¿Qué es la preparación de datos?

La preparación de datos es el proceso de limpieza, transformación y reestructuración de datos para que los usuarios puedan utilizarlos para el análisis, la inteligencia empresarial y la visualización. En la era del big data, suele ser una tarea larga para los ingenieros de datos o los usuarios, pero es esencial para poner los datos en contexto. Este proceso convierte los datos en conocimientos y elimina los errores y sesgos derivados de la mala calidad de los datos.

La preparación de los datos puede implicar una serie de tareas, como las siguientes

• Limpieza de datos: Eliminación de valores no válidos o ausentes.
• Transformación de datos: Convertir los datos de un formato a otro.
• Reestructuración de datos: Agregación de datos o creación de nuevas características.

Los científicos de datos pasan la mayor parte de su tiempo preparando los datos. Según un estudio reciente de Anaconda, los científicos de datos dedican al menos el 37% de su tiempo a preparar y limpiar los datos.

La cantidad de tiempo que se dedica a las tareas de preparación de los datos hace que muchos científicos de datos sientan que la preparación de los datos es la peor parte de su trabajo, pero sólo se puede obtener información precisa de los datos que se han preparado bien. Estas son algunas de las razones clave por las que la preparación de datos es importante:

• Proporciona resultados fiables de las aplicaciones de análisis

Las aplicaciones de análisis sólo pueden proporcionar resultados fiables si los datos se limpian, transforman y estructuran correctamente. Los datos no válidos pueden dar lugar a resultados inexactos y hacer que los científicos de datos pierdan tiempo intentando solucionar los problemas con los datos.

La preparación de los datos puede ayudar a identificar errores en los datos que, de otro modo, pasarían desapercibidos. Estos errores pueden corregirse antes de que afecten a los resultados de las aplicaciones analíticas.

• Apoya una mejor toma de decisiones

El proceso de preparación de datos puede ayudar a mejorar la calidad de los datos, lo que permite tomar mejores decisiones en los departamentos y proyectos.

• Reduce los costes de gestión y análisis de datos

Las organizaciones pueden reducir los costes asociados a la gestión y el análisis de datos mediante la automatización de las tareas de preparación de datos.

• Evita la duplicación de esfuerzos

La preparación de datos puede ayudar a evitar la duplicación de esfuerzos al garantizar que los datos sean coherentes y precisos. Esto ahorra tiempo y recursos que, de otro modo, se gastarían en la limpieza y transformación de datos.

• Conduce a un mayor ROI de las iniciativas de BI y análisis

Un proceso de preparación de datos bien ejecutado puede mejorar la precisión de los conocimientos, lo que puede conducir a un mayor ROI de las iniciativas de BI y análisis.

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