¿Qué es el perfilado de datos?

El objetivo principal es conocer la calidad de los datos utilizando métodos para revisarlos y resumirlos y, a continuación, evaluar su estado. El trabajo suele ser realizado por ingenieros de datos que utilizarán diversas business rules (reglas empresariales) y algoritmos analíticos.

El perfilado de datos evalúa los datos en función de factores como su precisión, coherencia y relevancia en el presente para detectar si carecen de estos factores o tienen valores nulos. Un resultado podría ser algo tan simple como estadísticas, tales como cifras o valores en forma de columna, según el conjunto de datos del que se trate. La elaboración de perfiles de datos puede emplearse en proyectos que impliquen el almacenamiento de datos o business intelligence, y es aún más beneficiosa para big data. El perfilado de datos puede ser un precursor importante del procesamiento y analytics de datos.

Las empresas integran software o aplicaciones para garantizar que los conjuntos de datos se preparen adecuadamente a fin de aprovecharlos al máximo y eliminar datos incorrectos. Específicamente, puede determinar qué fuentes tienen o están creando problemas de data quality, lo que en última instancia afecta el éxito operativo y financiero general de su empresa. En este proceso también se realizará una evaluación de necesaria de data quality.

El primer paso para el perfilado de datos consiste en recopilar fuentes de datos y metadatos asociados para su análisis, lo que a menudo puede conducir al descubrimiento de relaciones ajenas clave. En los siguientes pasos se pretende limpiar los datos para garantizar una estructura unificada y eliminar duplicaciones, entre otras cosas. Una vez depurados los datos, el software de perfilado de datos devolverá estadísticas para describir el conjunto de datos y puede incluir datos como la media, el valor mínimo/máximo y la frecuencia. A continuación, describiremos las técnicas adecuadas para el perfilado de datos.

Si bien existe una superposición con la minería de datos, la creación de perfiles de datos tiene un objetivo diferente en mente. ¿Cuál es la diferencia?

• El perfilado de datos ayuda a comprender los datos y sus características, mientras que la minería de datos es el proceso de descubrir patrones o tendencias mediante el análisis de los datos.

• El perfilado de datos se centra en la recopilación de metadatos y luego en el uso de métodos para analizarlos y respaldar el data management.

• El perfilado de datos, a diferencia de la minería de datos, produce un resumen de las características de los datos y permite su uso.

En otras palabras, el perfilado de datos es la primera de las herramientas que se utilizan para garantizar que los datos sean correctos y no haya errores.

El perfilado de datos debería ser una parte esencial de la manera en que una organización maneja sus datos y las empresas deberían considerarlo como un componente clave de la limpieza de datos. No solo puede ayudarle a comprender sus datos, sino que también puede verificar que estos cumplan con la medida estadística estándar. Un equipo de analistas puede abordar el perfilado de datos de muchas maneras diferentes, pero normalmente se divide en tres categorías principales teniendo el mismo objetivo en mente: mejorar la calidad de sus datos y aumentar sus conocimientos.

A continuación, presentamos las perspectivas desde las que los analistas pueden perfilar sus datos:

• Descubrimiento de estructuras: este enfoque se centra en el formato de los datos y en garantizar su coherencia a lo largo de la base de datos. Existen diversos procesos que los analistas pueden utilizar para este enfoque al examinar la base de datos. Uno de ellos es la coincidencia de patrones, que puede ayudarle a comprender la información específica del formato. Un ejemplo de esto es si se están alineando números telefónicos y uno de ellos tiene un missing value. Esto es algo que podría detectarse en el descubrimiento de estructuras.
  
  
• Descubrimiento de contenido: con este enfoque se analizan filas de datos en busca de errores o problemas sistémicos. Este proceso es una mirada más cercana a los elementos individuales de la base de datos y puede ayudarle a encontrar valores incorrectos.
  
  
• Descubrimiento de relaciones: esta perspectiva conlleva averiguar qué datos están en uso e intentar encontrar la relación entre cada conjunto. Para ello, los analistas comenzarán con el análisis de metadatos para descubrir cuáles son las relaciones entre los datos y luego reducirán las asociaciones entre campos específicos.
  

En términos generales, el perfilado de datos, supone, si acaso, ligeras fallas, casi nulas. Una cosa es tener una cantidad considerable de datos, pero la calidad importa y ahí es cuando entra en juego el perfilado de datos. Al tener datos estandarizados que están formateados con precisión, cabe poca o ninguna posibilidad de que haya clientes descontentos o falta de comunicación.

Los retos son sobre todo de carácter sistémico, porque si, por ejemplo, sus datos no residen todos en el mismo sitio, resulta muy difícil localizarlos. Pero con la instalación de determinadas herramientas y aplicaciones de datos no debería ser un problema y solo puede beneficiar a una empresa al momento de tomar decisiones. Veamos con más detalle otros importantes beneficios y desafíos.

El perfilado de datos puede ofrecer una amplia visión general de los datos como ninguna otra herramienta. Más específicamente, puede esperar:

• Analytics más precisos: un perfilado completo de los datos garantizará una mejor calidad y confiabilidad de los mismos. Perfilar adecuadamente sus datos puede facilitar la comprensión de la relación entre diferentes conjuntos y fuentes de datos, y ayudar a respaldar los procedimientos de la gobernanza de datos.

• Mantiene la información centralizada: al examinar y analizar sus datos a través del perfilado de datos, puede esperar que el data quality sea mucho mejor y esté bien organizado. En los comentarios de los datos de origen, se eliminarán errores y destacarán las áreas con más problemas. Posteriormente, se generarán insights y organización que centralizarán sus datos de la mejor manera posible

Los desafíos del perfilado de datos suelen derivarse de la complejidad del trabajo que supone. Más específicamente, puede esperar:

• Procedimiento costoso que requiere tiempo: el perfilado de datos puede volverse muy complejo cuando se trata de implementar un programa exitoso debido en parte al gran volumen de datos que recopila una organización típica. Contratar expertos capacitados para analizar los resultados y luego tomar decisiones sin las herramientas adecuadas puede resultar muy costoso y llevar mucho tiempo.

• Recursos insuficientes: para iniciar el proceso de perfilado de datos, una empresa necesita tener todos sus datos de manera integral, lo que a menudo no es el caso. Si los datos se encuentran en diferentes departamentos y no hay un profesional de datos capacitado, puede ser muy difícil perfilar los datos de una empresa en su conjunto.

Independientemente de cuál sea el enfoque, las siguientes herramientas y prácticas recomendadas optimizan la precisión y la eficiencia del perfilado de datos:

Perfilado de columnas: en este método se analizan las tablas y se cuenta el número de veces que aparece cada valor dentro de cada columna. El perfilado de columnas puede ser útil para encontrar patrones y distribución de frecuencias dentro de una columna.

Perfilado entre columnas: esta técnica se compone de dos procesos: análisis de claves y análisis de dependencias. El proceso de análisis de claves analiza la matriz de valores de atributos buscando una posible clave principal. Mientras que el proceso de análisis de dependencias funciona para identificar qué relaciones o patrones están integrados en el conjunto de datos.

Perfilado entre tablas: esta técnica utiliza el análisis de claves para identificar datos perdidos. El análisis de claves ajenas identifica registros huérfanos o diferencias generales para examinar la relación entre conjuntos de columnas en diferentes tablas.

Validación de reglas de datos: este método evalúa los conjuntos de datos en comparación con las reglas y estándares establecidos para verificar que de hecho están siguiendo esas reglas predefinidas.

Integridad de las claves: asegurar que las claves estén siempre presentes en los datos e identificar las claves huérfanas, lo cual puede ser un problema.

Cardinalidad: esta técnica verifica relaciones como uno a uno (one-to-one) y uno a muchos (one-to-many), entre conjuntos de datos.

Distribución de patrones y frecuencias: esta técnica garantiza que los campos de datos tengan el formato correcto.

Si bien el perfilado de datos mejora la precisión, la calidad y la usabilidad en múltiples contextos en todas las industrias, entre sus casos de uso más destacados, podemos mencionar:

Transformación de datos: antes de que los datos puedan procesarse, deben transformarse en un conjunto utilizable y organizado. Este es un paso importante antes de crear un modelo de predicción y examinar los datos, por lo tanto, el perfilado de datos debe realizarse antes de cualquiera de estos pasos. Esto se puede lograr con IBM Db2, la base de datos nativa de la nube creada para impulsar la transformación de datos.

Además, ELT (extraer, cargar, transformar) y ETL (extraer, transformar, cargar) son procesos de integración de datos que mueven datos sin procesar de un sistema de origen a una base de datos de destino. IBM ofrece servicios y soluciones de integración de datos para admitir una canalización de datos preparada para entrar en funcionamiento y proporcionar a su empresa las herramientas que necesita para escalar de forma eficiente.

Integración de datos: para integrar correctamente varios conjuntos de datos, primero debe comprender las relaciones entre cada uno de ellos. Este es un paso vital cuando se trata de comprender las métricas de los datos y de determinar cómo vincularlos. 

Optimización de consultas: si desea tener la información más precisa y optimizada sobre su empresa, el perfilado de datos es imprescindible. El perfilado de datos tiene en cuenta la información sobre las características de una base de datos y genera estadísticas sobre cada una. El software IBM i 7.2 optimiza el rendimiento de la base de datos y las consultas precisamente para ese fin. El objetivo de la conversión de bases de datos es minimizar el tiempo de respuesta de sus consultas haciendo el mejor uso de los recursos de su sistema.