Preparación de datos

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 apareció Hadoop por primera vez, el mundo de las tecnologías de la información se encontró de repente con un sistema de archivos de bajo coste y altamente escalable para crear un repositorio de datos potencialmente útiles y dar lugar al movimientodel «Big Data».El almacenamiento en la nube pronto resultó más rentable que los datos locales, 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 localizar y requerían una preparación previa para que resultaran útiles. El software y los procesos de preparación de datos, o las soluciones de integración de datos, automatizaron finalmente el suministro de datos de alta calidad a los almacenes de datos, los lagos de datos y las casas de lagos de datos, las mallas de datos y las estructuras de datos. Por fin, los analistas y los científicos de datos disponen de los datos que necesitan en un formato que puede utilizarse para obtener información valiosa 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, comoActian Analytics Engine. Los cargadores de alta velocidad pueden eludir la API de SQL y utilizar la carga paralela para conjuntos de datos de gran tamaño. Para evitar que el archivo de entrada se convierta en un cuello de botella de E/S, los datos pueden segmentarse en varios archivos repartidos en diferentes dispositivos físicos, con el fin de 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

Actian ofrece un entorno unificado para crear y mantener todos los proyectos de análisis. La integración de datos integrada programa los pasos de preparación de datos. La base de datos de análisis Analytics Engine utiliza una base de datos columnar vectorizada que supera en rendimiento a las alternativas en un 7,9 veces.

Actian y la plataforma de inteligencia de datos

Actian Data Intelligence Platform está diseñada para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, la supervisión de la calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos ver de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.

A través de su interfaz centralizada, Actian permite conocer en tiempo real las estructuras y flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a conectar los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizar los datos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para escalar con ecosistemas de datos en evolución, apoyando un uso de datos consistente, inteligente y seguro en toda la empresa. Solicite su demostración personalizada.