Primera parte
La limpieza de datos es un paso esencial en la inteligencia empresarial y el análisis de datos porque valida datos precisos y confiables. La precisión de los datos es vital para generar información relevante antes de ser utilizada en un proceso de análisis de datos o inteligencia empresarial (BI). Los datos procesados ayudan a las empresas a tomar decisiones informadas basadas en datos y mejorar las operaciones comerciales. El uso de datos no validados puede generar información inexacta que genera desinformación, la toma de malas decisiones comerciales y cambios erróneos en procesos existentes.
La limpieza de datos es un paso necesario que debe ocurrir antes de que los datos se ejecuten en un proceso de análisis de datos u operación de inteligencia empresarial. La limpieza de datos implica buscar datos erróneos, inexactos o incompletos que deban eliminarse, corregirse o actualizarse. Esta consiste en el uso de herramientas de inteligencia artificial y una revisión manual realizada por personal específico para eliminar diferentes tipos de datos incorrectos o faltantes antes de que se pueda procesar cualquier dato en un proceso de análisis de datos o inteligencia empresarial.
El uso de datos incorrectos o deficientes en un proceso de análisis de datos o BI puede generar análisis incorrectos, errores en las operaciones comerciales y malas estrategias comerciales.
Los datos pueden tener un formato incorrecto, contener errores ortográficos, registros duplicados, valores faltantes, errores de integración o información atípica que distorsiona los datos. Este tipo de errores deben sanearse mediante un proceso de limpieza de datos antes del procesamiento del análisis de datos. El papel emergente de la inteligencia artificial (IA) y las herramientas de automatización contribuye significativamente a identificar y corregir diversos errores en el proceso de limpieza de datos, lo que mejora su eficiencia general.
La limpieza o lavado de datos es un paso crítico en la fase de procesamiento de datos porque aumenta la coherencia, la corrección y la usabilidad de los datos, lo que los hace valiosos después del análisis. Garantizar que los datos se limpien a fondo puede resultar un desafío para las empresas debido a los distintos formatos y estándares utilizados. Los datos pueden provenir de diferentes fuentes, lo que puede resultar problemático en el proceso de limpieza de datos.
Los datos obsoletos que no se actualizan periódicamente pueden dañar las finanzas o la reputación de una empresa. Sin una higiene de calidad datos adecuada, estos pueden contener múltiples entradas defectuosas. La falta de convenciones de nomenclatura estandarizadas también puede hacer que una empresa pierda los ingresos esperados. Para combatir estos desafíos de datos, las empresas deben limpiar continuamente los datos recopilados para mantener la integridad y precisión de los datos.
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La limpieza de datos se produce una vez finalizado el proceso de recopilación. No se utilizarán todos los datos recopilados y lo más probable es que contengan repetición, valores erróneos, valores faltantes y datos sin formato que deben limpiarse antes de usarse en un proceso de análisis de datos o inteligencia empresarial.
La aparición de herramientas de inteligencia artificial minimiza la necesidad de depender completamente de un proceso manual de limpieza de datos. Sin embargo, será necesario verificar manualmente cualquier herramienta de inteligencia artificial utilizada para garantizar que identifiquen y corrijan cualquier discrepancia que se espera que corrija, lo que incluye una verificación de validación manual final para eliminar todos los errores. Los pasos de limpieza de datos son:
El aprendizaje automático es la principal herramienta de inteligencia artificial para identificar y corregir errores en un conjunto de datos. El algoritmo ML puede manejar datos faltantes o inconsistentes, eliminar duplicados y abordar datos atípicos guardados en el conjunto de datos, siempre que haya aprendido a identificar estos errores durante la fase de prueba del algoritmo ML mediante el proceso de aprendizaje supervisado, no supervisado o de refuerzo.
La popularidad de las herramientas de inteligencia artificial hace que el proceso de limpieza de datos sea más eficiente, lo que permite a las empresas centrarse en otros aspectos del proceso de análisis de datos.
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