Obtenga mejores resultados con las estrategias correctas de limpieza de datos [+5 herramientas]

¿Quiere saber cómo obtener datos confiables y consistentes para el análisis de datos?¡Implemente estas estrategias de limpieza de datos ahora!

Su decisión comercial depende de los resultados de su análisis de datos. Del mismo modo, las conclusiones extraídas de los conjuntos de datos de entrada dependen de la calidad de los datos de entrada. Las fuentes de datos de baja calidad, inexacta, inútil e inconsistente son problemas serios para la industria de la ciencia de datos y el análisis de datos.

Por lo tanto, los expertos han presentado soluciones. Esta solución es la limpieza de datos. Le ahorra tomar decisiones basadas en datos que perjudicarán su negocio en lugar de mejorarlo.

Siga leyendo para conocer las mejores estrategias de limpieza de datos que usan los científicos y analistas de datos exitosos. Además, explore herramientas que pueden ofrecer datos limpios para proyectos de ciencia de datos instantáneos.

¿Qué es la limpieza de datos?

La calidad de los datos tiene cinco dimensiones. Identificar y corregir errores en los datos de entrada de acuerdo con las políticas de calidad de los datos se denomina limpieza de datos.

Los parámetros de calidad de este estándar de cinco dimensiones son:

№1. Lo completo

Este parámetro de CC garantiza que los datos de entrada tengan todos los parámetros, encabezados, filas, columnas, tablas, etc. requeridos para el proyecto de procesamiento de datos.

№ 2. precisión

Un indicador de la calidad de los datos que indica que los datos están cerca del valor real de los datos de entrada. Los datos pueden tener un valor verdadero si sigue todos los estándares estadísticos para encuestas o recopilación de datos.

№3. Validez

Esta métrica de ciencia de datos indica que los datos cumplen con las reglas comerciales que ha establecido.

№ 4. Uniformidad

La uniformidad confirma si los datos contienen o no contenido homogéneo. Por ejemplo, los datos de la encuesta de consumo de energía de EE. UU. Deben contener todas las unidades del sistema imperial de medición. Si usa el sistema métrico para cierto contenido en la misma encuesta, los datos son heterogéneos.

№ 5. consistencia

La consistencia asegura que los valores de datos entre tablas, modelos de datos y conjuntos de datos sean consistentes. También debe vigilar de cerca este parámetro al mover datos entre sistemas.

En pocas palabras, aplique los procesos de control de calidad descritos anteriormente a los conjuntos de datos sin procesar y limpie los datos antes de transferirlos a la herramienta de inteligencia empresarial.

La importancia de la limpieza de datos

Del mismo modo, no puede ejecutar su negocio digital con un mal plan de ancho de banda de Internet; No puede tomar decisiones importantes cuando la calidad de los datos es inaceptable. Si intenta usar basura y datos erróneos para tomar decisiones comerciales, enfrentará ingresos perdidos o un mal retorno de la inversión (ROI).

Según un informe de Gartner sobre la mala calidad de los datos y sus consecuencias, el grupo de expertos descubrió que la pérdida comercial promedio es de $ 12. 9 millones. Eso es solo para tomar decisiones basadas en datos defectuosos, falsificados y basura.

El mismo informe establece que el uso de datos incorrectos en los EE. UU. Le cuesta al país un asombroso ceño de $ 3 billones de dólares en pérdidas anuales.

La información final es definitivamente basura si equipa su sistema BI con datos de basura.

Por lo tanto, debe limpiar los datos sin procesar para evitar pérdidas monetarias y tomar decisiones comerciales efectivas a partir de proyectos de análisis de datos.

Beneficios de la limpieza de datos

№1. Evite las pérdidas monetarias

Al limpiar los datos de entrada, puede guardar su empresa de pérdidas monetarias que pueden ocurrir debido al incumplimiento o pérdida de clientes.

№ 2. Tomar decisiones importantes

Los datos procesables de alta calidad proporcionan ideas valiosas. Dicha información puede ayudarlo a tomar decisiones comerciales sobresalientes sobre marketing de productos, ventas, gestión de inventario, precios, etc.

№3. Obtener una ventaja sobre la competencia

Si opta por la limpieza de datos antes que sus competidores, obtendrá la ventaja de un rápido avance en su industria.

№ 4. Haga que el proyecto sea eficiente

Un proceso de limpieza de datos optimizado aumenta el nivel de confianza de los miembros del equipo. Como saben que los datos son confiables, pueden centrarse más en analizar los datos.

№ 5. Guardar recursos

Los datos de limpieza y poda reducen el tamaño de toda la base de datos. Por lo tanto, está borrando el espacio de almacenamiento de la base de datos eliminando los datos basura.

Estrategias de limpieza de datos

Estandarizar los datos visuales

Un conjunto de datos contendrá muchos tipos de caracteres, como textos, números, símbolos, etc. Debe aplicar un formato de capitalización consistente a todos los textos. Asegúrese de que los caracteres estén correctamente codificados, como Unicode, ASCII, etc.

Si está realizando una encuesta mundial, puede esperar idiomas extranjeros en los datos sin procesar. Debe traducir filas y columnas que contengan idiomas extranjeros al inglés o cualquier otro idioma que prefiera. Puede usar herramientas de traducción asistida por computadora (CAT) para este propósito.

Limpieza de datos paso a paso

№1. Localizar campos de datos importantes

Un almacén de datos contiene terabytes de bases de datos. Cada base de datos puede contener varias o miles de columnas de datos. Ahora debe observar el propósito del proyecto y extraer datos de tales bases de datos en consecuencia.

Si su proyecto está estudiando las tendencias de compras de comercio electrónico de los residentes estadounidenses, recopilar datos de compras fuera de línea en un libro no será de uso.

№ 2. Organizar los datos

Una vez que haya encontrado los importantes campos de datos, encabezados de columnas, tablas, etc. En la base de datos, recopile de manera organizada.

№3. Eliminar los duplicados

Los datos sin procesar recopilados de los almacenes de datos siempre contendrán registros duplicados. Necesita encontrar y eliminar estas réplicas.

№ 4. Eliminar valores y espacios en blanco

Algunos encabezados de columna y sus campos de datos correspondientes pueden no contener valores. Deberá eliminar estos encabezados/campos de la columna o reemplazar los valores en blanco con los valores alfanuméricos correctos.

№ 5. Realizar formateo preciso

Los conjuntos de datos pueden contener espacios innecesarios, caracteres, símbolos, símbolos, etc. Debe formatearlos utilizando fórmulas para que el conjunto de datos general se vea uniforme en tamaño y rango de celdas.

№ 6. estandarizar el proceso

Debe crear un SOP que los miembros del equipo de procesamiento y análisis de datos puedan seguir y cumplir con sus responsabilidades en el proceso de limpieza de datos. Debe incluir lo siguiente:

Frecuencia de la recopilación de datos sin procesar

Supervisor de almacenamiento y mantenimiento de datos sin procesar

Frecuencia de limpieza

Supervisor para almacenar y mantener datos limpios

Aquí hay algunas herramientas populares de limpieza de datos que pueden ayudarlo con sus proyectos de ciencia de datos:

WinPure

Si está buscando una aplicación que le permita limpiar y purgar los datos de manera precisa y rápida, WinPure es una solución sólida. Esta herramienta líder de la industria ofrece un limpiador de datos de grado empresarial con velocidad y precisión inigualables.

Dado que está diseñado para servir a usuarios y empresas individuales, cualquiera puede usarlo fácilmente. El software utiliza la función avanzada de perfil de datos para analizar los tipos de datos, formatos, integridad y significado para garantizar la calidad. Su potente e inteligente motor de coincidencia de datos selecciona coincidencias perfectas con coincidencias falsas mínimas.

Además de las características anteriores, WinPure también ofrece impresionantes imágenes para todos los datos, partidos grupales y desajustes.

También funciona como una herramienta de fusión que combina registros repetidos para crear un registro maestro que pueda almacenar todos los valores actuales. Además, puede usar esta herramienta para definir reglas de selección de registros maestros y eliminar instantáneamente todos los registros.

Freesfino

Openrefine es una herramienta de código abierto gratuita que lo ayuda a convertir los datos abarrotados en un formato limpio que se puede utilizar para los servicios web. Utiliza facetas para limpiar grandes conjuntos de datos y funciona con vistas filtradas de conjuntos de datos.

Con la ayuda de una poderosa heurística, la herramienta puede fusionar valores similares para deshacerse de todas las inconsistencias. Ofrece servicios de reconciliación para que los usuarios puedan hacer coincidir sus conjuntos de datos con bases de datos externas. Además, usar esta herramienta significa que puede volver a una versión anterior de un conjunto de datos si es necesario.

Además, los usuarios pueden reproducir el historial de transacciones en la versión actualizada. Si le preocupa la seguridad de los datos, OpenRefine es la opción correcta para usted. Limpia sus datos en su computadora, por lo que no hay datos móviles a la nube para este propósito.

Nube de diseñador trifacta

Si bien la limpieza de datos puede ser una tarea desalentadora, Trifacta Designer Cloud lo facilita. Se necesita un nuevo enfoque para preparar datos para la limpieza de datos para que las organizaciones puedan aprovecharlo al máximo.

• Su interfaz fácil de usar permite a los usuarios no técnicos limpiar y limpiar datos para un análisis sofisticado. Las empresas ahora pueden hacer más con sus datos utilizando las ofertas inteligentes basadas en el aprendizaje automático del Designer Cloud de Trifacta Cloud.
• Además, deberán pasar menos tiempo en el proceso y encontrar menos errores. Esto requiere que use menos recursos para obtener más fuera del análisis.
• Claudingo
• ¿Es un usuario de Salesforce y le preocupa la calidad de los datos recopilados? Use Cloudingo para limpiar los datos de sus clientes y obtener solo los datos que necesita. Esta aplicación simplifica la gestión de datos del cliente con características como deduplicación, importación y migración.

Aquí, puede administrar la fusión de registros con filtros y reglas personalizables, y estandarizar datos. Elimine los datos inútiles e inactivos, actualice los puntos de datos faltantes y asegúrese de que las direcciones postales de EE. UU. Sean precisas.

Además, las empresas pueden programar Cloudingo para deduplicar automáticamente los datos para que siempre tenga acceso a datos limpios. La sincronización de datos con Salesforce es otra característica importante de esta herramienta. Incluso puede usarlo para comparar los datos de Salesforce con la información almacenada en una hoja de cálculo.

ZoomInformation

Zoominfo es un proveedor de soluciones de limpieza de datos que ayuda a mejorar la productividad y la eficiencia de su equipo. Las empresas pueden obtener más ganancias, ya que este software proporciona datos sin duplicación a los CRM y esteras corporativos.

Simplifica la gestión de la calidad de los datos al eliminar todos los datos repetitivos costosos. Los usuarios también pueden proteger su perímetro CRM y MAT con Zoominfo. Puede limpiar los datos en minutos con deduplicación automática, coincidencia y normalización.

Los usuarios de esta aplicación pueden disfrutar de flexibilidad y control sobre los criterios de correspondencia y los resultados fusionados. Le ayuda a crear un sistema de almacenamiento de datos rentable estandarizando cualquier tipo de datos.

Ultimas palabras

Debe preocuparse por la calidad de los datos de entrada en sus proyectos de ciencia de datos. Este es el canal principal para grandes proyectos como el aprendizaje automático (ML), las redes neuronales para la automatización basada en IA, etc. Si el canal está defectuoso, piense en cuál será el resultado de tales proyectos.

Por lo tanto, su organización necesita adoptar una estrategia de limpieza de datos probada e implementarla como un procedimiento operativo estándar (SOP). En consecuencia, la calidad de los datos de entrada también mejorará.

Si está lo suficientemente ocupado con proyectos, marketing y ventas, es mejor dejar la parte de la limpieza de datos a los expertos. Un experto puede ser cualquiera de las herramientas de limpieza de datos anteriores.

También puede estar interesado en un diagrama de plan de servicio para una fácil implementación de estrategias de limpieza de datos.

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