¿Qué es la elaboración de perfiles de datos y sus ventajas?

Tiempo estimado de lectura: 4 minutos

La elaboración de perfiles de datos es el proceso de creación de estadísticas sobre un conjunto de datos que permitirá a los lectores de las métricas comprender la calidad de los datos.

Suele ser una de las muchas funciones de un analista de datos.

Muchas organizaciones tienen problemas de calidad de datos, y la capacidad de identificarlos y solucionarlos ayuda a resolver muchos problemas operativos y de los clientes de forma proactiva.

Como resultado, puede ayudar a identificar errores en los datos que pueden:

  • Alimentar los informes.
  • Reducir la eficacia de los resultados del aprendizaje automático.
  • Tener un impacto normativo en los informes presentados y en la forma de medir su eficacia.
  • Los clientes insatisfechos se irritarán al recibir comunicaciones con datos incorrectos.
  • Los procesos por lotes fallarán, reduciendo la eficacia de las tareas automatizadas.

Para entender cómo aplicar un proceso eficaz de elaboración de perfiles de datos, es esencial identificar los datos en los que pueden producirse los problemas:

  • Introducción de datos por un humano.
  • Datos importados no depurados.
  • Los sistemas de terceros le proporcionan datos con errores.
  • Adquisición de empresas, integración de datos con errores.

La cantidad de datos que ahora se recogen y almacenan en los sistemas de big data, necesita un proceso de gestión y captura de errores.

¿Cuáles son las diferentes formas de perfilar los datos?

Para garantizar un alto nivel de calidad de los datos, hay que tener en cuenta algunas de las siguientes técnicas:

  • Integridad - ¿Los datos disponibles representan una imagen completa de los datos que deberían estar presentes?
  • Conformidad - ¿Los datos se ajustan a la estructura correcta tal y como se esperaría al observarlos?
  • Consistencia - Si tiene los mismos datos en dos sistemas diferentes, ¿son los mismos valores?
  • Exactitud - Habrá que asegurarse de que los datos presentes son exactos. Esto podría hacer que las decisiones que se tomen en base a ellos no sean correctas, lo que podría tener efectos conocidos.
  • Unicidad - Si hay propiedades de los datos que son únicas, ¿el conjunto de datos lo muestra?

¿Cuándo debe realizarse la elaboración de perfiles de datos?

Esto dependerá de la organización y del proceso en el que se apoye.

Vamos a exponer algunos escenarios diferentes que pueden influir en la forma de enfocar esto

Procesamiento directo: si quiere automatizar, tendrá que asegurarse de que ningún proceso automatizado falle.

En consecuencia, será necesario comprobar los datos antes de alimentar un nuevo sistema. Algunas medidas que podrían aplicarse son:

  • Escanee la fuente de datos en busca de problemas de datos conocidos.
  • Aplicar la lógica para solucionar los problemas de datos encontrados.
  • Alimente los datos a su destino una vez que se hayan realizado todas las correcciones.

Problemas que pueden surgir con esto:

  • Nuevos errores ¿cómo manejarlos, dejar que se produzcan y arreglarlos y la lógica para que se atrapen en el futuro?
  • Esto hace que se requieran correcciones en el sistema de destino, lo que lleva a la fijación de datos más adelante.
  • No se pueden controlar los datos con los errores que entran; hay que informar y validar las actualizaciones que se requieren.

2. Procesamiento por lotes - En este escenario, hay un retraso en la alimentación de los datos, ya que los datos tienen que estar disponibles para alimentar el sistema de destino.

Al igual que con el proceso automatizado, hay cierto nivel de automatización, pero hay más control en torno a cuándo se proporcionan los datos, y se puede pausar o volver a ejecutar. Algunos de los pasos que se pueden implementar son:

  • Escanear los datos y proporcionar un informe sobre su calidad. Corrige los datos si se encuentran errores y luego los sube.
  • Deje que los datos se carguen y, a continuación, mediante un informe, fíjelos en un sistema posterior.
  • Trabajar con los proveedores de los datos para mejorar la calidad de los datos recibidos.
¿Qué es la elaboración de perfiles de datos?

Escenarios en los que se puede aplicar el perfilado de datos

MediciónEjemplo de escenarioImpacto
Integridad - ¿Los datos disponibles representan una imagen completa de los datos que deberían estar presentes?DOB pobladoNo se puede utilizar como parte de las comprobaciones de seguridad cuando se habla del cliente o se calculan mal los valores que dependen de la DOB.
Conformidad - ¿Los datos se ajustan a la estructura correcta tal y como se esperaría al observarlos?  Dirección de correo electrónico incorrectaLos correos electrónicos a los clientes se devuelven; hay que hacer un seguimiento para corregirlos, el cliente no recibe una comunicación adecuada.
Consistencia - Si tienes los mismos datos en dos sistemas diferentes, ¿son los mismos valores?  Los datos almacenados en diferentes sistemas deben ser exactamente iguales.El cliente podría recibir diferentes versiones de los mismos datos.
Exactitud: habrá que asegurarse de que los datos presentes son exactos. Esto podría hacer que las decisiones que se tomen en base a ellos no sean correctas, lo que podría tener un efecto en cadena .Los datos inexactos implican decisiones incorrectasEnvío de comunicaciones a un grupo de clientes equivocado que no espera ni necesita la información.
Singularidad - Si hay propiedades de los datos que son únicas, ¿el conjunto de datos lo muestra?Los mismos datos se rellenan para diferentes conjuntos de clientes independientes.No hay visibilidad para el cliente y sus datos reales correctos. Información incorrecta procesada para ellos. El riesgo financiero y de reputación también podría ser un problema.

Formas gratuitas de extraer datos de archivos

Transmisión en directo #3

¿Cuenta con un presupuesto limitado pero busca formas gratuitas de extraer datos de archivos sin tener que recurrir a costosas herramientas en línea o a empresas a las que tendrá que pagar? Acompáñenos aquí para conocer algunas herramientas y técnicas a las que probablemente ya tenga acceso.

¿Qué hace un analista de datos?

Tiempo estimado de lectura: 4 minutos

Livestream #2 - ¿Qué hace un analista de datos?

Probablemente esté sentado oyendo hablar de big data y bases de datos, análisis de datos y aprendizaje automático y se pregunte dónde encaja un analista de datos.

Aquí vamos a ver cómo se desglosa paso a paso.

A veces se puede confundir a un analista de datos con un analista de negocio; hay sutiles diferencias:

  • Analista de negocios: Su función es documentar los requisitos del usuario en un documento que describa lo que éste desea.
    • En este caso, se crea un documento con el que todas las partes están de acuerdo y que puede utilizarse como parte de la aprobación del proyecto.
  • Analista de datos: Por otro lado, un analista de datos tomará los requisitos de la empresa y los traducirá en productos de datos.
    • Utilizan el documento para asegurarse de que el proyecto tiene los datos adecuados para cumplir los objetivos del proyecto en el lugar y el momento adecuados.

Mapeo de datos

En diferentes proyectos de datos , será necesario conciliar los datos entre los sistemas, un análisis de datos ayudará aquí.

En un ejercicio de mapeo de datos, el analista de datos deberá examinar una o varias fuentes y mapearlas en un sistema de destino.

  • Así se garantiza la coincidencia entre los dos conjuntos de datos.
  • Lo que se traduce en la capacidad de conciliar los dos sistemas.
  • Permite utilizar los datos en múltiples sistemas, sabiendo que la consistencia está en su lugar.
  • Coherencia de los tipos de datos entre los sistemas.
  • Garantiza que los errores de validación de datos sean mínimos.

A menudo, un analista de datos construye una matriz de trazabilidad que rastrea el elemento de datos desde su creación hasta su consumo.

Calidad de los datos

En la mayoría de las empresas, habrá equipos (dependiendo de su tamaño) dedicados a esto, y su aportación será fundamental para el uso de los datos actuales y futuros.

La calidad de los datos es una tarea importante que puede repercutir en los informes internos y externos y en la capacidad de una empresa para tomar decisiones con precisión.

Algunas de las áreas que podrían ser examinadas son:

(A) Investigar los datos duplicados - Puede haber una serie de razones por las que hay que comprobarlo:

  • Los datos se introdujeron manualmente varias veces.
  • Un proceso automatizado se ejecutó varias veces.
  • Un cambio en un sistema informático ha duplicado datos sin saberlo.

(B) Detección de errores - Esto podría completarse junto con la notificación de datos que se describe a continuación.

  • Normalmente, las empresas tendrán claramente reglas que recogen los errores de datos que no se esperan.
  • Un analista de datos analizará por qué se producen estos errores.

(C) Comprobación de los datos que faltan.

  • La alimentación de datos ha fallado. Será necesario solicitar la recarga de los datos.
  • Los datos que no se solicitaron como parte de los requisitos de la empresa confirman que este es el caso.

(D) Mejora de los datos con información adicional - ¿Existe información adicional que pueda añadirse para enriquecer el conjunto de datos?

(E) Comprobar que los datos están en el formato correcto - Hay situaciones en las que esto puede salir mal, y un ejemplo es que un campo de fecha se rellene con texto.

Informes de datos

En algunas de las áreas anteriores, hemos tocado la importancia de la calidad de los datos.

En última instancia, puede ser necesario hacer un seguimiento:

  • Calidad de los datos - Construya informes para capturar la calidad de los datos basados en mediciones empresariales predefinidas.
  • Informes en tiempo real: no hay clientes nuevos ni clientes que hayan abandonado una organización.
  • Seguimiento de los objetivos - ¿Se ha cumplido el objetivo fijado por la empresa diaria, semanal o mensualmente?
  • Informes de gestión: cree informes que proporcionen información a los paquetes de gestión que ofrezcan una visión general del rendimiento de la empresa.

Pruebas de datos

Las organizaciones pasan por proyectos de cambio en los que se introducen o mejoran nuevos datos.

En consecuencia, el analista de datos tendrá que realizar una serie de tareas:

  • Escriba scripts de prueba - Escriba todos los scripts para el recuento de registros, las transformaciones y las comparaciones entre tablas.
  • Validación del tipo de datos - Garantiza que todos los datos nuevos serán iguales a los otros datos donde se almacenan.
  • Sin pérdida de datos - Compruebe que todos los datos se importan correctamente sin que se trunquen.
  • Recuento de registros - Escriba una secuencia de comandos SQL que complete una conciliación entre el origen y el destino.
  • Transformación de datos - Asegúrese de que las transformaciones se aplican correctamente.

Apoyo a los proyectos de datos

Los proyectos ad hoc son habituales, y a veces se convierten en una prioridad para las empresas, ya que se ocupan de los requisitos que surgen como parte de una necesidad empresarial inmediata.

Los analistas de datos serán llamados para apoyar proyectos en los que sea necesario garantizar que los datos requeridos sean de un nivel que cumpla con los resultados del proyecto:

Algunas de las áreas más comunes en las que esto puede ocurrir son:

  • Extraer los datos en los casos en los que se ha detectado que se han corrompido.
  • Investigar los cambios en los datos, para analizar si se ha producido una violación de los mismos.
  • Un organismo regulador externo ha solicitado información para respaldar algunos informes presentados.
  • Un cliente ha solicitado toda la información de la empresa sobre él; suele ser el caso de una solicitud de GDPR .