¿Qué es la limpieza de datos?

El objetivo de la limpieza de datos es ayudar a garantizar que los datos sean precisos, completos, coherentes y utilizables para el análisis o la toma de decisiones. Los procesos de limpieza de datos funcionan para abordar problemas comunes de calidad de los datos, como duplicados, valores que faltan, inconsistencias, errores de sintaxis, datos irrelevantes y errores estructurales.

La limpieza de datos es también un componente básico de la gestión eficaz de datos, que ayuda a garantizar que los datos sigan siendo precisos, seguros y accesibles en todas las etapas de su ciclo de vida.

Los datos de alta calidad o "limpios" son cruciales para adoptar eficazmente las herramientas de inteligencia artificial (IA) y automatización. Las organizaciones también pueden utilizar la IA para ayudar a agilizar el proceso de limpieza de datos.

Las organizaciones con datos limpios y bien administrados están mejor equipadas para tomar decisiones confiables basadas en datos, responder rápidamente a los cambios del mercado y optimizar las operaciones del flujo de trabajo.

La limpieza de datos es un componente integral de la ciencia de datos, puesto que es un primer paso esencial para la transformación de datos: la limpieza de datos mejora la calidad de los datos y la transformación de datos convierte esos datos sin procesar de calidad en un formato utilizable para el análisis.

La transformación de datos permite a las organizaciones desbloquear todo el potencial de los datos para utilizar la inteligencia empresarial (BI), los almacenes de datos y el análisis de big data. Si los datos de origen no están limpios, los outputs de estas herramientas y tecnologías podrían ser poco fiables o inexactos, lo que daría lugar a malas decisiones e ineficiencias.

Del mismo modo, los datos limpios también sustentan el éxito de la IA y el machine learning (ML) en una organización. Por ejemplo, la limpieza de datos ayuda a garantizar que los algoritmos de machine learning se entrenen con conjuntos de datos precisos, coherentes e imparciales. Sin esta base de datos limpios, los algoritmos podrían producir predicciones inexactas, incoherentes o sesgadas, lo que reduciría la eficacia y fiabilidad de la toma de decisiones.

Los beneficios clave de la limpieza de datos incluyen:

• Toma de decisiones informada
• Productividad mejorada
• Rentabilidad
• Cumplimiento y seguridad de los datos
• Rendimiento mejorado del modelo
• Mejora de la coherencia de los datos

Las decisiones basadas en datos limpios y de alta calidad tienen más probabilidades de ser eficaces y alinearse con los objetivos empresariales. Por el contrario, las decisiones empresariales basadas en datos sucios, con datos duplicados, errores tipográficos o incoherencias, pueden provocar el desperdicio de recursos, la pérdida de oportunidades o errores estratégicos.

Los datos limpios permiten a los empleados dedicar menos tiempo a corregir errores e incoherencias, lo que acelera el proceso de datos. Por lo tanto, los equipos tienen más tiempo para centrarse en el análisis de los datos y el conocimiento.

La mala calidad de los datos puede dar lugar a errores costosos, como el exceso de inventario debido a registros duplicados o la mala interpretación del comportamiento de los clientes debido a datos incompletos. La limpieza de datos ayuda a evitar estos errores, lo que permite ahorrar dinero y reducir los riesgos operativos.

Los datos limpios pueden ayudar a las organizaciones a cumplir con las regulaciones de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea, manteniendo los datos precisos y actualizados. También evita la retención accidental de información redundante o confidencial, lo que reduce los riesgos de seguridad.

La limpieza de datos es esencial para entrenar modelos de machine learning eficaces. Los datos limpios mejoran la precisión de los resultados y ayudan a garantizar que los modelos se generalicen bien a los nuevos datos, lo que conduce a predicciones más sólidas.

La limpieza de datos ayuda a garantizar que los datos combinados sean coherentes y utilizables en todos los sistemas, lo que evita problemas que puedan surgir de formatos o estándares de datos conflictivos. Es importante para la integración de datos, donde los datos limpios y estandarizados ayudan a garantizar que los sistemas dispares puedan comunicarse y compartir datos de manera efectiva.

La limpieza de datos normalmente comienza con la evaluación de los datos. También conocida como creación de perfiles de datos, esta evaluación implica realizar reseñas de un conjunto de datos para identificar los problemas de calidad que deben corregirse. Una vez que se identifican, las organizaciones pueden emplear varias técnicas de limpieza de datos, entre ellas:

• Estandarización
• Tratamiento de los valores atípicos
• Deduplicación
• Tratamiento de los valores que faltan
• Validación

Las incoherencias surgen cuando los datos se representan en diferentes formatos o estructuras dentro del mismo conjunto de datos. Por ejemplo, una discrepancia común es el formato de fecha, como "MM-DD-YYYY" frente a "DD-MM-YYYY". La estandarización de formatos y estructuras puede ayudar a garantizar la uniformidad y la compatibilidad para un análisis preciso.

Los valores atípicos son puntos de datos que se desvían significativamente de los demás en un conjunto de datos, causados por errores, sucesos raros o anomalías reales. Estos valores extremos pueden distorsionar el análisis y la precisión de los modelos al sesgar las medias o las tendencias. Los profesionales de la gestión de datos pueden abordar los valores atípicos evaluando si son errores de los datos o valores significativos. A continuación, pueden decidir conservar, ajustar o eliminar esos valores atípicos en función de su relevancia para el análisis.

La deduplicación de datos es un proceso de racionalización en el que se reducen los datos redundantes eliminando copias adicionales de la misma información. Los registros duplicados se producen cuando se repite el mismo punto de datos debido a problemas de integración, errores de entrada manual de datos o fallos del sistema. Los duplicados pueden inflar los conjuntos de datos o distorsionar el análisis, lo que lleva a conclusiones inexactas.

Los valores que faltan surgen cuando faltan puntos de datos debido a una recogida incompleta de datos, errores de introducción o fallos del sistema. Estas brechas pueden distorsionar el análisis, reducir la precisión del modelo y limitar la utilidad del conjunto de datos. Para solucionar este problema, los profesionales de datos pueden reemplazar los datos que faltan por datos estimados, eliminar entradas incompletas o marcar los valores que faltan para una investigación más profunda.

Una revisión final al final del proceso de limpieza de datos es crucial para verificar que los datos están limpios, precisos y listos para el análisis o la visualización. La validación de datos a menudo implica el uso de herramientas de inspección manual o limpieza automatizada de datos para comprobar si quedan errores, datos incoherentes o anomalías.

Los científicos de datos, los analistas de datos, los ingenieros de datos y otros profesionales de la gestión de datos pueden realizar técnicas de limpieza de datos mediante métodos manuales, como la inspección visual, las referencias cruzadas o las tablas dinámicas en hojas de cálculo de Microsoft Excel.

También pueden utilizar lenguajes de programación como Python, SQL y R para ejecutar secuencias de comandos y automatizar el proceso de limpieza de datos. Muchos de estos enfoques se apoyan en herramientas de código abierto, que ofrecen flexibilidad y soluciones rentables para organizaciones de todos los tamaños.

Sin embargo, la IA también se puede utilizar para ayudar a automatizar y optimizar varios pasos de limpieza de datos, entre ellos:

• Análisis de datos de origen: las herramientas de limpieza de datos con IA pueden identificar automáticamente patrones, anomalías e incoherencias en los datos de origen. La IA también puede sugerir reglas de negocio relevantes mediante el análisis de las tendencias y relaciones de los datos, lo que reduce los esfuerzos manuales para definir estas reglas. Por ejemplo, la IA puede identificar que a una columna de números de teléfono a menudo le faltan códigos de área y luego sugerir una regla para la estandarización.

• Estandarización de datos: las técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) pueden estandarizar texto no estructurado, como el formato de direcciones o descripciones de productos. Los modelos de machine learning también pueden identificar y recomendar formatos coherentes para datos como fechas o monedas. Los generadores de expresiones regulares con IA pueden automatizar la detección y normalización de formatos incoherentes.

• Consolidación de duplicados: los modelos de IA basados en reglas o aprendidos pueden decidir el mejor registro para "sobrevivir" al eliminar duplicados, teniendo en cuenta la precisión, la actualidad o la fiabilidad. Por ejemplo, los modelos pueden priorizar campos específicos en función del contexto, como mantener la dirección de correo electrónico más reciente en el registro consolidado.

• Aplicación de reglas: los modelos de IA pueden automatizar la creación y aplicación de reglas de limpieza de datos aprendiendo de las correcciones históricas y el feedback de los usuarios. Pueden aplicar estas reglas de forma dinámica a varios conjuntos de datos, lo que ayuda a garantizar la coherencia en todos los sistemas. Los sistemas de IA también pueden generar reglas personalizadas para sectores o dominios específicos, como los números de identificación del impuesto sobre el valor añadido (IVA) en la Unión Europea.