¿Qué es la preparación de datos?
La preparación de datos, también conocida como “preprocesamiento”, es el acto de limpiar y consolidar los datos sin procesar antes de utilizarlos para realizar el análisis de negocio y aprendizaje automático. Puede que no sea la tarea más valorada, pero efectuar una preparación de datos minuciosa es un componente clave para llevar adelante una analítica de datos correcta.
Realizar el proceso de validar, limpiar y aumentar correctamente los datos sin procesar es fundamental para obtener insights precisos y significativos a partir de ellos. La validez y el poder de cualquier modelo o análisis de negocio dependen de la eficacia de la preparación de datos realizada en las etapas iniciales.
¿Por qué es Preparación de datos importante?
Las decisiones que toman los líderes dependen de los datos que las respaldan. Una preparación de datos cuidadosa y exhaustiva garantiza que los analistas de negocios y científicos de datos se sientan seguros, tengan una mayor comprensión y hagan mejores preguntas sobre sus datos, lo que hace que sus análisis y modelados sean más precisos y significativos. A partir de un análisis de datos más significativo, se obtienen mejores insights y, por supuesto, mejores resultados.
Para impulsar el nivel más profundo de análisis e insights, los equipos y las organizaciones exitosas deben implementar una estrategia de preparación de datos que priorice lo siguiente:
- Accesibilidad: cualquier persona, independientemente de sus habilidades, debe ser capaz de acceder a los datos de manera segura desde una única fuente confiable.
- Transparencia: cualquier persona debe ser capaz de ver, auditar y perfeccionar cualquier paso del proceso de preparación de datos integral que se llevó a cabo.
- Repetibilidad: la preparación de datos es conocida por ser lenta y repetitiva, y puede consumir el 80 % del tiempo que se le dedica a cualquier proyecto de analítica, y es por eso por lo que las estrategias de preparación de datos exitosas invierten en soluciones diseñadas para ofrecer repetibilidad y automatización.
Con las herramientas de preparación de datos con capacidad de autoservicio, los analistas y científicos de datos pueden agilizar el proceso de preparación de datos para dedicar más tiempo a obtener insights y a tomar decisiones comerciales valiosas más rápido.
¿Qué pasos se deben seguir en los procesos de preparación de datos?
Los pasos de preparación de datos pueden variar dependiendo de la industria o la necesidad, pero normalmente constan de lo siguiente:
- Adquisición de datos: determinar qué datos se necesitan, recopilarlos y establecer un acceso consistente para crear análisis potentes y confiables.
- Exploración de datos: evaluación de la calidad de los datos, revisión de su distribución y análisis de la relación entre cada variable para comprender mejor cómo elaborar un análisis (que también se conoce como perfilado de datos).
- Cómo limpiar datos: mejora de la calidad de los datos y de la productividad general al eliminar los datos innecesarios, quitar datos de mala calidad o corregir imprecisiones para crear insights a prueba de errores.
- Transformación de datos: dar formato, orientar, agregar y enriquecer los conjuntos de datos utilizados en un análisis para producir insights más significativos.
Si bien los procesos de preparación de datos se desarrollan uno tras otro en serie, no siempre son lineales. El orden de estos pasos puede cambiar según los datos disponibles y las preguntas que se formulen. Es común revisar un paso anterior en la preparación de datos a medida que se revelan nuevos insights o se integran nuevas fuentes de datos en el proceso.
Todo el proceso de preparación de datos puede ser notoriamente lento, iterativo y repetitivo. Es por eso que es importante asegurarse de que los pasos realizados individualmente se puedan comprender, repetir, repasar y revisar fácilmente para que los analistas y científicos de datos dediquen menos tiempo a la preparación y más tiempo al análisis.
A continuación, se presenta una mirada más detallada a cada parte del proceso.
Adquisición de datos
El primer paso en cualquier proceso de preparación de datos es adquirir los datos que un analista o científico de datos utilizará para llevar adelante su análisis. Es probable que los analistas confíen en otras personas (como TI/ingenieros de datos) para obtener los datos para su análisis, y que estos posiblemente provengan de un sistema de software de negocios o de un almacén de datos en la nube o de un lago de datos. Por lo general, TI entregará estos datos en un formato accesible, como un documento de Excel o CSV.
Un software analítico moderno puede eliminar la necesidad de depender de ingenieros de datos para que los analistas de todos los niveles de habilidades puedan acceder directamente a fuentes confiables como AWS, Snowflake, SQL, Oracle, SPSS, Salesforce, Marketo, o a otras aplicaciones, almacenes de datos o lagos de datos. Esto significa que los analistas pueden adquirir los datos críticos necesarios para sus informes programados, además de para nuevos proyectos analíticos generados por su cuenta.
Exploración de datos
Examinar y perfilar los datos ayuda a los analistas y científicos de datos a comprender cómo el análisis comenzará a tomar forma. Los usuarios pueden aprovechar la analítica visual y las estadísticas de resumen, como el rango, la media y la desviación estándar, para obtener una imagen inicial de sus datos. Segmentar los datos puede ser útil si el volumen es demasiado grande para trabajar con ellos fácilmente, al igual que trabajar con herramientas analíticas que permiten el muestreo de datos.
Durante esta fase, los analistas y científicos de datos también deben evaluar la calidad de su conjunto de datos. ¿Los datos están completos? ¿Los patrones obtenidos son los que se esperaban? Si no, ¿por qué? Los analistas deben analizar lo que ven con los propietarios de los datos, investigar cualquier detalle inesperado o anomalía y considerar si es posible mejorar la calidad. Si bien puede parecer decepcionante descalificar un conjunto de datos por una calidad deficiente, es una acción sabia a largo plazo. La calidad deficiente solo aumenta a medida que se avanza a través de los procesos de análisis de datos.
Limpieza de datos
Durante la fase de exploración, es posible que los analistas noten que sus datos están mal estructurados y que deben ordenarlos para mejorar su calidad. En este punto interviene la limpieza de datos. La limpieza de datos incluye los siguientes elementos:
- Corrección de errores de entrada
- Eliminación de duplicados o valores atípicos
- Eliminación de datos faltantes
- Ocultación de información confidencial o sensible como nombres o direcciones
Transformación de datos
Los datos están disponibles en muchas formas, tamaños y estructuras. Algunos están listos para el análisis, mientras que otros conjuntos pueden verse como si estuvieran en un idioma extranjero.
Transformar los datos para garantizar que se encuentren en un formato o una estructura que pueda responder a las preguntas planteadas respecto a estos es un paso fundamental para obtener resultados significativos. Esto variará en función del software o el lenguaje que los analistas utilicen para realizar su análisis de datos. Un par de ejemplos comunes de transformaciones de datos son los siguientes:
- Dinamizar o cambiar la orientación de los datos
- Convertir los formatos de fecha
- Agregar datos de ventas y rendimiento a través del tiempo
Preparación de datos para el aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial donde los algoritmos, o modelos, usan cantidades masivas de datos para mejorar su rendimiento. Tanto los datos estructurados como los datos no estructurados son fundamentales para el entrenamiento y la validación de los algoritmos de aprendizaje automático que sustentan cualquier sistema o proceso de IA. El auge del Big Data y el cómputo en la nube ha aumentado exponencialmente los casos prácticos y las aplicaciones de la IA, pero tener muchos datos no es suficiente para crear un modelo de aprendizaje automático exitoso. Los datos sin procesar son difíciles de integrar con la nube y los modelos de aprendizaje automático debido a las anomalías y los valores faltantes que dificultan su uso o generan modelos imprecisos. Crear modelos de aprendizaje automático precisos y confiables requiere una mucha preparación de datos.
Según una encuesta de Anaconda, los científicos de datos dedican el 45 % de su tiempo a tareas de preparación de datos, incluida la carga y limpieza de estos. Con las herramientas de preparación de datos con capacidad de autoservicio, los científicos de datos y los ciudadanos científicos de datos pueden automatizar partes importantes del proceso de preparación de datos para centrar su tiempo en actividades de ciencia de datos de mayor valor.
Preparación de datos en la nube
Con el auge de los centros de almacenamiento de datos en la nube, incluidos los almacenes y los lagos de datos en la nube, las organizaciones pueden aumentar la accesibilidad y la velocidad de su proceso de preparación y análisis de datos y, al mismo tiempo, aprovechar el poder de la nube para mejorar la seguridad y la gobernanza. Históricamente, las organizaciones almacenaban sus datos en centros de datos locales. Estos servidores físicos limitan la capacidad de las organizaciones de aumentar o reducir el uso de datos bajo demanda, su funcionamiento cuesta grandes cantidades de dinero y, a menudo, consumen mucho tiempo, en especial cuando se trabaja con conjuntos de datos grandes.
A medida que los datos comenzaron a dispararse, las organizaciones necesitaron mayores capacidades de almacenamiento de datos e insights más rápidos. Con el auge de la nube, los usuarios finales ahora pueden acceder fácilmente a los datos con potentes servidores remotos a través de Internet y escalar su uso de recursos de almacenamiento y procesamiento bajo demanda. Esto es fundamental para la preparación eficiente de los datos y la creación de pipelines. Sin embargo, las organizaciones deben considerar las diferencias entre los almacenes y los lagos de datos en la nube al migrar a una solución en la nube.
Los almacenes de datos en la nube albergan datos estructurados y filtrados que ya han sido procesados y preparados para un propósito específico. Esto resulta útil cuando las organizaciones prevén casos prácticos similares para sus datos, ya que los conjuntos de datos procesados se pueden volver a utilizar infinitamente. Sin embargo, después de esta preparación de datos inicial, los casos prácticos se vuelven muy limitados. Intentar revertir o reutilizar datos procesados plantea un gran riesgo, ya que es muy probable que fragmentos de los conjuntos de datos desaparezcan o se alteren durante la reversión, lo que pone en riesgo la fidelidad de los datos.
Los lagos de datos en la nube, por otro lado, son grandes repositorios de datos sin procesar que las empresas pueden usar y volver a usar para diferentes propósitos. Los analistas de negocios y los científicos de datos de toda la empresa pueden tener casos prácticos muy diferentes. Los lagos de datos en la nube ofrecen almacenamiento de información rentable y acceso generalizado a los datos sin el riesgo de perder información crítica en el proceso de estructuración.
Preparación de datos para un análisis de datos más amplio
Una preparación de datos robusta es la base para llevar adelante un análisis y aprendizaje automático válidos y potentes. Es una pieza clave del ecosistema de analítica más amplio, conocido como automatización de analítica. Gracias a las capacidades de automatización y preparación de datos que ofrece la tecnología de automatización de analítica, los trabajadores encargados de los datos pueden tomar el control del tiempo y la energía mental que invirtieron anteriormente en el trabajo de preparación manual.
Herramientas de preparación de datos de Alteryx
Una solución como Alteryx Analytics Automation Platform puede ayudarte a acelerar el proceso de preparación de datos sin sacrificar calidad. Además, permite que el resto de tu negocio pueda repetir el proceso y acceder a este con mayor facilidad. La plataforma Alteryx empodera a los analistas, ingenieros, ciudadanos científicos y científicos de datos, así como también a los equipos de TI, para que conviertan los datos en resultados. Esto significa que puedes democratizar los datos y la analítica, optimizar y automatizar los procesos, y capacitar a tu fuerza de trabajo simultáneamente.
En esta era de conjuntos de datos increíblemente grandes, una plataforma que pueda preparar, procesar y automatizar el análisis de datos y aprendizaje automático es un requisito previo para el éxito de tu negocio.
Alteryx Analytics Automation Platform hace que la preparación y el análisis de datos sean rápidos, intuitivos, eficientes y agradables. Además del incomparable volumen de bloques de creación de preparación de datos, Alteryx también hace que sea más fácil que nunca automatizar, documentar, compartir y escalar tu trabajo de preparación de datos críticos, acelerando otras partes del proceso de la analítica, incluido el aprendizaje automático.
Pero no solo creas en nuestra palabra. Prueba la plataforma hoy mismo con uno de nuestros kits de inicio, que son plantillas analíticas prediseñadas que te permiten comenzar a resolver en segundos. Solo descarga el kit de inicio y conecta tus datos para conocer diferentes casos prácticos para departamentos, industrias, disciplinas analíticas o integraciones técnicas.
Kit de inicio de combinación de datos para Alteryx
Este kit de inicio pondrá en marcha tu trayectoria para dominar la combinación de datos y automatizar los procesos de flujo de trabajo repetitivos que combinan datos de diversas fuentes.
- Visualiza transacciones de clientes. Combina transacciones y clientes para proporcionar insights en informes visuales que te ayuden a identificar tendencias y oportunidades.
- Identifica coincidencias no exactas con coincidencias difusas. Aprende a habilitar la combinación de coincidencias difusas de datos similares pero no exactos, y a vincularlos en flujos de trabajo automatizados para obtener insights en tiempo real.
- Calcula la distribución del área de anuncio. Combina datos espaciales para calcular las áreas donde se distribuirá el anuncio, aumentar las ventas y mejorar el ROI.
Kit de inicio de combinación de datos para Tableau
Este kit de inicio proporciona flujos de trabajo analíticos para integrar Alteryx en Tableau sin problemas y acceder a toda la potencia de la visualización de datos y business intelligence. Este kit de inicio ilustra cómo supervisar el rendimiento del ejecutivo de cuentas, crear áreas de intercambio y comprender el comportamiento del comprador.
- Prepara, combina y enriquece datos rápidamente con la ayuda de cientos de componentes básicos de automatización
- Publica tus insights directamente en un panel de Tableau
- Crea insights enriquecidos con analítica geoespacial, estadística y predictiva en grandes conjuntos de datos, ya sea mediante el análisis "arrastrar y soltar", código bajo o sin código.
- Aprovecha las soluciones empresariales listas para usar, incluido el análisis de áreas de intercambio y de canasta de mercado
Combinación de datos con el kit de inicio de AWS
Este kit de inicio pondrá en marca tu integración de datos con AWS S3, Redshift y Athena para crear soluciones automatizadas y proporcionar insights más rápidos, desde la preparación de datos, su combinación y la elaboración de perfiles hasta el análisis espacial y la analítica predictiva.
- Prepara, combina y enriquece datos rápidamente con la ayuda de cientos de componentes básicos de automatización
- Entrada/salida de PStream o carga/descarga de datos de tu instancia en AWS S3, Redshift o Athena
- Crea insights enriquecidos con analítica geoespacial, estadística y predictiva en grandes conjuntos de datos, ya sea mediante el análisis “arrastrar y soltar”, código simple o sin código.