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Comenzar prueba gratis¿Qué es data cleansing?
Data cleansing o limpieza de datos, también conocida como depuración, identifica y corrige errores, duplicados y datos irrelevantes de un conjunto de datos sin procesar. Como parte del proceso de preparación de datos, la limpieza de datos permite obtener datos precisos y sustentables que generan visualizaciones, modelos y decisiones empresariales de confianza.
¿Por qué es importante la limpieza de datos?
Los análisis y algoritmos son solo el reflejo de los datos en los que se basan. En promedio, las organizaciones creen que casi el 30 % de sus datos son imprecisos. Estos datos erróneos cuestan a las empresas el 12 % de sus ingresos generales, aunque están perdiendo mucho más que solo dinero. La limpieza produce datos consistentes, estructurados y precisos, lo que permite tomar decisiones fundamentadas e inteligentes. También permite destacar las áreas de mejora en los entornos de almacenamiento y entradas de datos anteriores, lo que ahorra tiempo y dinero tanto ahora como en el futuro.
El proceso de data cleansing
Data cleansing o limpieza de datos es un paso esencial para cualquier proceso analítico y normalmente incluye seis pasos.
El futuro del data cleansing
La limpieza de datos es fundamental para llevar adelante un análisis válido y confiable, pero para muchas empresas es un proceso manual y aislado que hace perder tiempo y recursos. La automatización de la analítica ofrece una limpieza de datos repetible, escalable y accesible, y permite lo siguiente:
- La democratización de datos y analítica
- La automatización de procesos empresariales
- El desarrollo de habilidades de las personas para obtener triunfos rápidos y resultados transformadores
La limpieza de datos es la base de la automatización de la analítica, y con esa base sólida, las empresas tienen un camino claro hacia un análisis más detallado gracias a la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
Comenzar con la limpieza de datos
La limpieza de datos manual es tediosa, propensa a errores y consume mucho tiempo. Con su conjunto de bloques de creación de automatización fáciles de usar, la automatización de la analítica de Alteryx empodera a las organizaciones para que identifiquen y limpien los datos erróneos de diversas maneras, sin código. La plataforma analítica integral está diseñada con la importancia y las especificaciones de la exploración de datos en mente, y con el entendimiento de que los datos limpios conducen a un buen análisis. La plataforma de Alteryx crea un proceso rápido, repetible y auditable que puede crearse una vez y automatizarse para siempre.
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