Las empresas integran software o aplicaciones para garantizar que los conjuntos de datos se preparen adecuadamente y se puedan utilizar de la mejor manera posible para eliminar los datos incorrectos. Específicamente, puede determinar qué fuentes tienen o están ocasionando problemas de calidad de datos que, en última instancia, afectan el éxito operacional y financiero general de su empresa. Este proceso también realizará una evaluación necesaria de la calidad de los datos.

El primer paso del perfilado de datos es recopilar fuentes de datos y metadatos asociados para analizarlos, lo que a menudo puede llevar al descubrimiento de relaciones externas importantes. Los pasos siguientes tienen como objetivo limpiar los datos para garantizar una estructura unificada y eliminar los duplicados, entre otras cosas. Una vez que los datos se hayan limpiado, el software de perfilado de datos describirá el conjunto de datos con estadísticas y puede incluir cosas como la media, el valor mínimo/máximo y la frecuencia. A continuación, describiremos las técnicas adecuadas de perfilado de datos.

Si bien el perfilado de datos se superpone con la minería de datos, tiene un objetivo diferente. ¿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 para respaldar la gestión de datos.

• El perfilado de datos, a diferencia de la minería de datos, genera 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 precisos y que no haya errores.

El perfilado de datos debe ser una parte esencial de la gestión de datos de una empresa y debe considerarse como un componente fundamental de la limpieza de datos. No solo puede ayudar a comprender los datos, sino que también puede verificar que los datos estén a la altura de las medidas estadísticas estándar. Un equipo de analistas puede abordar el perfilado de datos de muchas maneras diferentes, pero generalmente se divide en tres categorías principales con el mismo objetivo: mejorar la calidad de los datos y mejorar su comprensión.

Estos son los enfoques que los analistas pueden usar para perfilar sus datos:

• Descubrimiento de estructuras: este enfoque se centra en el formato de los datos y en garantizar que sean consistentes en toda la base de datos. Hay varios procesos diferentes que los analistas pueden usar en este enfoque al examinar la base de datos. Uno es la coincidencia de patrones, que puede ayudar a comprender la información específica del formato. Un ejemplo de esto es si está alineando números de teléfono y falta un valor. Esto es algo que el descubrimiento de estructuras podría pasar por alto.
• Descubrimiento de contenido: este tipo se refiere a cuando se analizan filas de datos en busca de errores o problemas sistémicos. Este proceso es un examen más detallado de los elementos individuales de la base de datos y puede ayudar a encontrar valores incorrectos.
• Descubrimiento de relaciones: este tipo implica averiguar qué datos están siendo usados y tratar de encontrar la conexión entre cada conjunto. Para hacer esto, los expertos comenzarán analizando los metadatos para descubrir cuáles son las relaciones entre los datos y luego reducirán las conexiones entre campos específicos.
  

En términos generales, el perfilado de datos tiene pocas o ninguna desventaja. Una cosa es tener una buena cantidad de datos, pero la calidad importa y ahí es cuando el perfilado de datos entra en juego. Cuando tiene datos estandarizados que tienen un formato preciso, deja pocas o ninguna posibilidad de que haya clientes insatisfechos o falta de comunicación.

Los desafíos son en su mayoría de naturaleza sistémica porque si, por ejemplo, sus datos no están todos en un solo lugar, es muy difícil localizarlos. Pero con la instalación de ciertas herramientas y aplicaciones de datos no debería ser un problema y solo puede beneficiar a la empresa en cuanto a la toma de decisiones se refiere. A continuación se describen otros beneficios y retos importantes.

Beneficios

A diferencia de cualquier otra herramienta, el perfilado de datos puede ofrecer un gran panorama general de los datos. Más específicamente, puede esperar:

• Análisis más precisos: un perfil de datos completo garantizará una mejor calidad y datos más confiables. Perfilar correctamente sus datos puede ayudarle a comprender mejor la relación entre diferentes conjuntos y fuentes de datos, además de respaldar los procedimientos de gestión de datos.

• Información centralizada: al examinar y analizar sus datos mediante el perfilado de datos, puede esperar que la calidad de estos sea mucho mayor y estén bien organizados. La revisión de los datos de origen eliminará errores y resaltará las áreas con más problemas. Luego entregará insights y organizará sus datos para centralizarlos de la mejor manera posible.

Retos

Los retos del perfilado de datos generalmente derivan de la complejidad del trabajo que implica. Más específicamente, puede esperar:

• Altos costos y lentitud: el perfilado de datos puede volverse muy complejo cuando se intenta implementar un programa exitoso, debido en parte al gran volumen de datos que recopila una empresa típica. Contratar expertos capacitados para analizar los resultados y luego tomar decisiones sin las herramientas correctas puede volverse una tarea muy costosa y prolongada.

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

No importa cuál sea el enfoque, las siguientes herramientas y mejores prácticas optimizan la precisión y la eficiencia del perfilado de datos:

Perfilado de columnas: este método escanea tablas y cuenta la cantidad de veces que aparece cada valor dentro de cada columna. La creación de perfiles de columnas puede ser útil para encontrar patrones y distribución de frecuencias dentro de una columna.

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

Perfilado de tablas cruzadas: esta técnica utiliza análisis de claves para identificar datos perdidos. El análisis de claves externas 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 a partir de reglas y estándares establecidos para verificar que, de hecho, siguen esas reglas predefinidas.

Integridad de claves: este método garantiza que las claves estén siempre presentes en los datos e identifica las claves huérfanas, que pueden generar problemas.

Cardinalidad: esta técnica verifica relaciones, como uno a uno y uno a varios, entre conjuntos de datos.

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

Aunque el perfilado de datos puede mejorar la precisión, calidad y usabilidad en múltiples contextos en todas las industrias, sus casos de uso más destacados incluyen:

Transformación de datos: antes de que los datos puedan procesarse, deben transformarse en un conjunto útil 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. De hecho, IBM Db2 Warehouse on Cloud es un almacén de datos en la nube flexible diseñado para ofrecer analítica e IA de alto rendimiento. Este almacén de datos le permite agregar datos de toda su empresa.  

Además, ELT (extraer, cargar y transformar) y ETL (extraer, transformar y cargar) son procesos de integración de datos que mueven datos sin procesar desde un sistema de origen a una base de datos de destino. IBM ofrece soluciones y servicios de integración de datos diseñados para respaldar una línea de trabajo de datos preparada para el uso empresarial y brindarle a su organización las herramientas que necesita para escalar de manera eficiente.

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

Optimización de consultas: si desea tener la información más precisa y optimizada sobre su empresa, el perfilado de datos es fundamental. El perfilado de datos toma en cuenta la información de las características de una base de datos y crea estadísticas sobre cada base de datos. El software IBM i 7.2 ofrece base de datos de gran rendimiento y optimización de consultas para ese propósito. El objetivo de la rotación de bases de datos es minimizar el tiempo de respuesta de sus consultas haciendo el mejor uso de los recursos de su sistema.