Data Wrangling: qué es y pasos a seguir

Publicado: 2022-09-06

En la era digital actual, las empresas obtienen grandes volúmenes de datos en línea. Los datos sin procesar deben procesarse de manera eficiente y cuidadosa. Aquí viene la disputa de datos, y se utiliza para ayudar en la transformación de datos sin procesar en datos valiosos que pueden proporcionar resultados informativos.

Puede hacer mejores juicios comerciales con la ayuda de la disputa de datos si lo hace correctamente. Puede obtener información sobre la disputa de datos aquí, los pasos involucrados y las mejores prácticas que la acompañan. Entonces, ¡comencemos con esto!

¿Qué es la disputa de datos?

La disputa de datos es el proceso de transformar datos sin procesar en una forma más procesada reorganizándolos, depurándolos y enriqueciéndolos. La disputa de datos implica procesar datos en varios formatos y análisis y combinarlos con otro conjunto de datos para producir información significativa. Las estrategias específicas varían según los datos que utilice y el objetivo que intente lograr.

Los siguientes son ejemplos de disputa de datos:

Combinar fuentes de datos para el análisis.
Rellenar o eliminar lagunas de datos.
Eliminar datos del proyecto innecesarios o irrelevantes.
Identificar datos atípicos y explicarlos o eliminarlos para permitir el análisis.

La gestión de datos se puede realizar de forma manual o automática. Cuando los conjuntos de datos son enormes, es esencial limpiarlos automáticamente. Un científico de datos u otro miembro del equipo dedicado a menudo está a cargo de la disputa de datos en empresas con un equipo de datos completo. Las empresas más pequeñas con frecuencia confían en especialistas que no son de datos para limpiar sus datos antes de usarlos.

¿Beneficios de la disputa de datos?

Arreglar los datos es beneficioso. Cuando considera lo beneficioso que será, está claro que vale la pena dedicar tiempo a comprenderlo. Los siguientes son algunos beneficios que la disputa de datos puede brindarle a su empresa:

Análisis simple: los analistas comerciales y las partes interesadas pueden examinar incluso los datos más complejos de manera rápida, eficiente y efectiva una vez que los datos sin procesar se han domesticado y convertido.

Manejo de datos: el procedimiento convierte datos sin estructurar y sin procesar en filas y columnas. La técnica enriquece los datos para obtener una comprensión más profunda.

Orientación mejorada: la combinación de datos de varias fuentes lo ayuda a comprender mejor a su audiencia, lo que mejora la orientación de sus campañas publicitarias y su estrategia de contenido.

Uso del tiempo: la técnica permite a los analistas pasar menos tiempo administrando datos desordenados y más tiempo adquiriendo conocimientos para tomar decisiones precisas basadas en datos fáciles de entender.

Visualización de datos: los datos se pueden exportar a cualquier plataforma de análisis visual para clasificar, analizar y resumir los datos una vez que se hayan discutido.

Pasos necesarios para realizar la disputa de datos

Cada proyecto de datos necesita una estrategia diferente para garantizar que el conjunto de datos final sea confiable y esté disponible. Con frecuencia, se las denomina etapas o actividades necesarias de disputa de datos.

Paso 1: Descubrimiento

El proceso de descubrimiento es el paso inicial en el proceso de disputa de datos. Es un paso hacia una mejor comprensión de los datos. Para que sus datos sean más fáciles de usar y analizar, debe mirarlos y considerar cómo le gustaría que se organizaran.

Los datos pueden mostrar tendencias o patrones durante el proceso de descubrimiento. Este es un paso crucial porque influirá en todas las acciones posteriores. También identifica problemas obvios, como valores que faltan o están incompletos.

Paso 2: Estructuración

La mayoría de las veces, los datos sin procesar incompletos o con un formato incorrecto no son adecuados para el propósito previsto. El proceso de tomar datos sin procesar y convertirlos para que puedan usarse más fácilmente se conoce como estructuración de datos.

Este es el método para extraer información relevante de nuevos datos. Los datos se pueden estructurar en una hoja de cálculo agregando columnas, clases, encabezados, etc. Esto mejorará la usabilidad para que el analista pueda usarlo fácilmente en su análisis.

Paso 3: Limpieza

Limpiar los datos implica erradicar cualquier falla arraigada que pueda sesgar su análisis o reducir su utilidad. La limpieza o corrección de datos tiene como objetivo garantizar que los datos finales para el análisis no se vean afectados.

Los datos sin procesar generalmente contienen errores que deben limpiarse antes de que puedan usarse. La limpieza de datos incluye la corrección de valores atípicos, la eliminación de datos incorrectos, etc. Al limpiar los datos, obtiene los siguientes resultados:

Elimina los valores atípicos que pueden sesgar los resultados del análisis de datos.
Cambia el tipo de datos y los simplifica para aumentar la calidad y la coherencia.
Encuentra valores duplicados, elimina problemas estructurales y verifica los datos para que sea más fácil de usar.

Paso 4: Enriquecimiento

Agregar contexto a los datos es lo que significa enriquecer. Este proceso transforma datos previamente limpiados y formateados en nuevos tipos. En este punto, debe planificar estratégicamente la información que ya tiene para aprovecharla al máximo.

Reducir, aumentar y luego aumentar los datos es la mejor manera de obtenerlos en su forma más refinada. Si cree que el enriquecimiento es necesario, deberá repetir los métodos para cualquier dato adicional que obtenga. El paso de enriquecer los datos es opcional. Si los datos que ya tiene no satisfacen sus necesidades, puede seguir este paso.

Paso 5: Validación

Se requieren pasos de programación repetidos para garantizar que los datos sean correctos, coherentes, seguros y auténticos. El proceso de garantizar que sus datos sean precisos y consistentes se conoce como validación de datos. Este paso puede revelar problemas que deben corregirse o concluir que los datos están listos para el análisis.

Paso 6: Publicación

La publicación es el último paso en la disputa de datos y muestra de qué se trata todo el proceso. Se trata de poner los nuevos datos en disputa en un lugar donde usted y otras partes interesadas puedan encontrarlos y usarlos fácilmente. La información se puede agregar a una nueva base de datos. Siempre que siga los pasos anteriores, tendrá datos de alta calidad para obtener información, informes comerciales y más.

Mejores prácticas de disputa de datos

Es posible ejecutar la disputa de datos en una variedad de métodos. Los métodos pueden diferir dependiendo de la audiencia a la que se presenten los datos. La siguiente es una lista de algunas prácticas recomendadas que son aplicables en cada circunstancia:

Obtenga una mejor comprensión de su audiencia

Las necesidades únicas de la disputa de datos son específicas de la empresa. Es crucial identificar quién accederá y analizará los datos y qué pretende lograr. De esta manera, puede obtener información útil sobre su audiencia para aprender más sobre ellos.

Por ejemplo, puede obtener toda la información demográfica sobre sus clientes actuales para que el equipo de marketing sepa a quién dirigirse con su publicidad.

Seleccione los datos apropiados

No se trata de tener muchos datos; se trata de tener los datos correctos. Es por eso que la selección de datos es tan crítica. Aquí hay algunos consejos para seleccionar los datos apropiados:

Evite el uso de datos que contengan una gran cantidad de nulos o números que sean iguales o repetidos.
Manténgase alejado de los valores que han sido calculados y elija datos que estén más cerca de la fuente.
Recopile información de diferentes tipos de plataformas.
Aplique ciertos filtros a los datos y luego elija un tema que cumpla con los requisitos y las pautas.

Comprender los datos

Debe comprender cómo los datos cumplen con los principios y directrices de gobierno de su organización. Observe los siguientes hechos significativos:

Obtenga una comprensión de los tipos de datos, bases de datos y archivos.
Explore el estado actual de los datos utilizando las funciones proporcionadas por las herramientas de visualización.
Cree métricas de calidad de datos mediante caracterización.
Tenga cuidado con los límites de los datos.

Adoptar herramientas y técnicas recientemente desarrolladas.

Todos los días, las nuevas tecnologías se combinan con las existentes y las audiencias continúan expandiéndose. Los expertos en datos deben adaptarse a las nuevas herramientas y tecnología de análisis para proporcionar servicios eficientes de gestión de datos.

Conclusión

La disputa de datos se ha vuelto cada vez más importante en los últimos años debido a las enormes cantidades de datos que se manejan a diario para mejorar las experiencias de los usuarios. El negocio sufriría sin un sólido sistema de almacenamiento de datos e inversiones en técnicas de disputa de datos. Ahora debería tener una mejor comprensión de la disputa de datos y los procesos involucrados debido a este artículo.

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