La preparación de datos es un proceso de varios pasos para refinar los datos brutos de los sistemas de origen y prepararlos para el análisis de datos.
¿Por qué es importante preparar los datos?
La preparación de datos es esencial para proporcionar datos de alta calidad que apoyen la prise de décision. La mayoría de las empresas disponen de abundantes datos, pero a menudo carecen de los recursos necesarios para obtener suficiente valor de ellos. La preparación de datos permite convertir los datos brutos en un formato fácil de analizar.
Cuando surgió Hadoop, el mundo de la informática dispuso de repente de un sistema de archivos de bajo coste y gran escalabilidad para crear un repositorio de datos potencialmente útiles y movimiento de "Big Data". El almacenamiento basado en la nube pronto se hizo más rentable que los datos sur site , por lo que las empresas crearon lagos de datos en nubes públicas. El problema de este enfoque era que los activos de datos eran difíciles de encontrar y necesitaban preparación para hacerlos útiles. El software y los procesos de preparación de datos o las soluciones de integración de datos finalmente automatizaron la entrega de datos de alta calidad a almacenes de datos, lagos de datos y casas de lagos de datos, mallas de datos y tejidos de datos. Por último, los analistas y científicos de datos disponen de los datos que necesitan en un formato que puede utilizarse para obtener información mediante el análisis de datos y el aprendizaje automático.
Pasos de la preparación de datos
La preparación de datos consta de múltiples pasos que pueden incluir los siguientes:
Acceso a los datos
ingestion de données es el primer paso en la preparación de datos. Consiste en recopilar datos de distintas fuentes, como bases de datos, archivos de registro, lagos de datos existentes y redes sociales, y cargarlos en un repositorio central o un entorno de procesamiento de datos. Una tecnología de integración de datos como DataConnect puede ayudar a conectarse a todas estas fuentes y cargarlas en el destino deseado. Dispone de conectores preconstruidos para la mayoría de las fuentes de datos y la capacidad de crear rápidamente su propio conector para formatos de datos caseros.
Datos de perfiles
La creación de perfiles de datos utiliza reglas para evaluar la exactitud, integridad, cohérence, actualidad, validez, unicidad, etc. de los datos de origen. Esto ayuda a determinar rápidamente los niveles de calidad de los datos de origen, identificar los tipos de problemas y reducir los problemas derivados de la propagación de datos erróneos a los sistemas y aplicaciones posteriores.
Filtrado de datos
En esta fase, la organización ya ha decidido para qué preguntas se van a utilizar los datos. Los registros y campos irrelevantes o innecesarios pueden filtrarse para que el conjunto de datos resultante sea más compacto y rápido de analizar. También pueden filtrarse los valores periféricos para evitar que los datos sean sesgados.
Rellenar huecos
Los valores que faltan pueden sustituirse utilizando valores por defecto cuando proceda o mediante extrapolación o interpolación si los datos de origen están correctamente ordenados.
Fusión de datos
A menudo es necesario combinar conjuntos de datos para obtener una imagen completa. La combinación de varios conjuntos de datos debe realizarse con cuidado para evitar la creación de registros duplicados. Las reglas de conciliación se utilizan para tratar los casos en los que es necesario combinar dos registros con la misma clave. Las reglas se utilizan para ayudar a rellenar lagunas o dar prioridad a los datos más recientes. La inspección de datos de múltiples fuentes también puede validar los valores de los datos para aumentar la puntuación de la calidad de los datos.
Transformación de datos
La transformación de datos es un paso fundamental del proceso, en el que los datos brutos se convierten, manipulan o remodelan para hacerlos aptos para el análisis, el modelado o la visualización.
Carga de datos
La siguiente fase consiste en cargar los datos. La mejor forma de analizar los datos es cargarlos en una base de datos orientada al análisis, como Actian Vector. Los cargadores de alta velocidad pueden evitar la API SQL y utilizar la carga paralela para grandes conjuntos de datos. Para evitar que el archivo de entrada se convierta en un cuello de botella de E/S, los datos pueden segmentarse en varios archivos en diferentes dispositivos físicos para maximizar el rendimiento.
Validación de datos
La validación de datos consiste en comprobar que los datos cumplen las normas de calidad y que los procesos de transformación y carga no han introducido errores.
Documentación de datos
La documentación ayuda a garantizar la transparencia y reproducibilidad de sus procesos de preparación.
Automatización de la preparación de datos
La mayoría de los análisis de datos se realizan con regularidad, por lo que tiene sentido que todo el proceso sea repetible para refrescar o actualizar los datos según un calendario. Las herramientas de integración de datos como DataConnect proporcionan las herramientas necesarias para crear un canal de preparación de datos y supervisar de forma centralizada las tareas programadas con gestión de excepciones integrada para evitar sorpresas.
Ventajas de la preparación de datos
La siguiente lista contiene algunas de las ventajas más citadas de la preparación de datos:
- Los datos están disponibles para su análisis a corto plazo, por lo que la empresa puede adaptarse más rápidamente a los cambios del mercado.
- La preparación de datos hace más productivos los activos de datos de una empresa.
- Los scripts de preparación de datos pueden reutilizarse o emplearse en cadenas de datos automatizadas.
- Con la tecnología de integración de datos, el proceso de preparación de datos puede gestionarse de forma centralizada.
- La preparación de los datos favorece su gouvernance y catalogación.
- El uso de la preparación automatizada de datos proporciona una pista de auditoría para la procedencia de los datos.
- Se mejora la calidad de los datos.
- Cada vez se toman más decisiones basadas en datos, ya que es más fácil realizar análisis con datos fiables.
Preparación y análisis de datos con Actian Data Platform
Actian Data Platform proporciona una ubicación unificada para construir y mantener todos los proyectos de análisis. La integración de datos integrada programa los pasos de preparación de datos. La base de données analytique vectorial base de données analytique utiliza una base de datos vectorial en columnas que supera a las alternativas en 7,9 veces.
