Existen terabytes y petabytes de datos en esta era de Internet, con un crecimiento exponencial de los mismos. Pero, ¿cómo consumimos estos datos y los traducimos en información útil para mejorar la disponibilidad del servicio?
Datos válidos, novedosos y comprensibles es todo lo que necesitan las empresas para sus modelos de descubrimiento de conocimientos.
Por esta razón, las empresas están aplicando la analítica de muchas formas diferentes para descubrir datos de calidad.
Pero, ¿dónde empieza todo? La respuesta es la gestión de datos.
Empecemos
¿Qué es la gestión de datos?
La gestión de datos es el acto de limpiar, estructurar y transformar los datos brutos en formatos que simplifiquen los procesos de análisis de datos. La gestión de datos a menudo implica trabajar con conjuntos de datos desordenados y complejos que no están listos para los procesos de canalización de datos. El data wrangling traslada los datos brutos a un estado refinado o los datos refinados a un estado optimizado y listo para la producción.
Algunas de las tareas conocidas en el data wrangling incluyen:
- Fusionar varios conjuntos de datos en uno grande para su análisis.
- Examinar las omisiones/ lagunas en los datos.
- Eliminación de valores atípicos o anomalías en los conjuntos de datos.
- Normalización de las entradas.
Los grandes almacenes de datos que intervienen en los procesos de tratamiento de datos suelen estar más allá del ajuste manual, por lo que requieren métodos automatizados de preparación de datos para producir datos más precisos y de calidad.
Objetivos de la gestión de datos
Además de preparar los datos para el análisis como objetivo principal, existen otros objetivos:
- Crear datos válidos y novedosos a partir de datos desordenados para impulsar la toma de decisiones en las empresas.
- Estandarizar los datos brutos en formatos que los sistemas de Big Data puedan ingerir.
- Reduciendo el tiempo empleado por los analistas de datos en la creación de modelos de datos mediante la presentación de datos ordenados.
- Creando coherencia, integridad, facilidad de uso y seguridad para cualquier conjunto de datos consumido o almacenado en un almacén de datos.
Enfoques comunes de la gestión de datos
Descubrir
Antes de que los ingenieros de datos comiencen las tareas de preparación de datos, necesitan comprender cómo se almacenan, su tamaño, qué registros se conservan, los formatos de codificación y otros atributos que describen cualquier conjunto de datos.
Estructurar
Este proceso consiste en organizar los datos para que adopten formatos fácilmente utilizables. Los conjuntos de datos sin procesar pueden necesitar una estructuración en cuanto a la forma en que aparecen las columnas, el número de filas y el ajuste de otros atributos de los datos para simplificar el análisis.
Limpieza
Los conjuntos de datos estructurados necesitan deshacerse de los errores inherentes y de cualquier cosa que pueda sesgar los datos que contienen. Así pues, la limpieza implica eliminar entradas de celdas múltiples con datos similares, borrar celdas vacías y datos atípicos, normalizar entradas, renombrar atributos confusos, etc.
Enriquecer
Una vez que los datos han superado las fases de estructuración y limpieza, es necesario evaluar su utilidad y enriquecerlos con los valores de otros conjuntos de datos que falten para darles la calidad deseada.
Validación de
El proceso de validación conlleva aspectos iterativos de programación que arrojan luz sobre la calidad, la coherencia, la facilidad de uso y la seguridad de los datos. La fase de validación garantiza que se han realizado todas las tareas de transformación y marca los conjuntos de datos como listos para las fases de análisis y modelado.
Presentación de
Una vez superadas todas las etapas, los conjuntos de datos reagrupados se presentan/comparten dentro de una organización para su análisis. En esta etapa también se comparte la documentación de los pasos de preparación y los metadatos generados a lo largo del proceso de wrangling.
Talend
Talend es una plataforma unificada de gestión de datos envuelta en 3 tejidos de datos para proporcionar datos fiables y sanos. Talend presenta Integración de datos, Aplicación e integración, e Integridad y gobernanza de datos. La gestión de datos en Talend se realiza a través de una herramienta de apuntar y hacer clic basada en navegador que permite la preparación de datos por lotes, en masa y en vivo: perfilado, limpieza y documentación de datos.
El tejido de datos Talend gestiona cada etapa del ciclo de vida de los datos, equilibrando cuidadosamente la disponibilidad de los datos, la usabilidad, la seguridad y la integridad de cada dato empresarial.
¿Alguna vez le preocuparon sus diversas fuentes de datos? El enfoque unificado de Talend proporciona una rápida integración de datos desde todas sus fuentes de datos (bases de datos, almacenamientos en la nube y puntos finales de API), permitiendo la transformación y el mapeo de todos los datos con comprobaciones de calidad sin fisuras.
La integración de datos en Talend se habilita a través de herramientas de autoservicio como los conectores que permiten a los desarrolladores ingerir datos de cualquier fuente de forma automática y categorizar adecuadamente los datos.
Características de Talend
Integración universal de datos
Talend permite a las empresas manejar cualquier tipo de datos a partir de fuentes de datos variadas: entornos en la nube u on-prem.
Flexible
Talend va más allá del proveedor o la plataforma a la hora de crear canalizaciones de datos a partir de sus datos integrados. Una vez creadas las canalizaciones de datos a partir de sus datos ingestados, Talend le permite ejecutar las canalizaciones en cualquier lugar.
Calidad de los datos
Con capacidades de aprendizaje automático como la deduplicación, la validación y la normalización de datos, Talend limpia los datos ingestados automáticamente.
Soporte para integraciones de aplicaciones y API
Después de dar sentido a sus datos a través de las herramientas de autoservicio de Talend, puede compartir sus datos a través de API fáciles de usar. Los puntos finales API de Talend pueden exponer sus activos de datos a plataformas SaaS, JSON, AVRO y B2B a través de herramientas avanzadas de mapeo y transformación de datos.
R
R es un lenguaje de programación bien desarrollado y eficaz para abordar el análisis exploratorio de datos para aplicaciones científicas y empresariales.
Construido como software libre para la computación estadística y los gráficos, R es tanto un lenguaje como un entorno para el manejo, modelado y visualización de datos. El entorno R proporciona un conjunto de paquetes de software, mientras que el lenguaje R integra una serie de técnicas estadísticas, de agrupación, clasificación, análisis y gráficos que ayudan a manipular los datos.
Características de R
Rico conjunto de paquetes
Los ingenieros de datos disponen de más de 10.000 paquetes estandarizados y extensiones que pueden seleccionar de la Comprehensive R Archive Network (CRAN). Esto simplifica la manipulación y el análisis de datos.
Extremadamente potente
Con los paquetes de computación distribuida disponibles, R puede realizar manipulaciones complejas y sencillas (matemáticas y estadísticas) en objetos de datos y conjuntos de datos en cuestión de segundos.
Soporte multiplataforma
R es independiente de la plataforma, capaz de funcionar en muchos sistemas operativos. También es compatible con otros lenguajes de programación que ayudan en la manipulación de tareas computacionalmente pesadas.
Aprender R es fácil.
Trifacta
Trifacta es un entorno interactivo en la nube para perfilar datos que se ejecutan con modelos de aprendizaje automático y análisis. Esta herramienta de ingeniería de datos pretende crear datos comprensibles independientemente de lo desordenados o complejos que sean los conjuntos de datos. Los usuarios pueden eliminar las entradas dobles y rellenar las celdas en blanco de los conjuntos de datos mediante transformaciones de deduplicación y transformación lineal.
Esta herramienta de depuración de datos tiene un ojo puesto en los valores atípicos y los datos no válidos de cualquier conjunto de datos. Con sólo hacer clic y arrastrar, los datos a mano se clasifican y se transforman de forma inteligente mediante sugerencias basadas en el aprendizaje automático para acelerar la preparación de los datos.
La gestión de datos en Trifacta se realiza a través de atractivos perfiles visuales que pueden adaptarse tanto al personal no técnico como al técnico. Con las transformaciones visualizadas e inteligentes, Trifacta se enorgullece de su diseño pensando en los usuarios.
Ya sea ingiriendo datos de data marts, data warehouses o data lakes, los usuarios están protegidos de las complejidades de la preparación de datos.
Características de Trifacta
Integraciones en la nube sin fisuras
Admite cargas de trabajo de preparación a través de cualquier nube o entorno híbrido para permitir a los desarrolladores la ingesta de conjuntos de datos para su procesamiento sin importar dónde residan.
Múltiples métodos de normalización de datos
Trifacta wrangler cuenta con varios mecanismos para identificar patrones en los datos y estandarizar las salidas. Los ingenieros de datos pueden elegir la estandarización por patrón, por función, o mezclar y combinar.
Flujo de trabajo simple
Trifacta organiza los trabajos de preparación de datos en forma de flujos. Un flujo contiene uno o más conjuntos de datos más sus recetas asociadas (pasos definidos que transforman los datos).
Un flujo, por tanto, reduce el tiempo que los desarrolladores emplean en importar, manipular, perfilar y exportar datos.
OpenRefine
OpenRefine es una herramienta madura de código abierto para trabajar con datos desordenados. Como herramienta de limpieza de datos, OpenRefine explora conjuntos de datos en cuestión de segundos mientras aplica complejas transformaciones de celdas para presentar los formatos de datos deseados.
OpenRefine aborda la limpieza de datos mediante filtros y particiones en conjuntos de datos utilizando expresiones regulares. Utilizando el lenguaje de expresiones generales incorporado de OpenRefine, los ingenieros de datos pueden aprender y visualizar los datos utilizando facetas, filtros y técnicas de clasificación antes de realizar operaciones de datos avanzadas para extracciones de entidades.
OpenRefine permite a los usuarios trabajar con datos en forma de proyectos en los que se pueden extraer conjuntos de datos de varios archivos informáticos, URL web y bases de datos, con la posibilidad de ejecutarlos localmente en las máquinas de los usuarios.
Mediante expresiones, los desarrolladores pueden ampliar la limpieza y transformación de datos a tareas como la división/unión de celdas multivaluadas, la personalización de facetas y la obtención de datos en columnas mediante URL externas.
Características de OpenRefine
Herramienta multiplataforma
OpenRefine está diseñado para funcionar con los sistemas operativos Windows, Mac y Linux mediante instaladores descargables.
Rico conjunto de API
Incluye la API OpenRefine, la API de ampliación de datos, la API de conciliación y otras API que facilitan la interacción de los usuarios con los datos.
Datameer
Datameer es una herramienta de transformación de datos SaaS creada para simplificar la munición e integración de datos mediante procesos de ingeniería de software. Datameer permite extraer, transformar y cargar conjuntos de datos en almacenes de datos en la nube como Snowflake.
Esta herramienta de transformación de datos funciona bien con formatos de conjuntos de datos estándar como CSV y JSON, lo que permite a los ingenieros importar datos en formatos variados para su agregación.
Datameer cuenta con una documentación de datos similar a la de un catálogo, un perfil de datos profundo y un descubrimiento para satisfacer todas las necesidades de transformación de datos. La herramienta mantiene un profundo perfil visual de los datos que permite a los usuarios rastrear los campos y valores no válidos, ausentes o periféricos, así como la forma general de los datos.
Datameer, que se ejecuta en un almacén de datos escalable, transforma los datos para obtener análisis significativos mediante pilas de datos eficientes y funciones similares a las de Excel.
Datameer presenta una interfaz de usuario híbrida, con código y sin código para dar cabida a amplios equipos de analítica de datos que pueden construir complejos pipelines ETL fácilmente.
Características de Datameer
Múltiples entornos de usuario
Ofrece entornos de transformación de datos para varias personas: de bajo código, de código e híbridos, para dar soporte a personas con y sin conocimientos técnicos.
Espacios de trabajo compartidos
Datameer permite a los equipos reutilizar y colaborar en modelos para acelerar los proyectos.
Rica documentación de datos
Datameer admite tanto la documentación de datos del sistema como la generada por el usuario a través de metadatos y descripciones, etiquetas y comentarios de estilo wiki.
Palabras finales 👩🏫
El análisis de datos es un proceso complejo, que requiere que los datos estén organizados adecuadamente para extraer inferencias significativas y hacer predicciones. Las herramientas de Data Wrangling le ayudan a formatear grandes cantidades de datos sin procesar para poder realizar análisis avanzados. Elija la herramienta que mejor se adapte a sus necesidades y conviértase en un profesional de la analítica
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