La guía rápida de la transformación de datos

¿Desea organizar, fusionar, normalizar y dar formato a grandes conjuntos de datos para extraer inteligencia empresarial? Lea esta guía definitiva sobre la transformación de datos en el proceso ETL.

Las empresas rara vez obtienen datos en el formato que sus herramientas de inteligencia empresarial ( BI ) pueden utilizar. Normalmente, los conectores y repositorios de datos le bombardean con datos brutos y desorganizados. No puede extraer ningún patrón de esos datos en bruto.

Necesita un proceso especializado, como la transformación de datos, para estructurar los datos de forma que se ajusten a sus necesidades empresariales. También desvela las oportunidades de negocio que los conjuntos de datos imprecisos ocultan a su vista.

En este artículo, hablaremos de la transformación de datos desde el principio. Después de leerlo, ampliará sus conocimientos profesionales sobre este tema y podrá planificar y ejecutar con éxito proyectos de transformación de datos.

¿Qué es la transformación de datos?

Esencialmente, la transformación de datos es un paso técnico del procesamiento de datos en el que se mantiene intacta la esencia y el contenido de los datos y se modifica su apariencia. En la mayoría de los casos, los científicos de datos realizan modificaciones en los siguientes parámetros

• Estructura de los datos
• Formato de los datos
• Normalización
• Organización
• Fusión
• Depuración

El resultado son datos limpios en un formato organizado. Ahora bien, el formato y la estructura finales dependerán de la herramienta de BI que utilice su empresa. Además, el formato puede variar de un departamento a otro, ya que las distintas secciones de la empresa, como contabilidad, finanzas, inventario, ventas, etc., tienen estructuras distintas para los datos de entrada.

Durante esta modificación de los datos, los científicos de datos también aplican reglas empresariales a los datos. Estas reglas ayudan a los analistas empresariales a extraer patrones de los datos procesados y al equipo directivo a tomar decisiones con conocimiento de causa.

Además, la transformación de datos es la fase en la que se pueden fusionar diferentes modelos de datos en una base de datos centralizada. Le ayuda a establecer comparaciones entre productos, servicios, procesos de venta, métodos de marketing, inventario, gastos de la empresa, etc.

Tipos de transformación de datos

#1. Limpieza de datos

Mediante este proceso se identifican los conjuntos de datos incorrectos, imprecisos, irrelevantes o incompletos o sus componentes. Después, los datos pueden modificarse, sustituirse o eliminarse para aumentar su precisión. Se basa en un análisis cuidadoso para que los datos resultantes puedan utilizarse para generar una visión significativa.

#2. Deduplicación de datos

Cualquier duplicación de datos puede causar confusión y errores de cálculo en el proceso de extracción de datos. Con la deduplicación de datos, se extraen todas las entradas redundantes de un conjunto de datos, de modo que éstos quedan libres de duplicaciones.

Este proceso ahorra el dinero que una empresa podría haber necesitado para almacenar y procesar datos duplicados. También evita que esos datos afecten al rendimiento y ralenticen el procesamiento de las consultas.

#3. Agregación de datos

La agregación se refiere a la recopilación, búsqueda y presentación de datos en un formato conciso. Las empresas pueden realizar este tipo de transformación de datos para reunirlos de múltiples fuentes de datos y unirlos en uno solo para su análisis.

Este proceso es muy útil a la hora de tomar decisiones estratégicas sobre productos, operaciones, marketing y fijación de precios.

#4. Integración de datos

Como su nombre indica, este tipo de transformación de datos integra datos de distintas fuentes.

Dado que combina los datos relacionados con diferentes departamentos y proporciona una visión unificada, cualquier persona de la empresa puede acceder a los datos y utilizarlos para la tecnología ML y el análisis de inteligencia empresarial.

Además, se considera un elemento importante del proceso de gestión de datos.

#5. Filtrado de datos

Hoy en día, las empresas tienen que lidiar con un inmenso volumen de datos. Sin embargo, no todos los datos son necesarios en todos los procesos. Por esta razón, las empresas necesitan filtrar los conjuntos de datos para obtener datos refinados.

El filtrado aleja los datos irrelevantes, duplicados o sensibles y separa lo que se necesita. Este proceso permite a las empresas minimizar los errores en los datos y generar informes y resultados de consulta precisos.

#6. Resumen de datos

Significa presentar un resumen exhaustivo de los datos generados. Para cualquier proceso, los datos brutos no son adecuados en absoluto. Pueden contener errores y estar disponibles en un formato que ciertas aplicaciones no pueden comprender.

Por estas razones, las empresas realizan la integración de datos para generar un resumen de los datos brutos. Así, resulta más fácil acceder a las tendencias y patrones de los datos a partir de su versión resumida.

#7. División de datos

En este proceso, las entradas de un conjunto de datos se dividen en diferentes segmentos. El objetivo principal de la división de datos es desarrollar, entrenar y probar los conjuntos de datos para la validación cruzada.

Además, este proceso puede proteger los datos críticos y delicados del acceso no autorizado. Mediante la división, las empresas pueden cifrar los datos delicados y almacenarlos en un servidor diferente.

#8. Validación de datos

La validación de los datos que ya se tienen es también un tipo de transformación de datos. Este proceso implica la comprobación cruzada de los datos para verificar su exactitud, calidad e integridad. Antes de querer utilizar un conjunto de datos para su posterior procesamiento, validarlo es esencial para evitar problemas en las últimas etapas.

¿Cómo realizar la transformación de datos?

Elección de un método

Puede utilizar cualquiera de los siguientes métodos de transformación de datos en función de sus necesidades empresariales:

#1. Herramientas ETL in situ

Si necesita manejar conjuntos de datos enormes con regularidad y también necesita un proceso de transformación a medida, entonces puede confiar en las herramientas ETL in situ. Funcionan en estaciones de trabajo robustas y pueden procesar grandes conjuntos de datos con rapidez. Sin embargo, el coste de propiedad es demasiado elevado.

#2. Aplicaciones web ETL basadas en la nube

Las pequeñas, medianas y nuevas empresas confiaban principalmente en las aplicaciones de transformación de datos basadas en la nube, ya que son asequibles. Estas aplicaciones son adecuadas si prepara datos una vez a la semana o al mes.

#3. Guiones de transformación

Si está trabajando en un proyecto pequeño con conjuntos de datos relativamente pequeños, entonces es bueno utilizar sistemas heredados como Python, Excel, SQL, VBA y macros para la transformación de datos.

Elección de técnicas para transformar un conjunto de datos

Ahora que sabe qué método elegir, debe considerar las técnicas que desea aplicar. Puede elegir algunas o todas de las que se indican a continuación en función de los datos en bruto y del patrón final que esté buscando:

#1. Integración de datos

Aquí, usted integra los datos de un elemento procedentes de distintas fuentes y forma una tabla resumida. Por ejemplo, acumulando datos de clientes procedentes de cuentas, facturas, ventas, marketing, medios sociales, competidores, sitios web, plataformas para compartir vídeos, etc., y formando una base de datos tabular.

#2. Clasificación y filtrado de datos

Enviar datos brutos y sin filtrar a una aplicación de BI sólo le hará perder tiempo y dinero. En su lugar, debe filtrar la basura y los datos irrelevantes del conjunto de datos y enviar únicamente un trozo de datos que contenga contenido analizable.

#3. Depuración de datos

Los científicos de datos también depuran los datos en bruto para eliminar el ruido, los datos corruptos, el contenido irrelevante, los datos erróneos, los errores tipográficos, etc.

#4. Discretización del conjunto de datos

Especialmente para los datos continuos, es necesario utilizar la técnica de la discretización para añadir intervalos entre grandes trozos de datos sin cambiar su flujo continuo. Una vez que da una estructura categorizada y finita a los conjuntos de datos continuos, resulta más fácil trazar tendencias o calcular medias a largo plazo.

#5. Generalización de datos

Es la técnica de convertir conjuntos de datos personales en datos impersonales y generales para cumplir la normativa sobre privacidad de datos. Además, este proceso también transforma grandes conjuntos de datos en formatos analizables sin esfuerzo.

#6. Eliminación de duplicados

Los duplicados pueden obligarle a pagar más en concepto de tarifas de almacenamiento de datos y también distorsionar el patrón o la perspectiva final. Por ello, su equipo debe escanear meticulosamente todo el conjunto de datos en busca de duplicados, copias, etc., y excluirlos de la base de datos transformada.

#7. Creación de nuevos atributos

En esta fase, puede introducir nuevos campos, encabezados de columna o atributos para que sus datos estén más organizados.

#8. Normalización y estandarización

Ahora, necesita normalizar y estandarizar sus conjuntos de datos en función de la estructura de la base de datos, el uso y los modelos de visualización de datos que prefiera. La normalización garantiza que todos los departamentos de la organización puedan utilizar el mismo conjunto de datos.

#9. Suavizado de datos

El suavizado consiste en eliminar los datos sin sentido y distorsionados de un gran conjunto de datos. También examina los datos en busca de modificaciones desproporcionadas que puedan desviarse al equipo de análisis del patrón que espera.

Pasos para un conjunto de datos transformados

#1. Descubrimiento de datos

En este paso, usted comprende el conjunto de datos y su modelo y decide qué cambios son necesarios. Puede utilizar una herramienta de perfilado de datos para echar un vistazo a la base de datos, los archivos, las hojas de cálculo, etc.

#2. Mapeo de la transformación de datos

En esta fase se deciden muchas cosas sobre el proceso de transformación, y éstas son:

• Qué elementos requieren revisión, edición, formateo, limpieza y cambio
• Cuáles son los motivos de dichas transformaciones
• Cómo lograr estos cambios

#3. Generación y ejecución de códigos

Sus científicos de datos escribirán códigos de transformación de datos para ejecutar el proceso automáticamente. Podrían utilizar Python, SQL, VBA, PowerShell, etc. Si utiliza alguna herramienta sin código, deberá cargar los datos en bruto en dicha herramienta e indicar los cambios que desea.

#4. Revisar y cargar

Ahora, necesita revisar el archivo de salida y confirmar si se han realizado los cambios apropiados. A continuación, puede cargar el conjunto de datos en su aplicación de BI.

Beneficios de la transformación de datos

#1. Mejor organización de los datos

La transformación de datos significa modificar y categorizar los datos para almacenarlos por separado y facilitar su descubrimiento. De este modo, tanto los humanos como las aplicaciones pueden utilizar los datos transformados con facilidad, ya que están organizados de una mejor manera.

#2. Mejora de la calidad de los datos

Este proceso también puede eliminar los problemas de calidad de los datos y reducir los riesgos que conllevan los datos erróneos. Ahora, hay menos posibilidades de que se produzcan interpretaciones erróneas, incoherencias y falta de datos. Dado que las empresas necesitan información precisa para obtener resultados satisfactorios, la transformación es crucial para tomar una decisión importante.

#3. Gestión de datos más sencilla

La transformación de datos también simplifica el proceso de gestión de datos para los equipos. Las organizaciones que manejan una cantidad creciente de datos procedentes de numerosas fuentes necesitan este proceso.

#4. Uso más amplio

Uno de los mayores beneficios de la transformación de datos es que permite a las empresas sacar el máximo partido de sus datos. El proceso estandariza esos datos para hacerlos más utilizables. Como resultado, las empresas pueden utilizar el mismo conjunto de datos para más fines.

Además, más aplicaciones pueden utilizar los datos transformados, ya que éstas tienen requisitos únicos para el formato de los datos.

#5. Menos retos computacionales

Los datos desorganizados pueden dar lugar a una indexación incorrecta, valores nulos, entradas duplicadas, etc. Mediante la transformación, las empresas pueden estandarizar los datos y reducir la posibilidad de errores computacionales que las aplicaciones pueden cometer durante el procesamiento de los datos.

#6. Consultas más rápidas

La transformación de datos significa clasificar los datos y almacenarlos de forma organizada en un almacén. El resultado es una gran velocidad de consulta y un uso optimizado de las herramientas de BI.

#7. Reducción de riesgos

Si utiliza datos inexactos, incompletos e incoherentes, la toma de decisiones y el análisis se ven obstaculizados. Una vez que los datos pasan por la transformación, se estandarizan. Así, los datos de alta calidad reducen la posibilidad de enfrentarse a pérdidas financieras y de reputación derivadas de una planificación imprecisa.

#8. Metadatos refinados

A medida que las empresas tienen que lidiar con cada vez más datos, la gestión de datos se convierte en un reto para ellas. Con la transformación de datos, pueden saltarse el caos de los metadatos. Ahora, obtienen metadatos refinados que les ayudarán a gestionar, clasificar, buscar y utilizar sus datos.

Herramientas

DBT

DBT es un flujo de trabajo para la transformación de datos. También puede ayudarle a centralizar y modularizar su código de análisis de datos. Por no mencionar que obtiene otras herramientas para la gestión de datos, como versionar conjuntos de datos, colaborar en datos transformados, probar modelos de datos y documentar consultas.

Qlik

Qlik minimiza la complejidad, el coste y el tiempo de transferir grandes datos desde las fuentes a destinos como aplicaciones BI, proyectos ML y almacenes de datos. Utiliza la automatización y metodologías ágiles para transformar datos sin la agitada codificación manual de códigos ETL.

Domo

Domo ofrece una interfaz de arrastrar y soltar para las transformaciones de bases de datos SQL y hace que la fusión de datos se realice sin esfuerzo y de forma automática. Además, la herramienta facilita el acceso a los datos para que distintos equipos puedan analizar los mismos conjuntos de datos sin conflictos.

EasyMorph

EasyMorph le libera del laborioso proceso de transformación de datos mediante sistemas heredados como Excel, VBA, SQL y Python. Ofrece una herramienta visual para transformar datos y automatizarlos cuando sea posible para científicos de datos, analistas de datos y analistas financieros.

Palabras finales

La transformación de datos es un proceso crucial que puede desvelar un valor excepcional de los mismos conjuntos de datos para diferentes secciones empresariales. También es una fase estándar en los métodos de procesamiento de datos como ETL para aplicaciones de BI in situ y ELT para almacenes de datos y lagos de datos basados en la nube.

Los datos estandarizados y de alta calidad que se obtienen tras la transformación de datos desempeñan un papel fundamental en la elaboración de planes empresariales como los de marketing, ventas, desarrollo de productos, ajustes de precios, nuevas unidades, etc.

A continuación, puede consultar los conjuntos de datos abiertos para sus proyectos de Ciencia de datos/ML.