¿Qué es el data profiling?
El data profiling o perfilado de datos permite descubrir, comprender y organizar datos mediante la identificación de sus características y la evaluación de su calidad. El proceso puede revelar si los datos están completos o son únicos, detectar errores y patrones inusuales, y determinar la facilidad de uso. Como resultado, las empresas se benefician de análisis más precisos, mejores decisiones y grandes ahorros.
¿Por qué es importante el data profiling?
En EE. UU., los datos incorrectos les cuestan a las empresas más de $3 billones al año debido a la desconfianza en la calidad de los datos, la repetida limpieza de estos y la búsqueda de fuentes de datos adicionales para confirmar la precisión. El perfilado garantiza que los datos sean de alta calidad y fiables, lo que permite que las empresas comprendan y verifiquen las características de sus datos, identifiquen los problemas de calidad en estos y se aseguren de que cumplan con los estándares estadísticos y organizacionales.
Tipos de data profiling
Existen varios tipos diferentes de técnicas de data profiling o perfilado de datos, pero todos se encuentran dentro de tres categorías principales: estructura, contenido y perfilado de relaciones. Para comprender el proceso de data profiling y cómo estos pasos funcionan en conjunto, imagina la fusión reciente de una empresa y la necesidad de integrar datos de un sistema de CRM a otro. El perfilado ayudará a comprender las características y la calidad del origen (el sistema antiguo) y el objetivo (el sistema nuevo) mediante el análisis del formato, la información y la calidad de los datos, así como de las relaciones entre los distintos campos y tablas en la base de datos.
Detección de la estructura
El primer paso para perfilar cualquier tipo de dato, ya sea una base de datos completa o un solo archivo, es observar la estructura y el formato. Estas son algunas preguntas que se deben hacer durante el perfilado de la estructura:
- ¿Cuál es el tamaño general del conjunto de datos?
- ¿Qué tipos de datos contiene? (por ejemplo, cadenas, flotantes, fecha y hora, booleanos, objetos espaciales).
- ¿Tienen los datos un formato correcto y consistente? Esto es importante cuando se trata de migrar datos a un nuevo repositorio.
Después de abordar lo anterior, etiqueta y marca los datos con los resultados para mejorar la facilidad de uso.
Detección del contenido
Observar el contenido, tanto desde una perspectiva cognitiva como visual, puede proporcionar una mejor comprensión de los datos y destacar dónde hay carencias o errores. Durante el perfilado de contenido, se debe hacer lo siguiente:
- Ejecutar un resumen de estadística, como los valores mínimos y máximos de los campos numéricos y la frecuencia de los valores de los campos categóricos.
- Comprobar la cantidad de valores nulos, en blanco y únicos para obtener insights sobre el rango y la calidad de los datos, y si un campo es relevante o no.
- Buscar errores sistémicos, como faltas de ortografía y la representación variable de valores (por ejemplo, “médico” en lugar de “doctor”), lo que puede entorpecer un proceso analítico.
Detección de relaciones
La identificación de las relaciones clave entre los datos puede orientar los esfuerzos de retención y destacar los puntos en los que los datos podrían transformarse para ser más eficaces. Una relación puede ser tan simple como una fórmula en la celda de una hoja de cálculo que hace referencia a otra celda, o bien tan compleja como una tabla que tiene datos de ventas agregados de una colección de tablas que se actualizan regularmente.
Cómo se utiliza el data profiling
Las empresas recopilan más datos que nunca, pero sin los procesos y las herramientas adecuados, pierden la oportunidad de utilizarlo de forma inteligente. El perfilado de datos les permite organizar y administrar datos para revelar información útil y potente. Algunas de las formas en las que el perfilado puede ayudar:
- Integra datos de varias fuentes y determina la calidad de los datos antes de que se ingresen en el lago de datos de una empresa.
- Proporciona insights sobre una base de clientes para aumentar la eficiencia y las ventas, y detectar mejor el fraude.
Primeros pasos con el data profiling
En muchas organizaciones, el perfilado depende de personas con formación técnica y no técnica. Alteryx Analytics Automation Platform permite que la tarea sea comprensible con herramientas de data profiling fáciles de usar para hacer un perfilado estructural, de contenido y de relaciones, que incluye las siguientes opciones:
- Herramienta Datos de entrada, que lleva cualquier tipo de dato a la interfaz de Alteryx Designer.
- Herramienta Perfil básico de datos, que analiza y proporcionar automáticamente metadatos para cada campo.
- Herramienta Examinar, que utiliza gráficos y tablas para mostrar los valores principales, las estadísticas clave y la “forma” general del conjunto de datos.