En nuestro artículo anterior estuvimos viendo qué era la preparación de datos y por qué es tan importante para las organizaciones. Hoy vamos a ver qué fases se llevan a cabo dentro de este proceso.
La realidad es que no hay una única forma "correcta" de abordar el flujo de trabajo de preparación de datos, ya que cada industria, proyecto o situación puede requerir enfoques ligeramente diferentes. Ocurre como con las lentejas, cada uno las hace de una forma: tu abuela de una, tu madre de otra, tú de otra, y en un restaurante de otra completamente distinta. La cuestión es que siempre están exquisitas.
En este artículo hemos intentado agrupar las tareas más recurrentes que se dan en el proceso de preparación de datos en seis fases fundamentales. ¡Vamos a verlas!
1. Recopilación
El primer paso de todo proyecto de datos es recopilar los datos necesarios. Así, en esta fase se reúnen los datos de diversas fuentes, ya sean bases de datos, archivos, fuentes externas, sensores, registros históricos, redes sociales, cookies, etc. Lo más importante es que las fuentes sean confiables y relevantes para poder asegurar la calidad y pertinencia de los datos recopilados.
2. Exploración
La segunda etapa trata de sumergirse en los datos y explorarlos en detalle. En esta fase, el objetivo principal no es realizar análisis exhaustivos o buscar correlaciones, sino más bien detectar posibles errores que podrían haberse colado. Es fundamental identificar campos vacíos, verificar los formatos de los datos y asegurarse de que están la estructura adecuada. Una forma útil de hacer esto es a través de visualizaciones rápidas, ya que pueden proporcionar una visión inmediata sobre la calidad de los datos.
3. Limpieza
Es la fase más importante, donde tienes que eliminar las impurezas y corregir los errores presentes en los datos que has presenciado durante la fase de exploración. Se realizan tareas como el manejo de valores faltantes, la eliminación de duplicados o valores atípicos, se suprimen los datos faltantes, se oculta la información confidencial o sensible, se corrigen los errores de entrada, etc.
4. Integración
Si los datos provienen de múltiples fuentes, es necesario combinarlos en un único repositorio coherente. La integración puede implicar resolver inconsistencias en los formatos, fusionar registros duplicados y establecer relaciones claras entre los conjuntos de datos.
5. Transformación y mejora
Esta etapa implica convertir los datos en una forma adecuada para su análisis y modelado. Algunos pueden estar listos para el análisis, mientras otros pueden parecer un idioma parecido al chino. Por lo tanto, hay que transformarlos para garantizar que se puedan responder a las preguntas que quieres hacerles. Esta fase puede incluir la normalización de variables, la agregación de datos (como datos externos, datos de ventas, para su mejora), la creación de nuevas características derivadas y la aplicación de cálculos o funciones matemáticas para obtener información más significativa.
6. Organización
En este paso, se estructuran los datos preparados en un formato que permita su fácil acceso y consulta. Esto puede implicar la creación de tablas, bases de datos o estructuras específicas según los requisitos del proyecto o las herramientas utilizadas.
Pero ojo, la preparación de datos no es un proceso que se haga una vez y ya está. Es un compromiso constante con la calidad y la pertinencia de la información. A medida que van evolucionando los proyectos, las necesidades de la organización y las fuentes de datos, la preparación de datos también debe adaptarse. ¡Es un viaje continuo de refinamiento!
Cada una de estas fases fundamentales que hemos explorado desempeñan un papel crítico en este proceso en curso, ayudando a garantizar que los datos sigan siendo una herramienta valiosa y relevante con el tiempo. Así que, en un mundo donde la toma de decisiones se basa en los datos, la capacidad de prepararlos correctamente es una verdadera ventaja competitiva para cualquier organización que busque la excelencia en el análisis de datos y la toma de decisiones acertadas.