Que es la transformacion de datos? Todo por saber

Introduccion a la transformacion de datos

Las organizaciones de todos los sectores y tamanos producen datos sin procesar cada dia. De hecho, las estadisticas muestran que la compania promedio gestiona 162,9 TB de datos. Para analizar el flujo entrante de informacion, los equipos empresariales necesitan reestructurar estas metricas y hacerlas accesibles.

Tambien conocido como transformacion de datos, este proceso ayudara a los ejecutivos a comprender mejor sus datos. Para ello pueden realizar analisis en profundidad y desarrollar estrategias comerciales competitivas.

Que es la transformacion de datos?

La transformacion de datos es el proceso de convertir el formato, el valor o la estructura de los datos en otro formulario. Esto implica agregar, replicar y eliminar entradas, asi como estandarizar su estetica. Tambien implica identificar el formato actual de la informacion y la asignacion de datos, asi como almacenar las metricas en una base de datos adecuada. Las personas suelen realizar transformaciones de datos para traducir los datos sin procesar en informacion limpia y util.

Segun un estudio de Forbes, el 95% de las empresas dijo que la gestion de datos no estructurados es un problema para su operacion. Por lo tanto, las empresas invierten cada vez mas en metodos y tecnicas para transformar las fuentes de datos. Al hacerlo, les permite administrar, integrar y mover datos. Esto enriquece la informacion de las metricas sin procesar y resalta conocimientos vitales sobre las funciones internas y externas.

Beneficios y desafios de la transformacion de datos

Al transformar los datos de un formato a otro, las empresas pueden cosechar muchos beneficios, pero tambien pueden experimentar varios desafios.

Beneficios

Las siguientes son las ventajas que las empresas pueden disfrutar con las transformaciones de datos.

• Organizacion mejorada - Cuando los datos estan limpios y su estructura esta estandarizada, las personas y los sistemas informaticos pueden localizarlos con facilidad y accesibilidad. Los datos tambien se pueden organizar rapidamente en funcion de su nuevo formato o tipo.

• Calidad de datos mejorada- El proceso de transformacion garantiza que se rectifican los valores nulos, las entradas duplicadas, los defectos y los formatos incorrectos. Por lo tanto, al formatear y validar correctamente los datos, su calidad general mejorara.

• Compatibilidad garantizada - Los datos se pueden convertir para multiples propositos de varias maneras. Esto significa que una fuente de datos puede ser compatible con diferentes aplicaciones y sistemas empresariales.

Desafios

Los siguientes son los desafios que las empresas pueden experimentar al convertir datos.

• Procesos costosos - Dependiendo de la infraestructura de los datos, asi como del software y los sistemas de aplicaciones, el proceso de transformacion puede ser costoso para las empresas. Las empresas tambien pueden tener que presupuestar las licencias, especialistas en TI y datos, y herramientas.

• Ralentizar las operaciones - Las transformaciones de datos requieren tiempo y recursos. Por ejemplo, despues de convertir el formato de una metrica, el personal tendra que introducir los datos en los sistemas empresariales. Esto puede ralentizar las operaciones, ya que los equipos tienen que centrarse en actualizar sus datos.

• Trabajo intensivo - El proceso de conversion de datos que lleva mucho tiempo requiere diligencia y experiencia. Cualquier descuido dara como resultado inexactitud y errores tipograficos en la base de datos. Esto conduce a estrategias empresariales desinformadas y toma de decisiones.

• Realizar multiples transformaciones - A menudo las empresas transforman los datos, solo para descubrir mas adelante que no son compatibles con sus necesidades. Ademas, pueden tener varios sistemas que requieren diferentes formatos de datos. Por lo tanto, los equipos tendran que convertir sus metricas mas de 1 vez.

4 pasos de transformacion de datos

La practica de traducir datos variara en funcion de las necesidades y sistemas de una empresa. Por ejemplo, un pequeno servicio de camiones de alimentos necesitara una estrategia de transformacion de datos que pueda administrar la informacion relativa a los costos y el inventario de alimentos.

Por otro lado, una tienda departamental de gama alta querra tecnicas para traducir los datos de relacion con los clientes y el comportamiento de compra. Sin embargo, el proceso de transformacion de datos tiene un sistema central que se puede utilizar para todas las empresas. Los siguientes son los pasos basicos para crear o implementar un sistema de transformacion .

1. Interpretar los datos

Antes de comenzar el proceso, los lideres de la organizacion deben comprender que tipo de datos administran actualmente. Tambien es importante identificar en que formato o estructura deben transformarse las metricas. Al determinar los objetivos especificos para la transformacion de datos desde el principio, los equipos empresariales pueden trabajar de manera eficiente y productiva. Ademas, les ayuda a planificar el proceso general, lo que evitara retrasos y pasos innecesarios.

Una forma en que las organizaciones pueden optimizar la interpretacion de los datos es mediante el uso del modelado dimensional. Este proceso categoriza dos tipos de objetivos de transformacion de datos.

• Tablas de dimensiones - Estas entradas resaltan el contexto de los datos sobre quien, que, donde, cuando, por que y como. Tambien conocida como el alma del almacen de datos, las tablas de dimensiones incluyen detalles descriptivos y puntos de entrada.

• Tablas de hechos - Estas tablas comprenden mediciones y datos sobre los procesos de negocio. Responde a la pregunta de cuantas y mantiene metricas que analizaran los equipos. Por ejemplo, las entradas de una tabla de hechos tendrian informacion sobre los ingresos de ventas de la semana o los productos vendidos en un mes.

2. Examinar la calidad de los datos

Despues de determinar los formatos de datos y los objetivos, los equipos empresariales pueden comenzar a examinar la calidad de sus datos. Esto implica comprobar las metricas para asegurarse de que son precisas y no duplicadas. La realizacion de una evaluacion de calidad tambien ayudara a los equipos a identificar los valores danados o los conjuntos de datos que faltan. Este es un paso crucial porque los datos defectuosos pueden causar retrasos en los pasos posteriores del proceso de transformacion.

3. Transformar los datos

Las organizaciones finalmente pueden comenzar a transformar sus datos en esta etapa. Este paso implica seleccionar un conjunto de datos y reemplazarlo por una nueva metrica que cumpla con los estandares del formato de datos de destino. Por ejemplo, una pequena empresa puede transformar su archivo JPEG obsoleto en JPEG2, una version mas reciente de JPEG, reestructurando o reemplazando sus etiquetas.

4. Revisar la calidad de los nuevos datos

Una vez traducidos los datos, el equipo empresarial debe realizar una segunda comprobacion de calidad. Esto es para garantizar que la informacion y la estructura de los datos permanecieran iguales durante todo el proceso de transformacion. El equipo debe intentar identificar cualquier inconsistencia, error o metrica faltante y auditar estos problemas. Si hay discrepancias en los datos de salida, el equipo debe corregir la informacion y realizar cambios en el proceso si es necesario.

Tipos de transformacion de datos

Existen diferentes tipos de transformacion de datos que las organizaciones pueden realizar para comprender mejor sus operaciones. Estos metodos ayudan a las empresas a aprovechar eficazmente su informacion diversa y obtener una mejor visibilidad de sus funciones empresariales. Las siguientes son las formas mas comunes de transformacion de datos.

Agregacion de datos

Esto se refiere a la busqueda, recopilacion y presentacion de datos en diversos informes. Por ejemplo, las organizaciones llevaran a cabo la agregacion de datos cuando deseen investigar los salarios de sus empleados masculinos para compararlos con los salarios de sus empleadas. Para ello, deben sumar el numero total de funcionarios masculinos y femeninos y, a continuacion, sumar los sueldos de cada grupo.

Limpieza de datos

Tambien conocida como depuracion de datos y limpieza de datos, la limpieza de datos implica descartar informacion obsoleta, nula, duplicada e incorrecta para mejorar la precision. Tambien requiere la evaluacion de datos para errores de sintaxis, fragmentos y errores tipograficos. Los equipos empresariales limpiaran sus datos realizando analisis diligentes de sus metricas y siguiendo estrictos protocolos para el almacenamiento de datos.

Desduplicacion de datos

Aunque es similar a la limpieza de datos, la deduplicacion de datos se centra en identificar y eliminar varias copias de la misma informacion. Este proceso tambien se conoce como almacenamiento de instancia unica, factorizacion en comun y compresion inteligente. Para realizar la desduplicacion de datos, los equipos deben analizar las metricas y compararlas con la informacion existente en el sistema. Con el uso de algoritmos de desduplicacion, cualquier copia se eliminara automaticamente.

Integracion de datos

La integracion de datos es el acto de compilar diversos tipos de datos y compilarlos en una sola estructura o ubicacion. Por ejemplo, un minorista esta llevando a cabo la integracion de datos cuando fusionan conjuntos de datos sobre ventas con rendimiento de marketing. Este proceso facilita a las empresas el analisis de grandes volumenes de datos y ayuda a resaltar informacion valiosa sobre su funcionamiento general.

validacion de datos

Este es el proceso de establecer estandares y algoritmos automatizados para que los sistemas empresariales puedan actuar cuando hay un problema de datos. Una empresa, por ejemplo, puede crear una regla en la que el sistema marque o notifique al usuario cuando los campos de una base de datos estan vacios. Esto ayuda al personal a identificar y rectificar los problemas con prontitud. Con la validacion de datos, las empresas pueden garantizar la precision y calidad de sus datos despues de su transformacion.

Revisiones de formato

Las revisiones de formato implican reconocer discrepancias en los tipos de datos y corregirlas en consecuencia. Algunos problemas de formato pueden producirse cuando los campos son numericos, pero las entradas estan en texto. Otras inconsistencias pueden ocurrir con fechas, horas y mediciones. Las revisiones de formato incluyen la implementacion de limites de caracteres, la estandarizacion de esquemas y la creacion de columnas para listas.

Division de datos

La division de datos se produce cuando una sola columna de una base de datos se divide en varias columnas. Esto ayuda a organizar los datos y simplifica el proceso de analisis. La division de datos tambien es conveniente para los propietarios de negocios que desean realizar analisis experimentales y probar sus conjuntos de datos. Pueden crear una sola columna para sus datos originales controlados para asegurarse de que no se tocan durante el analisis.

Filtrado de datos

Estos son metodos y tecnicas establecidos que las empresas utilizan para refinar sus multiples conjuntos de datos. Al filtrar diversas fuentes de datos, los equipos empresariales pueden eliminar informacion repetida y metricas irrelevantes en su sistema. Un procedimiento comun de filtrado de datos es utilizar campos, columnas y filas especificos para el analisis.

Por ejemplo, si un gerente solo desea examinar el comportamiento de compra de sus clientes, seleccionaria la columna que muestra las transacciones historicas. Esto filtra la informacion innecesaria, como las direcciones de los clientes y la informacion de las tarjetas de credito.

Union de datos

La union de datos es cuando el usuario final conecta dos o mas tablas juntas. Se considera la caracteristica mas importante de la transformacion de datos porque ayuda a las personas a ver la relacion entre varios datasets. Una empresa puede fusionar metricas relativas a sus ventas mensuales con su participacion en las redes sociales, por ejemplo. Al hacerlo, les permite ver si su marketing en linea esta contribuyendo a los ingresos.

Takeaways clave - Transformacion de datos

• La transformacion de datos es el proceso de traducir el formato, el valor o la estructura de los datos a un nuevo formulario. La practica generalmente implica agregar, copiar y descartar entradas, y estandarizar estructuras.

• Las organizaciones de todos los sectores pueden aprovechar sus origenes de datos brutos con la transformacion de datos. Con este proceso, las empresas y las pequenas empresas pueden obtener informacion valiosa sobre sus operaciones internas y externas. Tambien optimiza su proceso de administracion de datos, ya que todos sus conjuntos de datos pueden ser compatibles con diversos sistemas empresariales.

• Las herramientas de transformacion de datos presentan beneficios clave. Estos incluyen mejorar las habilidades de organizacion, mejorar la calidad de los datos y garantizar la compatibilidad de los datos con diversas plataformas.

• Tambien hay desafios a la hora de traducir conjuntos de datos. Estos implican mayores gastos, operaciones mas lentas, mas trabajo y multiples procesos de integracion.

• Las empresas tendran diferentes estrategias de transformacion de datos en funcion de su industria, operacion, tamano y objetivos. Sin embargo, los cuatro pasos principales que todas las empresas deben aplicar a sus practicas de integracion de datos son la interpretacion, el examen de calidad, la transformacion y la revision de los datos.

• Existen varios tipos de sistemas de integracion de datos, como agregacion de datos, filtrado de datos y revision de formato.