Las empresas integran software o aplicaciones para garantizar que los conjuntos de datos están adecuadamente preparados y pueden utilizarse de la mejor manera posible para eliminar datos incorrectos. En concreto, puede determinar qué fuentes tienen o están creando problemas de calidad de los datos, lo que, en última instancia, afecta al éxito financiero y operativo general de su empresa. Este proceso también realizará una evaluación necesaria de la calidad de los datos.

El primer paso de la creación de perfiles de datos es recopilar fuentes de datos y metadatos asociados para su análisis, lo que a menudo puede conducir al descubrimiento de relaciones de clave externa. Los próximos pasos sirven para limpiar los datos y así garantizar una estructura unificada y eliminar la duplicación, entre otras cosas. Una vez que se han limpiado los datos, el software de generación de perfiles de datos devolverá estadísticas para describir el conjunto de datos y puede incluir cosas como la media, el valor mínimo/máximo y la frecuencia. A continuación, describimos las técnicas adecuadas de elaboración de perfiles de datos.

Si bien se solapa algo con la minería de datos, la creación de perfiles de datos tiene un objetivo diferente. ¿Cuál es la diferencia?

• La creación de perfiles de datos ayuda a comprender los datos y sus características, mientras que la minería de datos es el proceso que permite descubrir patrones o tendencias mediante el análisis de los datos.

• La creación de perfiles de datos se centra en la recopilación de metadatos y luego utiliza métodos para analizarlos y así respaldar la gestión de datos.

• La elaboración de perfiles de datos, a diferencia de la minería de datos, produce un resumen de las características de los datos y permite su utilización.

En otras palabras, la elaboración de perfiles de datos es la primera de las herramientas que se utilizan para garantizar que los datos sean precisos y no haya inexactitudes.

La creación de perfiles de datos debe ser una parte esencial de la forma en que una organización gestiona sus datos y las empresas deben considerarla como un componente clave de la limpieza de datos. No solo puede ayudarle a comprender sus datos, también puede verificar que sus datos estén a la altura de la medida estadística estándar. Un equipo de analistas puede abordar la creación de perfiles de datos de muchas maneras diferentes, pero normalmente se divide en tres categorías principales con el mismo objetivo en mente: mejorar la calidad de sus datos y facilitar una mejor comprensión.

Estos son los enfoques que los analistas pueden utilizar para perfilar sus datos:

• Descubrimiento de estructuras: este enfoque se centra en el formato de los datos y en garantizar que sean coherentes en toda la base de datos. Hay una serie de diferentes procesos que los analistas pueden usar para este tipo al examinar la base de datos. Uno de ellos es la coincidencia de patrones, que puede ayudarle a comprender la información específica del formato. Por ejemplo, si estás alineando números de teléfono y uno presenta un "missing value". Esto es algo que podría detectarse en el descubrimiento de estructuras.
• Descubrimiento de contenido: Este tipo es cuando se analizan filas de datos en busca de errores o problemas sistémicos. Este proceso es un análisis más detallado de los elementos individuales de la base de datos y puede ayudarle a encontrar valores incorrectos.
• Descubrimiento de relaciones: Este tipo implica averiguar qué datos están en uso y tratar de encontrar la conexión entre cada conjunto. Para ello, los analistas comenzarán con el análisis de metadatos para averiguar cuáles son las relaciones entre los datos y luego reducirán las conexiones entre campos específicos.
  

En general, no suele haber problemas durante la elaboración de perfiles de datos. Una cosa es tener una buena cantidad de datos, pero la calidad importa y es ahí donde entra en juego la creación de perfiles de datos. Si se dispone de datos estandarizados con un formato preciso, hay poca o ninguna posibilidad de que haya clientes insatisfechos o falta de comunicación.

Los desafíos son en su mayoría de naturaleza sistémica porque, por ejemplo, si sus datos no están todos en un solo lugar, es muy difícil localizarlos. Pero con la instalación de ciertas herramientas y aplicaciones de datos, no debería ser un problema y solo puede beneficiar a una empresa cuando se trata de la toma de decisiones. Vamos a profundizar en otros beneficios y desafíos clave.

Beneficios

La elaboración de perfiles de datos puede ofrecer una visión general de alto nivel de los datos como ninguna otra herramienta. Más concretamente, puedes esperar:

• Análisis más precisos: Una generación de perfiles de datos completa garantizará una mejor calidad y datos más creíbles. Perfilar correctamente tus datos puede ayudar a tener un mejor sentido de la relación entre diferentes conjuntos de datos y fuentes, y contribuir a respaldar los procedimientos de gobierno de datos.

• Mantiene la información centralizada: examinando y analizando sus datos a través de la elaboración de perfiles de datos puede esperar que la calidad de los datos sea mucho mayor y esté bien organizada. La revisión de los datos de origen eliminará errores y resaltará las áreas con más problemas. A continuación, producirá información y organización que centralice sus datos de la mejor manera posible.

Desafíos

Los desafíos de la elaboración de perfiles de datos generalmente se asocian a la complejidad del trabajo en sí. En concreto:

• Caro y lento: La elaboración de perfiles de datos puede llegar a ser muy compleja cuando se intenta implementar un programa de éxito debido, en parte, al enorme volumen de datos que recopila una organización media. Contratar a expertos formados para analizar los resultados y luego tomar decisiones sin las herramientas adecuadas puede resultar muy caro y llevar mucho tiempo.

• Recursos insuficientes: Para iniciar el proceso de elaboración de perfiles de datos, una empresa necesita que todos sus datos estén en un solo lugar, lo que a menudo no suele ser el caso. Si los datos residen en diferentes departamentos y no hay un profesional de datos bien formado, puede resultar muy difícil perfilar los datos de una empresa en su conjunto.

Independientemente de cuál sea el enfoque, las siguientes herramientas y buenas prácticas de creación de perfiles de datos optimizan la precisión y la eficiencia de la creación de perfiles de datos:

Perfilado de columnas: este método escanea tablas y cuenta el número de veces que aparece cada valor dentro de cada columna. La creación de perfiles de columnas puede resultar útil para encontrar patrones y distribuciones de frecuencia dentro de una columna.

Elaboración de perfiles entre columnas: esta técnica se compone de dos procesos: análisis de claves y análisis de dependencia. El proceso de análisis de claves analiza la matriz de valores de atributos buscando una posible clave primaria. Mientras que el proceso de análisis de dependencia sirve para identificar qué relaciones o patrones están integrados en el conjunto de datos.

Generación de perfiles entre tablas: esta técnica utiliza el análisis de claves para identificar datos perdidos. El análisis de clave externo identifica registros huérfanos o diferencias generales para examinar la relación entre conjuntos de columnas en tablas diferentes.

Validación de reglas de datos: este método evalúa los conjuntos de datos con respecto a las reglas y estándares establecidos para verificar que, de hecho, siguen esas reglas predefinidas.

Integridad de claves: asegurarse de que las claves estén siempre presentes en los datos e identificar las claves huérfanas, que pueden originar problemas.

Cardinalidad: esta técnica comprueba las relaciones, de uno a uno y de uno a muchos, entre conjuntos de datos.

Distribución de patrones y frecuencias: esta técnica garantiza que los campos de datos tengan el formato correcto.

Si bien la creación de perfiles de datos puede mejorar la precisión, la calidad y la facilidad de uso en múltiples contextos en todos los sectores, sus casos de uso más destacados incluyen:

Transformación de datos: antes de que los datos puedan ser procesados, deben transformarse en un conjunto utilizable y organizado. Este es un paso importante antes de crear un modelo de predicción y examinar los datos, por lo que la generación de perfiles de datos debe realizarse antes de cualquiera de estos pasos. Esto se puede lograr con IBM Db2, la base de datos nativa de la nube creada para impulsar la transformación de los datos. 

Además, ELT (extra, carga, transformación) y ETL (extraer, transformar, cargar) son procesos de integración de datos que mueven datos sin procesar de un sistema de origen a una base de datos de destino. IBM ofrece servicios y soluciones de integración de datos para dar soporte a una canalización de datos lista para el negocio y para proporcionar a su empresa las herramientas que necesita para escalar de forma eficiente.

Integración de datos: para integrar correctamente varios conjuntos de datos, primero debe comprender las relaciones entre cada conjunto de datos. Este es un paso vital cuando se trata de comprender las métricas de los datos y determinar cómo vincularlos. 

Optimización de consultas: si desea tener la información más precisa y optimizada sobre su empresa, la creación de perfiles de datos es clave. El perfil de datos tiene en cuenta las características de una base de datos y crea estadísticas sobre cada base de datos. El software IBM i 7.2 proporciona rendimiento de la base de datos y optimización de consultas solo para ese fin. El objetivo de la conversión de bases de datos es minimizar el tiempo de respuesta de sus consultas realizando el mejor uso posible de los recursos de su sistema.