perspectivas sobre futuros productos y servicios. Los datos combinados recuperados por el científico de datos necesitan limpieza para ver los próximos patrones y tendencias del mercado.
• Ocúpate de los errores en la introducción de datos: Los trabajadores y los sistemas añaden de vez en cuando datos incorrectos, accidentalmente.
  Estos errores se acumulan hasta un punto significativo en el futuro, que requerirá una limpieza.

¿Cuáles son las mejores prácticas para la limpieza de datos?

Éstas son las mejores prácticas básicas para la limpieza de datos:

1. Crea una estrategia de procesos de limpieza de datos.
2. Utiliza la gobernanza de datos para dirigir las opciones de limpieza de datos.
3. Comprende la arquitectura de tus sistemas de datos.
4. Utilizar perfiles de datos.
5. Piensa en la limpieza de datos como en un ciclo de vida.

Crea una estrategia de procesos de limpieza de datos

El primer paso para que una estrategia de limpieza de datos tenga éxito es asegurarte de que tus opciones de limpieza de datos están en consonancia con tus planes empresariales y de gestión de datos. Una estrategia de proceso de limpieza de datos te da los medios para lograr tus planes de calidad de datos sabiendo qué conjuntos de datos limpiar, cuándo, por qué, cómo y dónde. Puedes crear una estrategia de limpieza de datos a partir de tus historias de usuario. De ese modo, no perderás demasiado tiempo planificando tu estrategia y podrás solucionar los posibles problemas antes de que los clientes los encuentren.

Utiliza la gobernanza de datos para dirigir las opciones de limpieza de datos

La gobernanza de datos, un conjunto formal de prácticas y procesos, aclara las responsabilidades y técnicas de la limpieza de datos. Mediante decisiones sólidas de gobierno de datos, sabrás quién se encarga de qué tipo de limpieza de datos y cómo. Además, verás dónde priorizar la limpieza de datos con las demás actividades de gestión de datos. Relacionado: 2022 Diccionario de Gestión de Datos

Comprende la arquitectura de tus sistemas de datos

Querrás adaptar tu estrategia y procesos de limpieza de datos a tu arquitectura de datos. Supongamos que tienes registros duplicados que deseas fijar como un único registro en un sistema nuevo. El sistema asigna un identificador único a cada registro del sistema antiguo. Necesitas conocer todos los lugares del sistema antiguo que hacen referencia al id de registro de cada duplicado; esto es para que no se te escape ningún dato que transformar en ese único registro estándar.

Perfilado de datos

Querrás comprobar periódicamente que los datos depurados coinciden con los resultados esperados. Al realizar el perfilado de datos, se revisa la calidad de los datos depurados y el contenido en busca de patrones y de cómo coinciden con las expectativas al completar los cinco pasos.

Piensa en la limpieza de datos como en un ciclo de vida:

Los pasos de la limpieza de datos tienen que adaptarse a los cambiantes contextos empresariales y técnicos, y puede que no funcionen necesariamente dentro de dos años: planifica el cambio de tus procesos para mantenerte ágil. Relacionado: Guía de Gestión de Datos Maestros 2022

¿Cuál es el proceso de limpieza de datos?

1. Identificar los datos a limpiar
2. Consolidar las técnicas de limpieza de datos
3. Implantar procesos y técnicas
4. Comprueba los resultados de la limpieza de datos
5. Reevalúa tus procesos y técnicas

Repasemos estos cinco pasos del proceso de limpieza de datos con un poco más de detalle.

Paso 1: Identificar los datos que hay que limpiar

Utiliza tu estrategia de limpieza de datos y los procesos de gobernanza de datos para identificar los conjuntos de datos que deben limpiarse. Tus administradores de datos, personas responsables de la calidad de los conjuntos de datos que tienen asignados, deben hacer un seguimiento de los datos malos. Además, hacer perfiles de datos para ver entradas únicas te ayudará a ver patrones de datos sucios que limpiar. Cuando identifiques los datos sucios, ten una imagen de cómo quieres que sean tus datos limpios. Utiliza esta imagen para comprobar los conjuntos de datos que quieres limpiar. No está de más obtener información de tus científicos de datos sobre qué conjuntos de datos limpian para liberar su tiempo analizando patrones.

Paso 2: Consolidar las técnicas de limpieza de datos

Una vez que sepas qué datos limpiar, debes crear y solidificar las técnicas de limpieza de datos de tu empresa. Para ello, tienes que identificar las reglas de toda la empresa que transforman los datos inútiles en un estado depurado. Las pautas te indican qué tareas debes automatizar y si alguna debe ser manual. La automatización depende de que múltiples algoritmos corrijan esta información rápidamente.

Paso 3: Implantar procesos y técnicas

El siguiente paso requiere la implantación real de tu nuevo proceso de limpieza de datos, tú y tus empleados llevaréis a cabo los pasos , y ejecutaréis tu automatización de limpieza de datos. Ya sabes quién y qué recursos necesitas para configurar y ejecutar el software de limpieza de datos a partir de tus pasos anteriores.

Paso 4: Comprueba los resultados de la limpieza de datos

Vuelve atrás y perfila tus datos. A continuación, comprueba que los datos depurados coinciden con los resultados que habías previsto en el primer paso. Asegúrate de repetir la prueba un par de veces para controlar mejor los resultados. Para ahorrar tiempo, puedes automatizar las pruebas y las herramientas de perfilado de datos. Una vez que confíes en tu metodología de pruebas y en tus ejecuciones, los resultados te indicarán el éxito del proceso y si necesitas hacer ajustes respecto a lo que hiciste en el paso dos.

Paso 5: Reevalúa tus procesos y técnicas

Prepárate para reevaluar periódicamente tus procesos de limpieza de datos. A medida que adquieras otras empresas, añadas nuevos sistemas de datos y rediseñes tus servicios, tus necesidades de datos cambiarán. Querrás repetir los pasos del uno al cuatro para limpiar los datos existentes y adaptarlos a tus nuevos objetivos, al tiempo que te aseguras de que los mejores procesos de limpieza de datos permanecen inalterados. En este momento, actualiza tu estrategia e implica a tu gobierno de datos.

Ejemplo de limpieza de datos: Ayuntamiento de Luton

Utilicemos el Ayuntamiento de Luton como caso práctico, para examinar cómo los procesos y técnicas eficaces mejoran la calidad de los datos. Como muchas organizaciones, el Luton Borough Council, un ayuntamiento del Reino Unido, puso en marcha un nuevo sistema de gestión. El Ayuntamiento de Luton quería tener toda la información sobre sus viviendas en este Nomenclátor Corporativo (LLPG). Eso significaba integrar datos de muchas aplicaciones antiguas con datos no normalizados debido a los campos de «texto libre». Alan Kirk y su equipo se encargaron de conseguir datos utilizables en el nuevo sistema de vivienda. Idearon un proceso eficaz que incluía los cinco pasos para extraer todos los datos inmobiliarios del distrito de Luton, desduplicar esos registros y hacerlos coincidir con el nuevo LLPG. Utilizando la solución de limpieza de datos WinPure™, limpiaron un gran conjunto de datos con más de 21.000 propiedades en menos de 30 segundos. Como resultado de sus esfuerzos por mejorar la calidad de los datos, disponían de la mejor fuente de datos inmobiliarios fiable para todo el distrito de Luton.

Más información sobre la limpieza de datos:

Más lecturas para comprender los pasos de la limpieza de datos para tus objetivos empresariales 2021:

Páginas web:

• GanarPure™
• KDnuggets™
• UU.
  Departamento de Energía
• Artículo de Medium sobre los beneficios y ventajas de las técnicas de limpieza de datos