¿Qué es la limpieza de datos?
La limpieza de datos es el proceso de preparación de los datos para el análisis mediante la eliminación o modificación de los datos incorrectos, incompletos, irrelevantes, duplicados o con un formato inadecuado.
Estos datos no suelen ser necesarios ni útiles a la hora de analizar los datos porque pueden entorpecer el proceso o proporcionar resultados inexactos. Existen varios métodos para limpiar los datos, dependiendo de cómo se almacenen y de las respuestas que se busquen.
La limpieza de datos no consiste simplemente en borrar información para dejar espacio a nuevos datos, sino en encontrar una forma de maximizar la precisión de un conjunto de datos sin eliminar necesariamente información.
Por un lado, la limpieza de datos incluye más acciones que la eliminación de datos, como la corrección de errores ortográficos y de sintaxis, la estandarización de conjuntos de datos y la corrección de errores como campos vacíos, códigos que faltan y la identificación de puntos de datos duplicados. La limpieza de datos se considera un elemento fundamental de los fundamentos de la ciencia de los datos, ya que desempeña un papel importante en el proceso analítico y en el descubrimiento de respuestas fiables.
Lo más importante es que el objetivo de la limpieza de datos es crear conjuntos de datos estandarizados y uniformes para permitir que las herramientas de inteligencia empresarial y de análisis de datos accedan fácilmente y encuentren los datos adecuados para cada consulta.
¿Cómo puedo utilizar la limpieza de datos?
Independientemente del tipo de análisis o visualizaciones de datos que necesite, la limpieza de datos es un paso vital para garantizar que las respuestas que genere sean precisas. Cuando se recopilan datos de varios flujos y con la entrada manual de los usuarios, la información puede llevar errores, estar introducida de forma incorrecta o tener lagunas.
La limpieza de datos ayuda a garantizar que la información siempre coincida con los campos correctos, a la vez que facilita que las herramientas de inteligencia empresarial interactúen con los conjuntos de datos para encontrar información de forma más eficiente. Uno de los ejemplos más comunes de limpieza de datos es su aplicación en los almacenes de datos.
Un almacén de datos exitoso almacena una variedad de datos de fuentes dispares y los optimiza para el análisis antes de realizar cualquier modelado. Para ello, las aplicaciones de almacén deben analizar millones de puntos de datos entrantes para asegurarse de que son precisos antes de que puedan ser colocados en la base de datos, tabla u otra estructura correcta.
Las organizaciones que recogen datos directamente de los consumidores que rellenan encuestas, cuestionarios y formularios también utilizan ampliamente la limpieza de datos. En sus casos, esto incluye la comprobación de que los datos se han introducido en el campo correcto, que no presentan caracteres no válidos y que no hay lagunas en la información proporcionada.
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