Para que los datos puedan ser utilizados eficazmente por las aplicaciones de análisis y aprendizaje automático, deben ser preprocesados. El preprocesamiento de datos facilita su uso mediante la aplicación de operaciones como la eliminación de valores atípicos, el filtrado, la transformación y la normalización de los datos desde su forma original.
¿Por qué es importante el preprocesamiento de datos?
Los datos de origen no refinados deben optimizarse para su uso previsto antes de contribuir a una visión fiable. Basar las decisiones en datos que no han sido preprocesados dará lugar a décisions éclairées poco décisions éclairées que probablemente conducirán a resultados imprevistos. El uso de muestras no representativas sesgará los resultados analíticos. Las inversiones en software analítico de vanguardia se malgastan si se alimentan con datos basura. Como dice el refrán, "basura entra, basura sale".
Pasos del preprocesamiento de datos
El flujo general del preprocesamiento de datos puede resumirse en los siguientes pasos:
- Perfiles de datos
- nettoyage des données
- Reducción de datos
- Transformación de datos
- Enriquecimiento de datos
- Validación de datos
Preprocesamiento de datos
El preprocesamiento de datos tiene lugar en la fase inicial de un pipeline de données. El preprocesamiento tiene como objetivo permitir responder con precisión a preguntas específicas mediante el análisis y el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. A continuación se presentan algunas técnicas utilizadas para el preprocesamiento de datos.
Datos de perfiles
Las soluciones de integración de datos como Actian DataConnect incluyen funciones de perfilado de datos que escanearán un archivo fuente para contar registros, duplicados y cardinalidad. Actian DataConnect puede realizar operaciones de perfilado más avanzadas, como separar valores distintos, dividir valores de datos en rangos y realizar coincidencias difusas para valores potencialmente duplicados. Además, se pueden calcular estadísticas como Mín, Máx, Media, Mediana, Modo, Desviación Estándar, Suma y Varianza.
Depuración de datos
La limpieza de datos aumenta la cohérence de los datos mediante la verificación de los formatos de datos, por ejemplo. Actian DataConnect ofrece la posibilidad de hacer que los formatos de los datos de campo sean coherentes en un archivo de datos.
Reducción de datos
Los valores periféricos pueden eliminarse para evitar que el análisis esté indebidamente sesgado o sesgado por valores periféricos. El filtrado es otra forma de reducción de datos que elimina los datos innecesarios. Los datos brutos suelen contener registros duplicados por diversas razones. Los registros duplicados pueden eliminarse. Los registros con campos clave duplicados y datos sobrantes pueden conciliarse y fusionarse de forma inteligente.
Transformación de datos
Los campos de datos deben ser uniformes para facilitar el cotejo. Los formatos de datos pueden transformarse para tener un tipo de datos y un formato uniformes.
Enriquecimiento de datos
Los archivos de datos pueden enriquecerse a partir de múltiples fuentes o se les pueden añadir nuevos valores calculados. Por ejemplo, puede que solo sea necesario agrupar valores de campos específicos en rangos, en cuyo caso el rango de datos respectivo puede sustituir a los valores discretos.
Rellenar huecos
Las lagunas pueden colmarse recurriendo a múltiples fuentes de datos y asignando valores por defecto. En muchos casos, un valor extrapolado o interpolado puede colmar cualquier laguna.
Particionamiento
Si el resultado de un proceso analítico es crítico en términos de tiempo, los datos pueden ser pre-particionados para acelerar el tiempo de procesamiento. La partición puede basarse en un valor clave y rangos de valores o en un hash para distribuir uniformemente entre las particiones. La partición acelera masivamente los tiempos de procesamiento de grandes conjuntos de datos al hacer más eficiente el procesamiento paralelo. Las consultas de escaneo de rangos también pueden acelerarse al facilitar la omisión de particiones con valores que no coinciden con los criterios de rango.
Transformación de datos
Se pueden utilizar herramientas de integración de datos como Actian DataConnect para cambiar los formatos de los datos con el fin de mejorar la correspondencia, eliminar espacios iniciales o finales y añadir ceros a la izquierda. Los datos regulados pueden enmascararse u ofuscarse para proteger la privacidad del cliente.
Validación de datos
Los datos pueden validarse comparando los valores existentes con múltiples fuentes.
Automatización del preprocesamiento de datos
Un proceso pipeline de données combinado con una solución de integración de datos puede orquestar pasos de preprocesamiento de datos. Los pasos preprogramados pueden ejecutarse en función de un calendario.
Ventajas del preprocesamiento de datos
Entre las ventajas del preprocesamiento de datos se incluyen:
- Invertir en canalizaciones automatizadas de preprocesamiento de datos hace que una empresa sea más ágil y competitiva porque siempre está preparada para analizar y adaptarse a las cambiantes necesidades de los clientes y a la dinámica del mercado.
- Evite retrasos en el análisis de los datos mediante un preprocesamiento proactivo de los mismos.
- Mejora de la calidad de los datos.
- La automatización del preprocesamiento de datos mediante bloques reutilizables aumenta la productividad de los ingenieros de datos.
Actian y el preprocesamiento de datos
Actian Data Platform facilita la automatización del preprocesamiento de datos gracias a sus capacidades integradas de integración de datos. Las empresas pueden aumentar la proporción de activos de datos de alta calidad y listos para el análisis. Las organizaciones no pueden explotar plenamente sus datos disponibles sin la capacidad de unificar, transformar y orquestar canalizaciones de datos fácilmente. Actian DataConnect proporciona una plataforma de integración inteligente y de bajo código para abordar casos de uso complejos con integraciones automatizadas, intuitivas y reutilizables. Actian DataConnect incluye un estudio gráfico para diseñar visualmente flujos de datos, mapear campos de datos y transformaciones de datos. Las canalizaciones de datos pueden gestionarse de forma centralizada para ofrecer escalabilidad y reducir los costes de administración.
La base de datos Actian Vector facilita la realización de análisis de datos a alta velocidad gracias a su capacidad de stockage en colonnes que minimiza la necesidad de índices de datos preexistentes. El procesamiento de Actian Vector acelera las consultas explotando múltiples cachés de processeur a partir de una única instrucción.
Actian Data Platform funciona en las instalaciones y en varias plataformas en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud, por lo que los análisis pueden ejecutarse dondequiera que residan los datos.
