✅ Data cleansing: ¿cómo hacer la limpieza de datos? [2021] | Crehana para empresas
Data cleansing: ¿cómo limpiar la base de datos de forma inteligente?

Data cleansing: ¿cómo limpiar la base de datos de forma inteligente?

Última actualización 14 de Agosto del 2021Tiempo de lectura: 7 min.

Alejandra Mujica

¿Cuándo ha sido la última vez que has aplicado data cleansing en tu organización? ¿Tienes alguna idea sobre cómo hacer una limpieza de datos? ¿Hace cuánto tiempo que no actualizas la base de datos de tus clientes?

¡Bienvenido al mundo de la big data! Si quieres aprender qué hacer y cómo curar la información valiosa de tus clientes, esta nota es perfecta para ti. Te contaremos qué es data cleansing, para qué sirve, cuáles son sus beneficios, por qué es importante su implementación y cómo hacer una limpieza de datos de manera práctica y estratégica.

¿Listo? ¡Empecemos a limpiar un poco de data!
 

¿Qué significa la limpieza de datos?

Antes de hablarte sobre qué significa la limpieza de datos o data cleansing, vamos a empezar por contarte que es un dato y por qué es tan importante en el mundo de los negocios.

Conversamos con nuestro profesor, Mario Hernández, del curso online Fundamentos de base de datos, quien nos cuenta un poco más de qué tratan los datos y la famosa base de datos. 

“La gran mayoría de empresas que existen en el mundo dependen de un insumo fundamental: los datos. Los datos son lo que le permite operar de manera eficiente y tomar las mejores decisiones, estimar comportamientos futuros y muchas cosas más. Siempre y cuando se cuente con las personas que saben almacenarlo en bases de datos, transformarlos y aprovecharlos de la mejor manera. Por ejemplo, ¿sabías que la lista de contactos de tu teléfono celular está almacenada en una base de datos para que puedas acceder fácilmente a esa información? Es una realidad, te vas a dar cuenta que siempre estamos interactuando con diferentes bases de datos.

Entonces, un dato es una representación cualitativa o cuantitativa de cualquier aspecto que se quiera analizar y las bases de datos, son herramientas tecnológicas que permiten almacenar datos de manera confiable y supliendo diferentes tipos de necesidades como seguridad, agilidad en consulta, resiliencia ante fallos y muchas más”.

curso fundamentos datos crehana

➤ Ahora que ya sabes lo que es un dato, te preguntarás, ¿qué es un data cleansing o limpieza de datos de la big data y por qué es tan importante? 

El significado de la limpieza de datos o data cleansing de big data en una empresa, es el proceso básico y necesario de corregir o eliminar datos incorrectos, corruptos, formateados incorrectamente, duplicados o incompletos dentro de un gran conjunto de datos, llamado big data.

Entonces, al combinar varias fuentes de datos, existen grandes posibilidades de que los datos se dupliquen o etiqueten incorrectamente. ¿Y qué pasa si no aplicas data cleansing? Pues si los datos son incorrectos, los resultados y los algoritmos no serán confiables y, además, serían incorrectos.

¿Para qué sirve el data cleansing?

Cuando hablamos de limpieza de datos, también hablamos de scrubbing (depuración de datos) y ambos son los primeros pasos en el proceso general de la preparación de datos de cualquier organización. ¿Cómo es eso? ¡Continúa leyendo!

La data cleansing sirve para analizar, identificar y corregir datos en bruto que están desordenados, equivocados y mal procesados. En este proceso, la limpieza de datos trata de completar los valores faltantes, identificar y corregir errores y determinar si toda la información está en las filas y columnas correctas.

El data analysis de una compañía para tomar decisiones estratégicas, siempre debe comenzar con un proceso de limpieza de datos exhaustivo. El procesamiento de datos es fundamental para el análisis de data y, además, sienta las bases para un análisis de datos eficiente, preciso y efectivo. ¿Y qué pasa si no realizo un data cleansing? Es muy probable que el proceso de análisis de la big data no sea claro ni preciso, ya que la información en el conjunto de datos, está desorganizada y dispersa.

¡Recuerda que un buen análisis se basa en datos limpios!

data cleansing Imagen: Trifacta

¿Cuáles son los beneficios del data cleansing?

¿Sabías que poner en práctica las diferentes técnicas de limpieza de datos o data cleansing podría ayudarte a mejorar la eficiencia y la organización de tu negocio? ¡Así es! Definitivamente, contar con datos limpios tiene muchos beneficios, vamos a conocerlos.

  • La limpieza de datos en la big data aplicada a los negocios, elimina los principales errores e inconsistencias que aparecen cuando se incorporan múltiples fuentes de datos en un solo conjunto de datos.
  • El uso de herramientas para data cleansing o limpieza de datos, hará que todos los miembros de tu equipo sean más eficientes al momento de obtener rápidamente los datos que realmente necesitan.
  • Los métodos de limpieza de datos te brindan menos errores, y eso significa, clientes más felices y trabajadores menos frustrados.
  • Las diferentes funciones de la limpieza de datos data cleansing te permiten comprender mejor qué se pretende hacer con los datos y saber de dónde provienen.
  • Una mejor toma de decisiones. Las etapas de limpieza de datos te permiten mejorar la calidad de los datos.
  • La utilización de la tecnología de data cleansing te otorga una mejor eficiencia y productividad interna. Cuando la información se limpia adecuadamente, revela información valiosa sobre las necesidades y los procesos.

➤ Hablando de las herramientas para data cleansing, ¿alguna vez has utilizado herramientas para analizar los datos de tu negocio? Si eres analista, es mejor que le eches un vistazo a los mejores softwares del 2021. 

data cleansing circleImagen: Iterators

¿Cuál es la importancia del data cleansing?

Bien, si aún no sabes cuál es el poder de los datos limpios gracias a la data cleansing, no te preocupes, porque en los siguientes párrafos aclararemos muchas dudas sobre la importancia de la limpieza de datos.

Para tomar decisiones importantes en la organización, deberás contar con datos limpios. ¿Y esto por qué? Te lo explico. Debido a las grandes cantidades masivas de datos que fluyen entre múltiples fuentes, una herramienta de limpieza de datos es un software importante para garantizar la precisión de la información que te conducirá a tomar buenas decisiones para la empresa.

¿Y eso qué quiere decir? Gracias a la data cleansing, la eficiencia de los procesos impulsará la ventaja competitiva de tu organización. 

Vamos con un ejemplo de limpieza de datos, gracias al software de data Talend. Imaginemos a una empresa que utiliza la fuente de datos generados por los clientes para desarrollar un nuevo sistema de pedidos online (aplicación), como lo hace el software AnyWare para Domino 's Pizza. 

Bien, sin un programa de data cleansing, es muy probable que los cambios y revisiones de la aplicación no estén basados en información precisa y actualizada. Entonces, como resultado, la nueva versión de la aplicación puede perder su objetivo y no cumplir con las necesidades o expectativas del cliente.

➤ Resumiendo, la calidad de la limpieza de datos, te ayuda a proporcionar información completa y confiable a tu equipo de trabajo para que puedan identificar las necesidades cambiantes de los clientes y mantenerse al tanto de las tendencias emergentes. El data cleansing, puede producir tasas de respuesta más rápidas, generar clientes potenciales de calidad y mejorar la experiencia del cliente.

data cleansing problemas

¿Cómo hacer data cleansing?

Si bien las técnicas utilizadas para hacer data cleansing pueden variar según los tipos de datos que almacena cada empresa, se pueden implementar los siguientes pasos básicos, que nos comparte Tableau, para empezar a limpiar la base de datos.

Eliminar los datos duplicados o irrelevantes

Paso 1 para data cleansing

En el data cleansing, te darás cuenta que la mayoría de los datos duplicados, ocurren con mayor frecuencia durante la recopilación de datos. 

¿Cómo así? Cuando realizas la combinación de datos de diferentes sitios o recibes datos de clientes de diferentes páginas de registro, existe una gran posibilidad de crear datos duplicados. Entonces, puedes aplicar data cleansing eliminando todos los datos que se repiten o que no son relevantes para los objetivos de tu negocio.

Corregir los errores estructurales

Paso 2 para data cleansing

¿Cómo se corrigen los errores estructurales con el data cleansing? Los errores estructurales ocurren cuando se mide o se transfiere datos (errores tipográficos o nomenclaturas extrañas). Estas inconsistencias pueden causar categorías mal etiquetadas.

La mejor forma de corregir los errores estructurales, es usar un software o un filtro en Excel para eliminar todas las observaciones que aparezcan como “N/A” o “no aplicable”.

 

Filtrar valores atípicos no deseados

Paso 3 para data cleansing

A menudo, te encontrarás con observaciones únicas en las que, de un simple vistazo, no parecen encajar dentro de los datos que estás analizado. ¿Te ha pasado? Es importante que elimines, a través de data cleansing, una entrada de datos incorrecta, al hacerlo, ayudarás al rendimiento de los datos con los que estás trabajando.

Sin embargo, a veces la aparición de un valor atípico mientras aplicas data cleansing, sirve para probar una teoría en la que estás trabajando. Recuerda: el hecho de que exista un valor atípico no significa que sea incorrecto. 

Manejar los datos faltantes

Paso 4 para data cleansing

Un paso importante cuando utilizas el data cleansing, es que no puedes ignorar los datos faltantes, ya que muchos algoritmos no aceptan valores vacíos. 

  • Como primera opción, puedes eliminar las observaciones que tienen valores perdidos.
  • Como segunda opción, puedes ingresar valores perdidos en base a otras observaciones.
  • Como tercera opción, puedes modificar la forma en que se utilizan los datos para navegar de manera más efectiva.

Validar y controlar la calidad

Paso 5 para data cleansing

Finalmente, el último paso para data cleansing, deberá responder estas preguntas como parte fundamental de validación de limpieza de datos.

  • ¿Tienen sentido los datos?
  • ¿Los datos siguen las reglas apropiadas de cada campo?
  • ¿Los datos obtenidos prueban o refutan una teoría importante?
  • ¿Puedes encontrar tendencias en los datos que ayuden a tu organización?
  • ¿Conseguiste datos de calidad?

Si aplicas los 5 pasos básicos de data cleansing, podrás crear una cultura de datos de calidad para tu compañía. Para hacer esto de una forma más sencilla, debes escoger las herramientas más idóneas para la depuración de datos.

 

➤ Ojito: no existe una forma absoluta de prescribir los pasos exactos en el proceso de limpieza de datos o data cleansing, porque los procesos varían de un conjunto de datos a otro. Pero es crucial que establezcas una plantilla para organizar el proceso de limpieza de datos de tu compañía. 

Finalmente, ¿necesitas un científico de datos para aplicar el data cleansing? Nosotros creemos que es importante que cuentes con una persona especializada en el análisis y limpieza de datos para obtener mejores resultados.

Esperamos haberte ayudado a resolver cualquier duda sobre data cleansing o limpieza de datos, y si te interesa conocer más sobre la big data y cómo usarla de forma inteligente en tu negocio, estás cordialmente invitado a revisar los cursos online de desarrollo web y tecnología.

¡Buena suerte, compa!

 

 

 

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