¿Qué es la limpieza de datos?

El objetivo de la limpieza de datos es ayudar a garantizar que los datos sean precisos, completos, coherentes y utilizables para el análisis o la toma de decisiones. Los procesos de limpieza de datos funcionan para abordar problemas comunes de calidad de datos, como duplicados, valores faltantes, incongruencias, errores de sintaxis, datos irrelevantes y errores estructurales.

La limpieza de datos también es un componente fundamental de la gestión eficaz de datos, que ayuda a garantizar que los datos sigan siendo precisos, seguros y accesibles en cada etapa de su ciclo de vida.

Los datos de alta calidad o "limpios" son cruciales para adoptar eficazmente la inteligencia artificial (IA) y las herramientas de automatización. Las organizaciones también pueden utilizar la IA para ayudar a agilizar el proceso de limpieza de datos.

Las organizaciones con datos limpios y bien gestionados están mejor equipadas para tomar decisiones confiables basadas en datos, responder rápidamente a los cambios del mercado y optimizar las operaciones del flujo de trabajo.

La limpieza de datos es un componente integral de la ciencia de datos, ya que es un primer paso esencial para la transformación de datos: la limpieza de datos mejora la calidad de los datos, y la transformación de datos convierte esos datos sin procesar de calidad en un formato utilizable para el análisis.

La transformación de datos permite a las organizaciones desbloquear todo el potencial de los datos para usar business intelligence (BI), data warehouses y analytics de big data. Si los datos de origen no son limpios, los resultados de estas herramientas y tecnologías podrían ser poco confiables o inexactos, lo que lleva a malas decisiones e ineficiencias.

Del mismo modo, los datos limpios también sustentan el éxito de la IA y machine learning (ML) en una organización. Por ejemplo, la limpieza de datos ayuda a garantizar que los algoritmos de ML se entrenen con conjuntos de datos precisos, coherentes y sin sesgo. Sin esta base de datos limpios, los algoritmos podrían producir predicciones inexactas, incongruentes o con sesgo, lo que reduce la eficacia y confiabilidad de la toma de decisiones.

Los beneficios clave de la limpieza de datos incluyen:

• Toma de decisiones fundamentada
• Productividad mejorada
• Eficiencia de costos
• Cumplimiento y seguridad de los datos
• Rendimiento mejorado del modelo
• Mejora de la congruencia de los datos

Las decisiones basadas en datos limpios y de alta calidad tienen más probabilidades de ser efectivas y estar alineadas con los objetivos comerciales. Por el contrario, las decisiones empresariales basadas en datos sucios, con información duplicada, errores tipográficos o incoherencias, pueden dar lugar a recursos desperdiciados, oportunidades perdidas o errores estratégicos.

Los datos limpios permiten a los empleados dedicar menos tiempo a corregir errores e incongruencias, acelerando el procesamiento de datos. Así, los equipos tienen más tiempo para enfocarse en el análisis de datos y los insights.

La mala calidad de los datos puede dar lugar a errores costosos, como un exceso de inventario debido a registros duplicados o una interpretación errónea del comportamiento de los clientes a causa de datos incompletos. La limpieza de datos ayuda a prevenir estos errores, ahorrando dinero y reduciendo los riesgos operativos.

Los datos limpios pueden ayudar a las organizaciones a cumplir con las regulaciones de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea al mantener los datos precisos y actualizados. También evita la retención accidental de información redundante o confidencial, lo que reduce los riesgos de seguridad.

La limpieza de datos es esencial para entrenar modelos de machine learning eficaces. Los datos limpios mejoran la precisión de los resultados y ayudan a garantizar que los modelos se generalicen bien a nuevos datos, lo que lleva a predicciones más sólidas.

La limpieza de datos ayuda a garantizar que los datos combinados sean coherentes y utilizables en todos los sistemas, evitando problemas que puedan surgir de formatos o estándares de datos en conflicto. Esto es importante para la integración de datos, donde los datos limpios y estandarizados ayudan a garantizar que los sistemas dispares puedan compartir y comunicarse de manera efectiva.

La limpieza de datos suele comenzar con la evaluación. También conocida como perfilado de datos, esta evaluación implica revisar un conjunto de datos para identificar problemas de calidad que requieran corrección. Cuando se identifican, las organizaciones pueden emplear varias técnicas de limpieza de datos, que incluyen:

• Normalización
• Abordar los valores atípicos
• Deduplicación
• Abordar los valores faltantes
• Validación

Las incongruencias surgen cuando los datos se representan en diferentes formatos o estructuras dentro del mismo conjunto de datos. Por ejemplo, una discrepancia común es el formato de fecha, como “MM-DD-AAAA” frente a “DD-MM-AAAA”. La estandarización de formatos y estructuras puede ayudar a garantizar la uniformidad y compatibilidad para un análisis preciso.

Los valores atípicos son puntos de datos que se desvían significativamente de otros en un conjunto de datos, causados por errores, eventos raros o anomalías verdaderas. Estos valores extremos pueden distorsionar el análisis y la precisión del modelo al sesgar los promedios o las tendencias. Los profesionales de la gestión de datos pueden abordar los valores atípicos evaluando si son errores de datos o valores significativos. Luego, pueden decidir retener, ajustar o eliminar esos valores atípicos en función de la relevancia para el análisis.

La deduplicación de datos es un proceso de racionalización en el que los datos redundantes se reducen eliminando copias adicionales de la misma información. Los registros duplicados ocurren cuando se repite el mismo punto de datos debido a problemas de integración, errores de entrada manual de datos o fallas del sistema. Los duplicados pueden inflar los conjuntos de datos o distorsionar el análisis, lo que lleva a conclusiones inexactas.

Los valores faltantes surgen cuando los puntos de datos están ausentes debido a una recopilación de datos incompleta, errores de entrada o fallas del sistema. Estas deficiencias pueden distorsionar el análisis, reducir la precisión del modelo y limitar la utilidad del conjunto de datos. Para solucionar este problema, los profesionales de datos pueden reemplazar los datos que faltan por datos estimados, eliminar entradas incompletas o marcar los valores faltantes para una investigación más profunda.

Una última revisión al final del proceso de limpieza de datos es crucial, ya que se verifica que los datos están limpios, son precisos y están listos para su análisis o visualización. La validación de datos suele implicar el uso de una inspección manual o de herramientas automatizadas de limpieza de datos para comprobar si quedan errores, datos incoherentes o anomalías.

Los científicos de datos, analistas de datos, ingenieros de datos y otros profesionales de la gestión de datos pueden realizar técnicas de limpieza de datos a través de métodos manuales, como inspección visual, referencias cruzadas o tablas dinámicas en hojas de cálculo de Microsoft Excel.

También pueden usar lenguajes de programación, como Python, SQL y R para ejecutar scripts y automatizar el proceso de limpieza de datos. Muchos de estos enfoques están respaldados por herramientas de código abierto, que brindan flexibilidad y soluciones rentables para organizaciones de todos los tamaños.

Sin embargo, la IA también se puede utilizar para ayudar a automatizar y optimizar varios pasos de limpieza de datos, que incluyen:

• Análisis de datos de origen: las herramientas de limpieza de datos impulsadas por IA pueden identificar automáticamente patrones, anomalías e incongruencias en los datos de origen. La IA también puede sugerir reglas de negocio relevantes mediante el análisis de tendencias y relaciones de datos, lo que reduce los esfuerzos manuales para definir estas reglas. Por ejemplo, la IA puede identificar que una columna de números de teléfono a menudo tiene códigos de área faltantes y luego sugerir una regla para la estandarización.

• Estandarización de datos: el procesamiento de lenguaje natural (PLN) puede estandarizar texto no estructurado, como el formato de direcciones o descripciones de productos. Los modelos de machine learning también pueden identificar y recomendar formatos coherentes para datos, como fechas o monedas. Los generadores de expresiones regulares impulsados por IA pueden automatizar la detección y normalización de formatos incoherentes.

• Consolidación de duplicados: los modelos de IA basados en reglas o aprendidos pueden decidir cuál es el mejor registro para “sobrevivir” al eliminar duplicados, teniendo en cuenta la precisión, la actualidad o la confiabilidad. Por ejemplo, los modelos pueden priorizar campos específicos en función del contexto, como mantener la dirección de correo electrónico más reciente en el registro consolidado.

• Aplicación de reglas: los modelos de IA pueden automatizar la creación y aplicación de reglas de limpieza de datos aprendiendo de las correcciones históricas y del feedback. Pueden aplicar estas reglas de forma dinámica a múltiples conjuntos de datos, lo que ayuda a garantizar la coherencia entre los sistemas. Los sistemas de IA también pueden generar reglas personalizadas para industrias o ámbitos específicos, como los números de identificación del impuesto sobre el valor agregado (IVA) en la Unión Europea.