Que es la elaboracion de perfiles de datos? Definicion, Tecnicas y Beneficios
Introduccion a la elaboracion de perfiles de datos
Con el fin de extraer de manera eficaz informacion valiosa y procesable de los datos, estas metricas deben ser perfiladas de antemano. Al realizar perfiles de datos, las organizaciones pueden gestionar eficazmente la calidad de su informacion.
Esto se esta volviendo cada vez mas importante a medida que mas empresas estan generando grandes volumenes de datos cada dia. Actualmente, el negocio promedio administra 162,9 terabytes de datos, mientras que la empresa promedio tiene 347,56 terabytes.
Sin embargo, segun Harvard Business Review, solo el 3% de los datos cumplen con los estandares de calidad. Ademas, en promedio, el 47% de los nuevos datos tienen al menos un error critico. Con la informacion mal administrada, las empresas pueden perder oportunidades rentables y perder tiempo y dinero valiosos. Las organizaciones pueden evitarlo estableciendo un sistema de creacion de perfiles de datos bien definido.
Que es la elaboracion de perfiles de datos?
La elaboracion de perfiles de datos es el acto de revisar y analizar conjuntos de datos para comprender su estructura e informacion. Este proceso permite a las organizaciones identificar interrelaciones entre diferentes bases de datos y tendencias.
Tambien ayuda a garantizar que las metricas se alineen con las reglas de negocio y las mediciones estadisticas estandar. Por lo tanto, con la elaboracion de perfiles de datos, toda la informacion generada sera coherente y accesible para los usuarios. Los siguientes son los procesos generales que implica la elaboracion de perfiles.
- Recopilacion de estadisticas descriptivas
- Identificar diferentes estructuras de datos, tipos y patrones
- Emplear palabras clave, categorizar conjuntos de datos y crear descripciones
- Realizar examenes de calidad de los datos
- Determine los metadatos, que son datos que describen o proporcionan informacion sobre otro conjunto de datos
- Identificando distribuciones, dependencias funcionales, dependencias de valor incrustado y candidatos de clave externa en la base de datos
Tipos de perfiles de datos
Existen tres tipos principales de herramientas de elaboracion de perfiles de datos que las organizaciones suelen aprovechar. La implementacion efectiva de estos procesos ayudara a mejorar la calidad de los datos y permitira a los usuarios obtener mas informacion sobre sus fuentes de informacion. Las siguientes son las 3 formas clave de perfil de los datos.
1. Deteccion de estructuras
El descubrimiento de estructuras es el proceso de validacion de datos para asegurarse de que esta correctamente formateado y coherente con otros conjuntos de datos. Tambien conocido como analisis de estructura, esta practica puede ser utilizada para diversas tecnicas.
Por ejemplo, las organizaciones pueden utilizar la deteccion de estructuras para la coincidencia de patrones, que es el proceso de busqueda de secuencias en un dataset. Una empresa puede tener una base de datos de direcciones y utilizara coincidencias de patrones para encontrar conjuntos especificos dentro de ella.
Las organizaciones tambien pueden utilizar la deteccion de estructuras para evaluar las estadisticas basicas. En el que pueden identificar valores minimos y maximos, promedios, modos y desviaciones estandar en sus datos.
2. Deteccion de contenido
La deteccion de contenido implica examinar detenidamente todos los elementos de una base de datos para garantizar la calidad de los datos. Este proceso ayuda a los propietarios de negocios a resaltar valores nulos o defectuosos, a los que pueden rectificarlos rapidamente.
La deteccion de contenido tambien implica un proceso de estandarizacion para asegurarse de que los datos sean coherentes. Por ejemplo, una base de datos con numeros de telefono de los clientes debe tener el formato correcto de 1-123-456-7890 para su analisis y extraccion adecuados. En el caso de que los datos esten en un formato no estandar, la empresa no podra comunicarse eficazmente con sus consumidores.
3. Deteccion de relaciones
El descubrimiento de relaciones es el proceso de identificar que conjuntos de datos esta utilizando la empresa y comprender las relaciones entre diferentes fuentes. Para realizar la deteccion de relaciones, las marcas deben realizar analisis de metadatos para buscar conexiones y datos superpuestos.
Tecnicas de Perfilado de Datos
Segun un estudio de 2019, el 31% de las empresas se consideran basadas en datos. Esto implica aprovechar las metricas y los analisis y emplear herramientas de administracion de datos, como la creacion de perfiles de datos. Para evaluar eficazmente su gran numero de datos, las marcas han estado utilizando los siguientes perfiles tecnicas .
- Perfilado de columnas
- Perfilado de columnas cruzadas
El perfilado entre columnas consiste en analisis clave y analisis de dependencias. Las organizaciones llevan a cabo el analisis anterior evaluando los valores de los datos para una clave primaria. Por otro lado, el analisis de dependencia es un metodo complejo para identificar relaciones y estructuras en un conjunto de datos. Mediante el uso de ambas tecnicas de analisis, los equipos de negocio pueden analizar las dependencias de los atributos de datos en una tabla.
- Perfilado de tablas cruzadas
Esta practica utiliza analisis clave para identificar datos extraviados y discrepancias semanticas y sintacticas. Esto ayuda a eliminar duplicados e informacion redundante y optimiza la asignacion de datos. Al realizar perfiles de tablas cruzadas, las organizaciones tambien pueden analizar la conexion entre columnas de diferentes tablas.
- Validacion de Reglas
La validacion de reglas de datos comprueba que los datasets siguen reglas y estandares de medicion establecidos. Las organizaciones utilizan esta tecnica para mejorar la calidad y facilidad de uso de sus datos.
Ventajas de la elaboracion de perfiles de datos
La mala administracion de la calidad de los datos puede causar efectos negativos en las operaciones empresariales. De hecho, los problemas con la calidad de los datos cuestan a las empresas en los EE.UU. mas de 3 billones de dolares al ano. No solo se desperdicia capital, sino que las organizaciones tambien deben dedicar tiempo a reformular estrategias y reconstruir su reputacion. Para proteger sus resultados finales, las empresas deben perfilar y controlar sus metricas entrantes. Los siguientes son otros beneficios para la elaboracion de perfiles de datos.
Calidad y fiabilidad mejoradas de los datos
Mediante la creacion de perfiles de datos, las organizaciones pueden garantizar que no hay duplicaciones, valores nulos o anomalias. Tambien ayuda a filtrar datos, asegurando que la marca tenga a mano informacion util y valiosa. Por lo tanto, los gerentes y ejecutivos de alto nivel pueden confiar en la calidad y credibilidad de sus datos para tomar decisiones empresariales importantes.
Hacer previsiones basadas en datos
Las organizaciones pueden identificar posibles resultados futuros en relacion con el mercado y su negocio y tomar decisiones predictivas con informacion perfilada. Esto prepara a la marca para abordar los problemas antes de que ocurran y les permite salvaguardar eficazmente su salud financiera.
Organizacion de datos mejorada
Los datos de la organizacion pueden provenir de diversas fuentes, de software empresarial y redes sociales. Las herramientas de creacion de perfiles de datos permiten a los equipos empresariales rastrear sus metricas hasta su origen y garantizar el cifrado para la seguridad.
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