Data cleaning, data cleansing o limpieza de datos ¿son necesarios?

Artículo de Virginia Pérez, técnico de Marketing Deyde DataCentric.

Vivimos en la era del big data. El análisis exhaustivo de una gran cantidad de datos sirve para generar estadísticas y predicciones certeras. Esto a su vez, conduce a una toma de decisiones exitosa por parte de los empleados y los directivos de una corporación. Por eso, cada vez es más importante el data cleaning.

¿Qué es exactamente la limpieza de datos, el data cleaning o data cleansing? ¿Qué ventajas tiene y cómo debe aplicarse? En la siguiente guía buscamos la respuesta a todas estas preguntas.

¿Qué es el data cleaning y para qué sirve?

Lo que se conoce como data cleaningdata cleansing o, en español, limpieza de datos es un proceso aplicado en las bases de datos. Se lleva a cabo para identificar, corregir y eliminar datos erróneos, cuando estos se ubican dentro de una data base.

El data cleaning es un proceso importante dentro del mundo del big data. Mediante esta técnica se realiza una validación de datos que permitirá a las bases de datos operar entre ellas dentro de un mismo sistema. También conocemos este concepto como data scrubbing. Por decirlo así, el data cleansing se encarga de que todos los datos sigan las mismas reglas.

Estas técnicas son fundamentales porque garantizar que la información que se almacena en una base de datos sea exacta y precisa. Sin aplicar data scrubbing sobre aquellos datos que son incorrectos, tienen un formato no adecuado o está repetido, se pierde la coherencia. Por lo tanto, el big data y el análisis masivo de datos deja de ser útil para la toma de decisiones dentro de una corporación o un área de negocio.

El origen de los errores en la información que se introduce en una base de datos es diverso. Hay algunas casuísticas que llevan al uso incorrecto de los datos y hacen preciso un data cleaning, como por ejemplo:

  • Errores humanos en el momento de introducir información.
  • Incoherencias o duplicidades al combinar diferentes bases de datos.
  • No disponer de un estándar definido dentro de la compañía.
  • Usar un sistema antiguo que contiene datos obsoletos.

¿Cómo se lleva a cabo la limpieza de datos o data cleansing?

El proceso a la hora de realizar una limpieza de datos o data cleansing puede dividirse en varias fases concretas. Basta con un breve repaso para comprender exactamente cuáles son los pasos necesarios para llevar a cabo el data cleaning. Los hemos fraccionado en cuatro partes.

En primer lugar, deben auditarse los datos. Esto consiste en revisar la información que hay alojada en la base de datos para descubrir cuáles son las posibles anomalías y si existen incoherencias. En este punto es donde aparecen los datos erróneos y se los sitúa dentro de la data base.

En segundo lugar, hay que diseñar un flujo de trabajo. Es muy importante conocer exactamente por qué han aparecido los datos erróneos en el sistema. Como ya hemos comentado anteriormente, esto puede deberse a diferentes causas. Solo con esta información es posible diseñar un workflow, o flujo de trabajo, adaptado a las necesidades de la limpieza de datos.

En tercer lugar, hay que ejecutar el flujo de trabajo. La eficiencia de este es un punto básico en el proceso de data cleaning. Si el flujo de trabajo no está bien optimizado, los costes del proceso aumentarán drásticamente.En cuarto y último lugar, hay que abordar la corrección manual y el control. En esta última fase, los datos que no han podido ser corregidos mediante el flujo de trabajo automatizado deben validarse de manera manual. De nuevo, un workflow optimizado ayudará a que las correcciones manuales sean lo menos numerosas posible. Una vez finalizado este último paso, los datos se someten a un nuevo data scrubbing con un flujo de trabajo adicional.

Las técnicas más comunes para realizar limpieza de datos

Para llevar a cabo el data cleaning se deben aplicar diversas técnicas durante todo el proceso. Estos son algunos de ellos:

  • Eliminar datos duplicados o irrelevantes. Es imprescindible que no existan entradas repetidas, que inmediatamente se tornan en irrelevantes. Este hecho viene provocado, en ocasiones, por la recepción de datos desde diversos departamentos o clientes.
  • Corregir errores de estructura. Englobamos aquí los posibles errores tipográficos, las clases con etiquetas erróneas o con incoherencias.
  • Filtrar los valores no deseados. Esta técnica sirve para dar valor real a los datos que, de entrada, parecen atípicos. Pero no por serlo deben ser considerados erróneos.
  • Controlar los datos que faltan. Es importante hacer las comprobaciones oportunas para verificar cuáles son los datos que falta.
  • Comprobar el sentido de los datos. Después de una limpieza de datos, deben quedar despejadas algunas dudas, como si estos tienen sentido o si siguen las reglas apropiadas en cada caso.

¿Cuáles son las ventajas de data cleaning o limpieza de datos?

Las ventajas que se derivan de la limpieza de datos son claras. ¿Quieres conocerlas?

Mejora la productividad de los empleados

Usando técnicas de validación de datos o data scrubbing, una empresa puede aumentar considerablemente la productividad de su plantilla. Eliminar datos innecesarios permite a los empleados trabajar más rápido, evitar realizar tareas innecesarias o duplicar esfuerzos. En un menor tiempo abarcarán una carga de trabajo mayor sin esfuerzos adicionales.

El data cleaning mejora la toma de decisiones

El big data tiene un objetivo claro: mejorar la toma de decisiones por parte de las empresas. Por eso, si el análisis se basa en datos validados, bien estructurados y exactos, las directivas adoptadas también serán más eficaces.

La limpieza de datos aumenta los ingresos de la compañía

Es una consecuencia directa del anterior punto: el data cleaning ayuda a aumentar los ingresos de un negocio. Como las estadísticas son más exactas, las decisiones en el campo del marketing son mejores. Y, como es de esperar, eso conduce a una mejora de los resultados.

La compañía gozará de una mejor reputación

En el caso de las compañías que deben compartir información de manera pública, la limpieza de datos les otorga una mejor reputación. La confianza de sus clientes aumentará porque los datos proporcionados son efectivos.

Conclusión: el data cleaning es muy necesario

Después del análisis que hemos realizado acerca de la limpieza de datos o data cleansing, queda atestiguada la importancia de esta técnica. No podemos negar que es un proceso caro, que requiere mucho tiempo y trabajo. Pero se traduce en un análisis de los datos óptimo y, como consecuencia, en unas estadísticas y decisiones más exactas.

Una vez aplicado el data cleansing mediante la validación de datos, se requiere un mantenimiento, que es uno de sus retos. También lo es la posible pérdida de información. En cualquier caso, estas técnicas en la depuración y validación de datos propician que una compañía tome mejores decisiones y aumente su productividad. El data cleaning también permite que goce una mejor reputación.

MyDataQ de Deyde DataCentric es la herramienta definitiva para la optimización de datos. Un sistema compuesto por módulos que realizan normalización de nombres, estandarización y codificación de direcciones postales; también identifican los duplicados y enriquecen las direcciones postales con datos geográficos.

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