¿Qué significa limpieza de datos?

Limpieza de datos es el proceso de alterar los datos en un almacenamiento para asegurarse de que son exactos y correctos. Hay muchas maneras de conseguir la limpieza de datos en varios software y arquitecturas de almacenamiento de datos. La mayoría de ellos se centran en la revisión cuidadosa de conjuntos de datos y los protocolos asociados con cualquier tecnología de almacenamiento de datos en particular.

La depuración de datos también se conoce como limpieza de datos.

A veces, la limpieza de datos se compara con la purga de datos, en la que los datos viejos o inútiles se eliminan de un conjunto de datos. Aunque la limpieza de datos puede implicar la eliminación de datos antiguos, incompletos o duplicados, la limpieza de datos es diferente de la purga de datos, ya que la purga de datos generalmente se centra en limpiar el espacio para nuevos datos, mientras que la limpieza de datos se centra en maximizar la precisión de los datos en un sistema. Un método de limpieza de datos puede utilizar el análisis sintáctico u otros métodos para deshacerse de errores de sintaxis, errores tipográficos o fragmentos de registros. Un análisis cuidadoso de un conjunto de datos puede mostrar cómo la fusión de múltiples conjuntos lleva a la duplicación, en cuyo caso la limpieza de datos se puede utilizar para solucionar el problema.

Muchos problemas relacionados con la limpieza de datos son similares a los problemas que tienen los archivistas, el personal administrativo de la base de datos y otros en torno a procesos como el mantenimiento de datos, minería de datos orientada y la metodología de extracción, transformación, carga (ETL), donde los datos viejos se vuelven a cargar en un nuevo conjunto de datos.

Estos problemas suelen considerar la sintaxis y el uso específico de comandos para realizar tareas relacionadas en la base de datos y tecnologías de servidor SQL u Oracle. La administración de bases de datos es un papel muy importante en muchas empresas y organizaciones que dependen de grandes conjuntos de datos y registros precisos para el comercio o cualquier otra iniciativa.

La limpieza de datos consiste en corregir o eliminar datos incorrectos, corruptos, formateados incorrectamente, duplicados o incompletos dentro de un conjunto de datos. No existe una forma absoluta de prescribir los pasos exactos en el proceso de limpieza de datos porque los procesos variarán de un conjunto de datos a otro. Pero hemos seleccionado algunos pasos en la depuración de datos básicos, que te pueden ayudar a crear un marco para tu organización. 

Pasos en la depuración de datos

Estos 5 pasos son una pequeña guía de cómo depurar datos. 

Paso 1: Elimina los datos duplicados e irrelevantes

Los datos duplicados abundan en un conjunto de datos, sobre todo si combinas conjuntos de datos de varios lugares, extraes datos o recibes datos de clientes o de varios departamentos.

Por otro lado, los datos irrelevantes se dan cuando notas datos que no encajan en el problema específico que estás tratando de analizar. Al eliminar los datos irrelevantes y duplicados puedes mantenerte enfocado en tu objetivo principal sin distracciones, además de crear un conjunto de datos más manejable y de mayor rendimiento.

Paso 2: Corrige los errores estructurales

Los errores estructurales se generan en la transferencia de archivos. Puedes notarlos rápidamente porque la nomenclatura es extraña, hay presencia de mayúsculas, números, etc. donde no deberían.

Estas inconsistencias pueden causar categorías o clases mal etiquetadas así que hay que corregirlas. 

Paso 3: Filtra valores atípicos no deseados

Con un rápido vistazo, puede que encuentres valores que no parecen encajar con tus datos; si tienes razones legítimas para creer que se trata de un error, elimínalos.

Pero a veces es la aparición de un valor atípico lo que probará una teoría en la que estás trabajando. Pues no siempre un valor atípico es incorrecto, sino que puede tener validez. 

Paso 4: Maneja los datos faltantes

No ignores los datos faltantes, en su lugar lidia con ellos de estas dos formas:

Puedes eliminar las observaciones que tienen valores perdidos, pero al hacerlo, se eliminará o perderá información, así que considéralo antes de proceder a eliminar.

Puedes ingresar valores perdidos en base a otras observaciones. Aquí existe la oportunidad de perder la integridad de los datos porque puedes estar operando desde suposiciones y no desde observaciones reales.

O también puedes modificar la forma en que se utilizan los datos para navegar de manera efectiva por los valores nulos.

Paso 5: Validación y control de calidad

Para este punto ya has terminado el proceso de depuración de datos, pero para saber que todo el trabajo está hecho correctamente debes responderte a las siguientes preguntas: ¿Tienen sentido los datos? ¿Los datos siguen las reglas apropiadas para su campo? ¿Prueban o refutan tu teoría de trabajo, o saca a la luz alguna idea? ¿Puedes encontrar tendencias en los datos que te ayuden a formar tu próxima teoría? Si no es así, ¿se debe a un problema de calidad de los datos?

Si los datos están contaminados puedes llegar a falsas conclusiones y a una vergüenza pública porque tus datos no resistirán a un escrutinio. Por tanto es importante crear una cultura de datos de calidad en tu organización.

Y para ello, te recomendamos utilizar herramientas que permitan crear esta cultura y reflejar lo que los datos de calidad significan para ti.

Otros elementos del procesamiento de datos

• Entrada de datos
• Captura de datos
• Tipos de datos
• La depuración de los datos
• Integridad de los datos
• Codificación (cifrado) de datos
• Transformación de datos
• Traducción de datos
• Resúmenes de datos
• Agregación de datos
• Validación de datos
• Modelado de datos
• El análisis de datos
• El análisis de datos estadístico
• Visualización de datos
• Almacenamiento de datos
• Minería de datos
• Interpretación de datos