Para que los datos sean útiles para el estudio conjunto, el modelado y la analítica a gran escala, la estandarización de datos es un proceso necesario. A medida que las fuentes de datos se diversifican cada vez más, la estandarización de datos se ha vuelto esencial, independientemente del sector, la industria o el objetivo empresarial. Hoy en día, completar el proceso de estandarización de datos a medida suele marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso para una empresa.
¿Qué significa estandarizar o normalizar datos?
La estandarización de datos convierte los datos en un formato estándar que las computadoras pueden leer y entender. La estandarización o normalización es el proceso de llevar los datos a un formato uniforme que permita a los analistas y a otras personas investigar, analizar y usar los datos.
En estadística, la normalización hace referencia al proceso de poner diferentes variables en la misma escala para comparar puntuaciones entre los diferentes tipos de variables. Por ejemplo, supongamos que tenemos que comparar el rendimiento de dos estudiantes diferentes, uno que sacó 75 puntos sobre 100 y otro que sacó 42 puntos sobre 50.
El resultado de usar Microsoft Excel para normalizar los datos demostraría que 42 es un valor más alto, aunque sea un número más bajo. Para la mayoría de las organizaciones, los datos se extraen de diversas fuentes. Rara vez en todas estas fuentes se organizan los conjuntos de datos en el mismo formato exacto que en otra fuente. Para superar este desafío, los analistas de datos unifican los datos en un formato común antes de seguir con las técnicas de normalización de datos.
¿Por qué es importante la normalización de datos?
Los datos son la columna vertebral de las decisiones comerciales del mundo moderno. Ninguna industria puede progresar sin confiar en los datos, desde la de sistemas de salud hasta la de venta minorista y marketing. Pero para poder usar los datos, estos deben analizarse y compararse. La normalización de datos permite que los analistas comparen los datos y aprovechen al máximo los insights que recopilan.
Entre los beneficios de estandarizar los datos se incluyen los siguientes:
Calidad de los datos:
La estandarización de datos también es fundamental para preservar la calidad de estos. Cuando los conjuntos de datos se estandarizan, es más fácil detectar errores y garantizar que los datos sean precisos. Esto es esencial para garantizar que las empresas tomen decisiones basadas en información precisa y confiable.
Consistencia de los datos:
La estandarización de los datos también mejora su consistencia y garantiza que todos los stakeholders interpreten la información de la misma manera. Esta uniformidad minimiza el potencial de errores y asegura que las decisiones se tomen sobre la base de una única versión de la verdad.
Integración de datos:
En el panorama empresarial conectado de hoy en día, las organizaciones suelen tener que integrar los datos de múltiples fuentes, por ejemplo, cliente, producto e información transaccional. La estandarización de datos facilita que estos se integren a la perfección al ofrecer una visión unificada en los distintos sistemas y aplicaciones.
Análisis de datos:
Uno de los casos prácticos más comunes de estandarización de datos es impulsar la analítica confiable y esclarecedora en toda la organización. Los datos estandarizados simplifican el análisis de datos y la generación de informes. Con formatos y estructuras de datos consistentes, las organizaciones pueden llevar a cabo análisis de datos, generar insights significativos y tomar decisiones basadas en datos.
Cumplimiento regulatorio:
La estandarización de datos juega un rol fundamental en cumplir con los requisitos regulatorios y los estándares de cumplimiento. Estandarizar los datos ayuda a las organizaciones a cumplir con las normas de protección, los estándares de la industria y las obligaciones legales al garantizar que los datos tengan un formato consistente y se mantengan de manera precisa. Esta uniformidad ayuda a implementar políticas de gobernanza de datos efectivas que, a su vez, reducen el riesgo de sufrir filtraciones de datos, sanciones legales y daño a la reputación.
Cómo normalizar datos
Hay muchas técnicas de normalización de datos, y los analistas pueden hacer esto en muchos programas diferentes, como Microsoft Excel. Cada uno tiene distintas características que ayudan a la normalización o la perjudican. Estos son los pasos básicos para estandarizar datos:
Determina los estándares. ¿Qué conjuntos de datos necesitan normalizarse? ¿Cómo se formatearán? Determinar exactamente cómo se verá un conjunto de datos estandarizado ayudará a establecer pautas para el resto del proceso de normalización y preparación.
Descubre de dónde vienen los datos. Determinar los puntos de acceso a los datos ayudará a establecer los desafíos a los que se podrían enfrentar los analistas durante la normalización.
Para simplificar el proceso, sirve identificar todos los posibles puntos de entrada de los datos y evaluar su viabilidad. Estos son algunos factores que se deben tener en cuenta al evaluar estos puntos de entrada:
- Fuente de datos: ¿los datos son confiables, precisos y de buena calidad?
- Formato de datos: ¿los datos pueden convertirse fácilmente al formato deseado?
- Volumen de datos: ¿el volumen de datos es manejable?
- Puntos de entrada de datos: ¿los puntos de entrada de los datos están claramente definidos y son fáciles de usar?
Normalizar y limpiar los datos. Uno de los pasos esenciales en la estandarización de datos es limpiarlos. Esto significa quitar los puntos de datos no válidos, incorrectos, duplicados o redundantes. Los datos no válidos no coinciden con el campo en el que se introdujeron.
Mediante la plataforma que prefieras, limpia y estandariza los datos con las herramientas integradas que abarcan todo el rango de datos. Por ejemplo, en Excel, puedes usar la función NORMALIZACIÓN, que devolverá un valor normalizado (puntuación z) basado en la media y en la desviación estándar.
Esto es simple; sin embargo, cuando los analistas buscan “cómo estandarizar datos en Excel”, es posible que hagan referencia también a otra definición de estandarización. Actualmente, los analistas que quieren estandarizar datos en Excel también piensan en términos de letras, no solo de números.
Por ejemplo, pueden querer normalizar datos en Excel como todas las instancias de “Avenida” (“Av.” “av.”) o “California” (“Calif” “california” “CA”) dentro del conjunto de datos. Los analistas deben estandarizar valores y palabras como parte de las técnicas de normalización de datos que pueden ayudar a preparar tu conjunto de datos para el análisis.
Los desafíos de intentar estandarizar datos en Excel
Cuando se trata de nombres, intentar normalizar los datos en Excel es un proceso mucho más complejo. En Excel, no hay una fórmula o una configuración simple para normalizar los datos que corrija errores ortográficos y variantes. Los usuarios pueden probar soluciones alternativas y complementos, pero es muy probable que deban resignarse a usar la función Buscar/Reemplazar una y otra vez hasta que todas las variaciones se hayan resuelto. Quienes normalizan en Excel pueden pasar horas o semanas resolviendo estos tipos de disparidades. Es un proceso lento y laborioso que solo aumenta con la cantidad de datos a disposición.
En los últimos años, surgieron nuevas soluciones en el mercado para hacer frente al desafío de intentar normalizar datos en Excel, lo que se ubica más en la categoría de preparación de datos. Las plataformas de preparación de datos como Trifacta aceleran el proceso de normalizar datos al aprovechar el aprendizaje automático para hacer surgir datos similares, pero mal alineados y recomendar reemplazos inteligentes.
Tomemos el caso de NationBuilder, una plataforma de software para que los candidatos políticos hagan crecer sus comunidades, que usa Alteryx en lugar de Excel para normalizar los datos a fin de limpiar los datos de los votantes, compuestos por conjuntos de datos desordenados, mal formateados e inconsistentes de cientos de oficinas de los estados y condados. Con Alteryx, NationBuilder pudo reducir significativamente el tiempo que dedicaba a reformatear los datos al simplificar las técnicas de normalización de datos y hacerlas repetibles.
Alteryx Designer vs. normalización de datos en Excel
La conclusión es que para normalizar datos en Excel —es decir, datos de texto— los analistas deben revisar sus hojas de datos, encontrar y reemplazar las variaciones de una palabra para reemplazarla con la versión correcta. Requiere mucha concentración y, más importante aún, tiempo, que solo aumentará a medida que aumenten los datos.
Al contrario de lo que sucede al intentar normalizar datos en Excel, con Alteryx Designer, los analistas pueden seleccionar un dato que debe normalizarse y el sistema evaluará los datos inteligentemente para recomendar una lista de reemplazos sugeridos para que los usuarios evalúen o editen. Esto no solo acelera enormemente las técnicas y los modelos de normalización de datos, sino que también, con la ayuda del aprendizaje automático, garantiza que no pasen errores al análisis.
Las herramientas visuales de Designer, las características fáciles de usar y los procesos automatizados reducen el tiempo, los errores y los problemas de escalabilidad que son tan frecuentes en las prácticas de estandarización de datos de hoy. Esto ha permitido a clientes de Designer cubrir las necesidades de sus propios clientes para seleccionar, estructurar y analizar conjuntos de datos cada vez más dispares de manera más rápida y sencilla, y a un costo más bajo.
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