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En Analítica y Visualización de datos Última actualización: 15 de septiembre de 2023
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En la era de Internet existen terabytes y petabytes de datos, con un crecimiento exponencial de los mismos. Pero, ¿cómo consumimos estos datos y los convertimos en información útil para mejorar la disponibilidad de los servicios?

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, ¿por 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 datos sin procesar 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 a un nivel listo para la producción.

Algunas de las tareas conocidas en la gestión de datos son:

  • Fusión de varios conjuntos de datos en uno grande para su análisis.
  • Examinar los datos que faltan o las lagunas existentes.
  • 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 manipulación de datos suelen superar el ajuste manual, por lo que se necesitan 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, hay otros objetivos:

  • Crear datos válidos y novedosos a partir de datos desordenados para impulsar la toma de decisiones en las empresas.
  • Normalización de los datos brutos en formatos que los sistemas de Big Data puedan ingerir.
  • Reducción del tiempo empleado por los analistas de datos en la creación de modelos de datos mediante la presentación de datos ordenados.
  • Crear 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, el tamaño, qué registros se conservan, los formatos de codificación y otros atributos que describen cualquier conjunto de datos.

Estructuración

Este proceso implica organizar los datos para que adopten formatos fácilmente utilizables. Los conjuntos de datos brutos pueden necesitar una estructuración en cuanto a la aparición de 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 deben deshacerse de los errores inherentes y de todo aquello que pueda sesgar los datos que contienen. Así pues, la limpieza implica eliminar múltiples entradas de celdas con datos similares, borrar celdas vacías y datos atípicos, normalizar entradas, renombrar atributos confusos, etc.

Enriquecer

Una vez que los datos han superado las etapas de estructuración y limpieza, es necesario evaluar su utilidad y aumentarlos con los valores de otros conjuntos de datos que falten para darles la calidad deseada.

Validación de

El proceso de validación implica aspectos iterativos de programación que arrojan luz sobre la calidad, coherencia, usabilidad y seguridad de los datos. La fase de validación garantiza el cumplimiento de 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 procesados se presentan o comparten dentro de una organización para su análisis. En esta fase también se comparte la documentación de los pasos de preparación y los metadatos generados a lo largo del proceso de manipulación.

Talend

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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 basada en navegador que permite la preparación de datos por lotes, en masa y en tiempo real: perfilado, limpieza y documentación de datos.

Talend data fabric gestiona cada etapa del ciclo de vida de los datos, equilibrando cuidadosamente la disponibilidad de los datos, la usabilidad, seguridady la integridad de todos los datos empresariales.

¿Alguna vez le preocuparon sus diversas fuentes de datos? El enfoque unificado de Talend proporciona una rápida integración de datos de todas sus fuentes de datos (bases de datos, almacenamiento en la nubey puntos finales de API), lo que permite la transformación y la asignación de todos los datos con controles de calidad sin fisuras.

La integración de datos en Talend se realiza mediante herramientas de autoservicio, como los conectores, que permiten a los desarrolladores ingerir datos de cualquier fuente de forma automática y categorizarlos adecuadamente.

Características de Talend

Integración universal de datos

Talend permite a las empresas manejar cualquier tipo de datos procedentes de diversas fuentes de datos, ya sean 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 los datos ingeridos, Talend permite ejecutarlas en cualquier lugar.

Calidad de los datos

Con funciones de aprendizaje automático como la deduplicación, la validación y la normalización de datos, Talend limpia automáticamente los datos ingestados.

Soporte para integraciones de aplicaciones y API

Una vez que sus datos tienen sentido gracias a las herramientas de autoservicio de Talend, puede compartirlos a través de API fáciles de usar. Los puntos finales de Talend API pueden exponer sus activos de datos a SaaS, JSONy plataformas B2B mediante herramientas avanzadas de mapeo y transformación de datos.

R

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R es una herramienta bien desarrollada y eficaz lenguaje de programación para abordar el análisis exploratorio de datos en aplicaciones científicas y empresariales.

Construido como software libre para la computación estadística y los gráficos, R es a la vez un lenguaje y un entorno para la manipulación, modelización 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

Amplio conjunto de paquetes

Los ingenieros de datos disponen de más de 10.000 paquetes y extensiones estandarizados para seleccionar en la Comprehensive R Archive Network (CRAN). Esto simplifica la gestión y el análisis de datos.

Extremadamente potente

Gracias a los paquetes de computación distribuida disponibles, R puede realizar manipulaciones complejas y sencillas (matemáticas y estadísticas) en objetos y conjuntos de datos en cuestión de segundos.

Soporte multiplataforma

R es independiente de la plataforma y puede ejecutarse 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

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Trifacta es un entorno interactivo en la nube para crear perfiles de 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 gestión de datos detecta los valores atípicos y los datos no válidos en cualquier conjunto de datos. Con solo hacer clic y arrastrar, los datos disponibles se clasifican y transforman de forma inteligente mediante sugerencias basadas en aprendizaje automático para acelerar la preparación de datos.

El manejo de datos en Trifacta se realiza a través de perfiles visuales convincentes 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

Integración perfecta en la nube

Admite cargas de trabajo de preparación en cualquier nube o entorno híbrido para permitir que los desarrolladores ingieran conjuntos de datos para su análisis independientemente de dónde se encuentren.

Múltiples datos Métodos de normalización

Trifacta wrangler tiene 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 sencillo

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).

Por lo tanto, un flujo reduce el tiempo que los desarrolladores dedican a importar, procesar, crear perfiles y exportar datos.

OpenRefine

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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 gestión de datos mediante filtros y particiones de conjuntos de datos utilizando expresiones regulares. Gracias al lenguaje de expresiones General Refine incorporado, los ingenieros de datos pueden aprender y visualizar datos mediante facetas, filtros y técnicas de clasificación antes de realizar operaciones de datos avanzadas para la extracción de entidades.

OpenRefine permite a los usuarios trabajar con datos en forma de proyectos, en los que pueden integrarse conjuntos de datos procedentes de varios archivos informáticos, URL de Internet y bases de datos, con capacidad para ejecutarse localmente en las máquinas de los usuarios.

Mediante expresiones, los desarrolladores pueden ampliar la limpieza y transformación de datos a tareas como dividir/unir celdas multivaluadas, personalizar facetas y obtener datos en columnas mediante URL externas.

Características de OpenRefine

Herramienta multiplataforma

OpenRefine está diseñado para funcionar con Windows, Mac y Linux a través de instaladores descargables.

Amplio conjunto de API

Características de la API OpenRefine, API de ampliación de datosy otras API que facilitan la interacción de los usuarios con los datos.

Datameer

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Datameer es una SaaS Datameer es una herramienta de transformación de datos creada para simplificar la migración y la 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 gestión 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 ofrece una documentación de datos similar a la de un catálogo, un profundo perfilado de datos 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 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, de código y sin código para dar cabida a amplios equipos de análisis de datos que pueden construir complejos pipelines ETL fácilmente.

Características de Datameer

Entornos multiusuario

Presenta entornos de transformación de datos para varias personas: de bajo código, de código e híbridos, para ayudar tanto a los expertos en tecnología como a los que no lo son.

Espacios de trabajo compartidos

Datameer permite a los equipos reutilizar modelos y colaborar en ellos para acelerar los proyectos.

Amplia 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 👩‍🏫

Análisis de datos es un proceso complejo, que requiere que los datos estén adecuadamente organizados para extraer inferencias significativas y hacer predicciones. Las herramientas de gestión de datos le ayudan a formatear grandes cantidades de datos sin procesar para realizar análisis avanzados. Elija la herramienta que mejor se adapte a sus necesidades y conviértase en un profesional del análisis.

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  • Elly Obare
    Autor
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