La limpieza de datos es un proceso esencial en la Data Science y en Machine Learning. Consiste en resolver anomalías en conjuntos de datos(Datasets), para poder explotarlos después. Definiciones, técnicas, casos de uso….
Los datos son esenciales en la ciencia de los datos, la inteligencia artificial y el machine learning . Es el combustible de estas tecnologías.
Por lo tanto, es muy importante garantizar la calidad de los datos. Ahora es muy fácil encontrar datos de buena calidad, limpios y estructurados en los marketplace especializados. En cambio, para que una empresa limpie sus propios datos internos, debe recurrir a la limpieza de datos.
¿Qué es el Data Cleaning o la limpieza de datos?
La limpieza de datos también conocida como «Data Cleansing» o «Data Scrubbing» engloba varios procesos destinados a mejorar la calidad de los datos. Hay muchas herramientas y prácticas para eliminar los problemas de un conjunto de datos.
Estos procesos se utilizan para corregir o eliminar registros inexactos en una base de datos o conjunto de datos. En general, esto significa identificar y sustituir los datos o registros incompletos, inexactos, corruptos o irrelevantes.
Después de una limpieza de datos correctamente realizada, todos los conjuntos de datos deben ser coherentes y estar libres de errores. Esto es esencial para el uso y la explotación de los datos.
Sin la limpieza, es probable que los resultados de los análisis estén distorsionados. Del mismo modo, un modelo de machine learning o de IA entrenado con datos erróneos puede estar sesgado o ofrecer un rendimiento deficiente.
La limpieza de datos es diferente de la transformación de datos. La limpieza consiste en convertir los datos de un formato a otro, mientras que la transformación (también llamada Wrangling o Munging) consiste en convertir los datos brutos en un formato adecuado para el análisis.
¿Para qué sirve la limpieza de datos?
Los datos son ahora un recurso esencial para las empresas de todos los sectores. En la era del Big Data, se utiliza para apoyar la toma de decisiones críticas.
Según un estudio de IBM, la mala calidad de los datos cuesta a Estados Unidos 3,1 billones de dólares al año. Y este coste está creciendo exponencialmente.
La prevención a través del Data Cleaning es relativamente asequible, pero arreglar los problemas existentes puede costar diez veces más. Y lo que es peor, arreglar un problema en los datos después de haber causado un fallo es cien veces más caro.
Los datos de baja calidad pueden provocar una gran variedad de problemas. Por ejemplo, una campaña de marketing puede estar mal orientada y, por tanto, fracasar.
En el ámbito de la sanidad, unos datos deficientes pueden llevar a tratamientos inadecuados e incluso al fracaso en el desarrollo de medicamentos. Un estudio realizado por Accenture revela que la falta de datos limpios es la principal barrera para la adopción de la IA en este campo.
En el ámbito de la logística, los datos pueden causar problemas de inventario, de planificación de las entregas y, por tanto, de satisfacción del cliente. En el ámbito de la fabricación, las fábricas que configuran los robots con datos erróneos pueden causar graves problemas.
Por último, la limpieza de datos es necesaria para cumplir con las normas de privacidad impuestas por leyes como el RGPD. Por lo tanto, sea cual sea el sector, esta práctica puede evitar grandes problemas.
Las ventajas del Data Cleaning
Una mayor calidad repercute positivamente en todas las actividades relacionadas con los datos. Los datos son cada vez más importantes en todos los sectores.
Para aprovechar al máximo esta práctica, la limpieza de datos debe considerarse un esfuerzo de toda la empresa. No sólo agiliza las operaciones de la empresa, sino que también aumenta la productividad, ya que los equipos no tienen que perder tiempo con datos incorrectos.
Las ventas pueden aumentar si los equipos de marketing tienen acceso a los mejores datos. La combinación de estos beneficios internos y externos conduce a una mayor rentabilidad.
Tipos de problemas de datos
Las empresas recogen una gran variedad de datos, procedentes de muchas fuentes. Esta información puede recogerse directamente de forma interna o de los clientes, o incluso captarse de la web y las redes sociales.
Sin embargo, en el proceso pueden surgir varios problemas. En primer lugar, un conjunto de datos puede contener datos duplicados, es decir, varios registros idénticos.
Los datos también pueden entrar en conflicto. Un conjunto de datos puede contener varios registros similares con diferentes atributos.
Por el contrario, los atributos de los datos pueden faltar. Los datos también pueden no cumplir la normativa.
Estos problemas pueden tener distintas causas. Puede tratarse de un problema de sincronización, en el que los datos no se comparten correctamente entre dos sistemas.
Otra causa puede ser un bug en las aplicaciones de procesamiento de datos. La información puede estar «escrita» con errores, mientras que los datos correctos pueden ser sustituidos por accidente.
Por último, la causa puede ser simplemente humana. Los consumidores pueden proporcionar deliberadamente datos incompletos o incorrectos para proteger su privacidad.
¿Cuáles son las características de los datos de alta calidad?
Para ser considerados de alta calidad, los datos deben cumplir varios criterios. Debe ser «válidos», lo que significa que corresponde a las normas y limitaciones establecidas por la empresa.
Los datos de calidad también deben ser precisos, completos, coherentes, uniformes y trazables. Estas son las características que afectan a la calidad de los datos y que pueden corregirse mediante la limpieza de los mismos.
Los pasos para el Data Cleaning
Para que sea eficaz, la limpieza de datos debe considerarse un proceso gradual. Para empezar, hay que establecer un plan de calidad de datos.
Este plan consiste en identificar la principal fuente de errores y problemas, y determinar cómo remediarlos. Las acciones correctoras deben distribuirse a los responsables correspondientes.
Además, hay que elegir métricas que midan la calidad de los datos de forma clara y concisa. Esto permitirá posteriormente priorizar las iniciativas de limpieza de datos.
Por último, debe identificarse un conjunto de acciones a tomar para iniciar el proceso. Estas acciones se actualizarán con el tiempo a medida que cambie la calidad de los datos y evolucione la empresa.
El segundo paso es corregir los datos en origen, incluso antes de que entren en el sistema de forma incorrecta. Esto ahorra tiempo y energía y permite corregir los problemas antes de que sea demasiado tarde.
Posteriormente, es importante medir la precisión de los datos en tiempo real. Existen varias herramientas y técnicas para ello.
Si desgraciadamente no se pueden eliminar los duplicados en el origen, es importante detectarlos y eliminarlos activamente a posteriori. También debe estandarizar, normalizar, fusionar, agregar y filtrar los datos.
Finalmente, el último paso es completar la información que falta. Una vez completado este proceso, los datos están listos para ser exportados a un catálogo de datos y analizados.
¿Cómo formarse en la limpieza de datos?
La limpieza de datos es esencial para la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Por ello, es imprescindible dominar las diferentes herramientas y técnicas que existen para trabajar en estos campos.
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