Organización de datos

¿Qué es el data wrangling?

Data wrangling, u organización de datos, es el proceso de transformar y estructurar datos de una forma sin procesar a un formato deseado con la intención de mejorar la calidad de los datos y hacerlos más consumibles y útiles para la analítica o el aprendizaje automático. A veces se denomina depuración de datos.

A menudo, el proceso de data wrangling incluye transformar, limpiar y enriquecer los datos de múltiples fuentes. Y como consecuencia de este proceso, los datos que se analizan son más precisos y significativos, y generan mejores soluciones, decisiones y resultados.

Debido al aumento en la recopilación y el uso de datos, en especial datos diversos y no estructurados de múltiples fuentes de datos, las organizaciones ahora están lidiando con mayores cantidades de datos sin procesar, y prepararlos para el análisis puede llevar mucho tiempo y ser costoso.

Los enfoques de autoservicio y la automatización de la analítica pueden acelerar y aumentar la precisión de los procesos de manipulación de datos al eliminar los errores que pueden introducir las personas cuando transforman datos al usar Excel u otros procesos manuales.

¿Por qué es importante la organización de datos con un modelo de autoservicio?

Los conjuntos de datos complejos han incrementado el tiempo que se necesita para seleccionar, limpiar y organizar los datos antes de realizar un análisis más amplio. Al mismo tiempo, dado que los datos informan casi todas las decisiones comerciales, los usuarios empresariales tienen menos tiempo para esperar los recursos técnicos para obtener datos preparados, que es donde la organización de datos se vuelve valiosa.

Esto requiere un modelo de autoservicio para lograr un modelo de análisis de datos más democratizado. Este modelo de autoservicio con herramientas de organización de datos les permite a los analistas abordar datos más complejos con mayor rapidez, producir resultados más precisos y tomar mejores decisiones. Debido a las capacidades de organización de datos, más empresas han comenzado a usar este tipo de herramientas para prepararse antes del análisis.

Cómo funciona el data wrangling

La organización de datos cuenta con seis pasos principales: explorar, transformar, limpiar, enriquecer, validar y almacenar.

Explorar: la exploración o detección de datos es una manera de identificar patrones, tendencias e información faltante o incompleta en un conjunto de datos. La mayor parte de la exploración ocurre antes de crear informes, visualizaciones de datos o modelos de entrenamiento, pero es común descubrir sorpresas e insights en un conjunto de datos durante el análisis también.

Limpiar: los datos suelen tener errores como consecuencia de la entrada manual, los datos incompletos, los datos recopilados automáticamente de sensores o incluso los equipos defectuosos. La limpieza de datos corrige esos errores de entrada, quita duplicados y valores atípicos (de ser apropiado), elimina datos faltantes e imputa valores nulos en función de modelos estadísticos o condicionales para mejorar la calidad de los datos.

Transformar: transformar o estructurar los datos es importante. Si no se realiza de forma temprana, puede comprometer el resto del proceso de organización. La transformación de datos implica poner los datos sin procesar en el formato y la forma correctos que serán útiles para un informe, la visualización de datos o el proceso de analítica o de modelado. Puede que involucre crear nuevas variables (también conocidas como características) y llevar a cabo funciones matemáticas en los datos.

Enriquecer: el enriquecimiento o la combinación hacen que un conjunto de datos sea más útil mediante la integración de fuentes adicionales, como un censo autorizado de terceros, datos firmográficos o datos demográficos. El proceso de enriquecimiento también puede ayudar a descubrir insights adicionales a partir de los datos dentro de una organización o generar nuevas ideas para capturar y almacenar información adicional del cliente en el futuro. Esta es una oportunidad para pensar de manera estratégica en qué datos adicionales podrían contribuir a un informe, modelo o proceso comercial.

Validar: las reglas de validación son secuencias de programación repetitivas que verifican la consistencia, calidad y seguridad de los datos. Los ejemplos de validación incluyen asegurar una distribución uniforme de atributos que deben repartirse normalmente (por ejemplo, fechas de nacimiento) o confirmar la precisión de los campos mediante una verificación de datos. Este es un paso vital en el proceso de data wrangling.

Almacenar: la última parte del proceso de data wrangling es almacenar o conservar el producto final, junto con todos los pasos y las transformaciones que se llevaron a cabo para que se pueda auditar, comprender y repetir en el futuro.

Beneficios de data wrangling

Data wrangling hace que sea más fácil analizar e interpretar información, lo que genera muchos beneficios, entre los que se incluyen:

1. Mayor claridad y comprensión: si alguna vez te has encontrado con datos desorganizados, o un conjunto de datos grande difícil de interpretar, entiendes el problema que conlleva no poder entender qué representan los datos y para qué se pueden usar. Los conjuntos de datos correctamente organizados se pueden usar más fácilmente para generar informes en Tableau y en otras herramientas de visualización de datos.

2. Consistencia de datos: dado que las empresas suelen usar datos de múltiples fuentes, incluidas las de terceros, a menudo, los datos pueden incluir muchos errores. Un paso importante en el proceso de data wrangling es la creación de conjuntos de datos uniformes que ayuden a eliminar los errores que incorporan las personas y los diferentes estándares de formato de terceros, lo que genera una mejor precisión durante el análisis.

3. Mejor exactitud y precisión de los datos: la forma en que se manipulan y organizan los datos puede afectar la exactitud y precisión del análisis, en especial cuando tiene que ver con identificar patrones y tendencias relevantes. Ejemplos de una buena organización de datos incluyen organizarlos por datos numéricos en lugar de valores categóricos u organizar en tablas en lugar de columnas. Agrupar datos similares mejora la precisión.

4. Mejor comunicación y toma de decisiones: una mayor claridad y una mejor precisión reducen el tiempo que otros necesitan para comprender e interpretar los datos, lo que conduce a una mejor comprensión y comunicación entre los equipos. Este beneficio puede dar lugar a mayor colaboración y transparencia, y a mejores decisiones.

5. Mejor rentabilidad: reducir errores, organizar datos y aumentar la colaboración conducen a un uso más eficiente del tiempo, lo que hace que las organizaciones ahorren dinero. Por ejemplo, los datos limpios y organizados minuciosamente reducen errores y ahorran tiempo a los desarrolladores al crear informes o modelos de aprendizaje automático. Los conjuntos de datos consistentes hacen que sea más fácil para los científicos de datos reutilizar algoritmos para sus modelos o aplicar nuevos a través de la ciencia de datos y el aprendizaje automático automatizado.

El futuro del data wrangling

El proceso de data wrangling solía estar a cargo de desarrolladores y expertos de TI con un amplio conocimiento de la administración de las bases de datos y experiencia en SQL, R y Python. La automatización de la analítica ha cambiado eso, ya que permite deshacerse de las hojas de cálculo engorrosas y facilita la tarea de organizar y analizar datos para los científicos de datos, los analistas de datos y los expertos de TI por igual.

Primeros pasos con las herramientas de data wrangling

Alteryx Designer y Designer Cloud (anteriormente Trifacta Wrangler) usan una interfaz de usuario sin código, lo que les facilita a los usuarios empresariales no técnicos organizar datos de una manera que sea auditable y repetible.

Las herramientas de data wrangling están integradas en cada paso de la plataforma Alteryx con lo siguiente:

• Herramientas de transformación, que incluyen Organizar, Resumir y Transponer
• Herramientas de preparación y limpieza, como Fórmula, Filtro y Limpiar
• Herramientas de enriquecimiento de datos, que incluyen insights de ubicación, insights comerciales y Análisis de comportamiento

Plantillas de data wrangling

Las plantillas de data wrangling pueden ayudarte a aumentar la velocidad, la eficiencia y la precisión de tus datos durante el proceso de organización.

Aunque puedes usar hojas de cálculo para la organización de datos, estas introducen la posibilidad de error humano. Además, los procesos no se pueden reproducir fácilmente, incluso cuando se usan funciones y scripts. No solo eso, sino que las hojas de cálculo únicamente pueden abordar ciertos tipos de datos.

Si bien los lenguajes de programación de código abierto, como R, pueden manejar el procesamiento de datos, el proceso puede llevar mucho tiempo, incluso con scripts. Tampoco están diseñados para la administración de datos, y los grandes conjuntos de datos pueden agotar rápido los recursos disponibles.

Para ayudar con la organización de datos, muchas empresas ofrecen plantillas y organizadores de data wrangling, como Alteryx Designer Cloud.

Si deseas acelerar tu proceso de data wrangling, consulta estos kits de inicio, que funcionan con Alteryx Analytics Automation Platform. Abarcan varios casos prácticos e industrias, además de que incluyen integraciones con los servicios populares de lagos de datos y almacenes de datos.