¿Qué es el perfilado de datos? Definición, usos y mejores prácticas

Hay ciertas métricas de calidad de datos a las que debes prestar especial atención en tu proceso de perfilado de datos. Entre ellas están:

• Integridad: ¿Tienen tus datos existentes algún valor en blanco o cero? ¿Hay algún dato faltante o desconocido?
• Formato: ¿Los datos que recopilaste cumplen con tus requisitos? ¿Tiene el formato correcto?
• Coherencia: ¿Puedes sacar conclusiones fiables utilizando tu conjunto de datos?
• Duplicación: ¿Contiene tu conjunto de datos demasiados duplicados?
• Precisión: ¿Los datos de tu público son objetivos y están actualizados? ¿Hay algún dato mal estructurado?
• Integridad: ¿Están tus datos vinculados a información relevante? ¿Se recopilan de manera oportuna?

El perfilado de datos te permite comprender y organizar tus datos. Te indica si los datos que tienes son adecuados para una investigación más exhaustiva, y los prepara para su procesamiento y la presentación de informes y análisis de datos. En resumen, crear perfiles minimiza los riesgos e inexactitudes de tus proyectos de datos, y ayuda a tu empresa a tomar decisiones críticas que pueden afectar a su éxito.

Ventajas del perfilado de datos

No importa lo grande o pequeño que sea tu negocio, el crecimiento comienza con los datos que recopilas. Estas son las 4 ventajas principales del perfilado de datos:

Datos de alta calidad

Crear perfiles elimina los malos datos de tu almacén de datos, tanto si están duplicados como si son irrelevantes. No importa de cuántas fuentes recopiles los datos; crear perfiles te ayuda a seleccionar la información correcta a partir de la cual sacar conclusiones, para que puedas tomar decisiones con seguridad.

Conjuntos de datos organizados y fáciles de buscar

El etiquetado y categorización de los datos es un componente crucial de la creación de perfiles, que ayuda en el proceso de gestión de datos. Proporciona a tus ingenieros de datos una visión general clara de tus conjuntos de datos, por lo que les resulta más fácil buscar datos de calidad con palabras clave, descubrir patrones y desarrollar una estrategia de datos.

Prevención de errores

El perfilado de datos te permite identificar los problemas con antelación, y corregirlos antes de que se conviertan en un problema más grande. Cualquier dato faltante y los valores de datos mal estructurados se descartan antes de que se conviertan en parte de tus análisis de datos, y así impedir que sesguen tus resultados. También te ayuda a mejorar y agilizar tu proceso de almacenamiento de datos.

Decisiones fundamentadas, basadas en datos

Mejorar la calidad de los datos mediante la creación de perfiles te permite juzgar en base a pruebas empíricas. La alta calidad de los datos, sobre todo en términos de datos coherentes y bien formateados, también te da la opción de emplear algoritmos analíticos de machine learning e inteligencia artificial para tomar decisiones predictivas.

Desafíos del perfilado de datos

Aunque la evaluación de la calidad es parte esencial de cualquier iniciativa de datos, hay algunas consideraciones a tener en cuenta, entre ellas:

Logística computacional

Además del tiempo suficiente y un perfilador de datos experto, las capacidades de perfilado de datos de tu empresa también se basan en el rendimiento de tu sistema informático. Se necesita una gran cantidad de memoria y espacio en el disco para llevar a cabo un proyecto de creación de perfiles a gran escala, lo que puede ser caro.

Dificultad para crear perfiles de datos dinámicos

Los conjuntos de datos cambian de vez en cuando, y deben ser reexaminados para volver a ser útiles. ¿Es posible actualizar los resultados y mejorar la calidad de los datos sin tener que mirar los conjuntos de datos enteros una y otra vez?

Anomalías estadísticas

Si un dato cualitativo o numérico se muestra 3 o 4 veces, puede ser un duplicado, pero si aparece más de 10 o 15 veces, ¿es estadísticamente significativo? ¿Cómo determinas si debe incluirse en tu análisis? ¿Cómo mantienes la integridad de tus datos?

Tipos de perfiles de datos

Descubrimiento de estructuras

El descubrimiento de estructuras se basa en la coherencia y el formato. Por ejemplo, para un grupo de entradas de números de teléfono, podrías querer comprobar si alguna de ellas contiene símbolos o letras en lugar de solo números.

El descubrimiento de estructuras también emplea análisis estadísticos básicos para recopilar información como la variación estándar, la media y el modo. Esto te puede ayudar a observar patrones y corregir problemas.

Descubrimiento de contenido

El descubrimiento de contenido busca errores en los registros de datos individuales. Este tipo de creación de perfiles detecta problemas de calidad de datos, como valores faltantes e información ambigua.

El descubrimiento de contenido es una comprobación importante que debe hacerse cuando se gestionan datos, sobre todo cuando se trata de campos de datos que requieren precisión. Una dirección, por ejemplo, no está completa a menos que tenga el código postal correspondiente. Las abreviaturas, como el uso de "c/" para "calle" y "BCN" para "Barcelona," también pueden afectar a los sistemas de envío de correo. Aunque estos problemas pueden parecer inocuos, marcan la diferencia.

Descubrimiento de relaciones

El descubrimiento de relaciones cataloga las conexiones entre diferentes conjuntos de datos, incluyendo las similitudes y diferencias. A veces, es necesario combinar dos conjuntos de datos para crear valor. Por ejemplo, el nombre de un cliente debe coincidir con su dirección correcta para garantizar la entrega del producto. El descubrimiento de relaciones también es esencial para la obtención de muestras, duplicación y transferencia de datos, de modo que se pueda mantener la integridad de los datos.

Herramientas y técnicas de perfilado de datos

Hay diferentes herramientas y técnicas de perfilado para mejorar la calidad de los datos y resolver problemas de calidad de datos. Aquí tienes algunas técnicas de perfilado de datos para ayudarte a empezar:

• Perfilado en columna: Ante todo, el perfilado en columna realiza análisis de frecuencia. Cuenta el número de veces que aparece un valor en una sola columna. A continuación, utiliza esta información para descubrir patrones y producir estadísticas. En las columnas numéricas, se suelen calcular el valor mínimo, la media y la desviación estándar.
• Perfilado entre columnas: El perfilado entre columnas se ocupa del análisis de claves y del análisis de las dependencia. El análisis de claves busca claves principales que identifiquen cada conjunto de datos, como el nombre del cliente, número de producto o número de matrícula. El análisis de la dependencia busca conexiones dentro de un conjunto de datos.
• Perfilado entre tablas: El perfilado entre tablas es más complejo. Analiza varias columnas en diferentes tablas para localizar relaciones y dependencias más amplias. En este proceso a menudo se descubren datos aislados y discrepancias.
• Validación de reglas de datos: Notas de validación de reglas de datos en las que se puede mejorar la calidad de los datos, cotejando los datos que recopilaste con determinados estándares establecidos.

Ahora que entiendes las técnicas básicas, echemos un vistazo a algunas herramientas de perfilado de datos:

• Informatica Data Quality: Una herramienta de perfilado que te permite automatizar tu evaluación de calidad de datos. Informatica Data Quality encuentra relaciones y marca problemas dentro de tus datos y apoya la transformación de los datos con la estandarización, validación, enriquecido y más.
• Aggregate Profiler: Aggregate Profiler es una herramienta de calidad de datos de código abierto y de perfilado de datos. Es una herramienta de código abierto que admite la generación, preparación y enmascaramiento de datos. También cuenta con alertas en tiempo real para problemas y cambios en los datos.
• Oracle Enterprise Data Quality: Esta herramienta está integrada con Oracle Master Data Management y proporciona perfilado de datos, auditoría, limpieza y correspondencia para una serie de tipos de datos como datos de clientes, productos, financieros y operativos.

Saca el máximo partido a tus datos

Saca el máximo partido a tus datos con el perfilado de datos. Garantiza la mejor calidad de datos, para que puedas tomar decisiones basadas en datos que lleven a tu negocio al siguiente nivel.

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