Cómo limpiar datos para sacar su máximo partido

Dentro de la ciencia de datos, una de las tareas más importante se encuentra en la limpieza y visualización de manera efectiva de los datos.

Los conjuntos de datos no siempre se encuentran en un formato limpio y listo para trabajar con ellos, por lo que resulta esencial saber cómo limpiarlos adecuadamente para poder trabajar con ellos de manera efectiva. 

Por eso, en este artículo aprenderás los pasos que debes de seguir para limpiar los datos y visualizarlos adecuadamente. 

En qué consiste limpiar datos:

Limpiar datos consiste en eliminar, corregir o transformar los datos que se tienen para asegurar que estos se encuentran en un formato adecuado para posteriormente trabajar con ellos.

Este proceso implica la identificación y corrección de errores en los datos, la eliminación de valores atípicos o faltantes, la normalización de los datos y la eliminación de duplicados.

La limpieza de datos es una tarea crítica en la que la ciencia de datos hace mayor hincapié, ya que los datos sucios o inexactos pueden afectar significativamente la calidad y validez de los propios resultados.

Buenas prácticas que te ayudarán a limpiar correctamente tus datos: 

• Establece líneas de base:

La primera parte del proceso comienza con establecer una línea base que describa lo mejor posible el estado actual de los datos. Puedes comenzar con una auditoría y ubicación de los datos en sí.

Los datos sucios o sin tratar pueden presentarse en diferentes formas, pero gracias a la realización de auditorías regulares puedes lograr determinar la calidad del conjunto y qué problemas debes solucionar haciendo mayor hincapié.

• Crea métricas cuantificables:

Es muy importante que tengas claro durante el proceso qué constituye para ti exactamente tener datos limpios y así te costará menos saber qué es lo que estás buscando.

Establece indicadores clave para apoyarte y no olvides que los responsables de la toma de decisiones deben observar métricas cuantificables para evaluar la eficiencia, por lo que constantemente deberán de comprobar el estado de los datos.

• Clasifica los datos:

Tener diferentes categorías puede ser la clave para garantizar el acceso a determinados datos que resultan relevantes en diferentes ocasiones sin importar el cuándo tengan que hacerlo.

Por lo que es recomendable que clasifiques los conjuntos de datos dependiendo de si se tratan de datos críticos para el negocio, datos necesarios para más adelante, datos obsoletos, etc.

• Involucre a más personas en el proceso:

Si no te encuentras sólo y trabajando para ti, involucra a más personas de la organización en la que te encuentres a participar en el proceso.

Esto garantizará la comprensión adecuada de lo que incluye todo este proceso y puede ayudar a la propia organización a tener una visión correcta sobre los mismos.

• Invierte en herramientas de monitoreo de datos adecuadas:

Existen herramientas que pueden ayudarte a observar y monitorear tus datos para identificar posibles problemas mucho más rápido, por lo que podrás actuar en consecuencia obteniendo así un buen mantenimiento de los mismos.

Las herramientas de monitoreo se pueden utilizar para automatizar las verificaciones de calidad y alertar sobre problemas, evitando así que se ingresen datos incompletos o de baja calidad.

Los sistemas de limpieza de datos también pueden detectar anomalías y duplicados, lo que acelera los esfuerzos del proceso y mantiene los estándares previamente establecidos.

En resumen:

La limpieza de los datos es fundamental para el proceso de análisis de los mismos, garantiza la calidad y la precisión en los resultados.

No sólo implica la corrección de errores sino también abarca la transformación y la normalización de los conjuntos para que se puedan comparar y analizar de manera adecuada.

Esta habilidad es imprescindible que se domine correctamente dentro de todos los profesionales de la ciencia de datos, será una de las formas que el profesional tenga para garantizarse obtener resultados precisos para posteriormente poder comunicarlos de forma clara y efectiva.