No debería sorprender que los datos tengan fallas. Los datos digitales son susceptibles a errores humanos, inconsistencias, redundancias, errores de ortografía e información insuficiente, como todo lo demás en la vida. Dado que las bases de datos ahora albergan una gran parte de nuestras vidas y trabajos, es más crucial que nunca garantizar que los datos sean lo más precisos posible. Es hora de informarse sobre la práctica de la depuración de datos en Synology, incluidas las mejores herramientas y servicios para los trabajos.
¿Qué es el fregado de datos?
Debe limpiar cualquier dato en una base de datos inexacta, sin información, con formato incorrecto o que contenga entradas duplicadas antes de exportar sus datos a otro sistema. Este proceso se conoce como depuración de datos, a veces también conocido como limpieza de datos. Trabajar con datos impuros sería un desafío y presentaría varias dificultades; por lo tanto, la limpieza de datos es un componente esencial de la ciencia de datos. Una herramienta de limpieza de bases de datos a menudo consta de programas que se pueden usar para corregir una determinada categoría de errores. Se utilizan algoritmos, reglas, tablas de consulta y otras técnicas para depurar los datos.
¿Por qué es importante la limpieza de datos?
La depuración de datos es crucial porque tiene muchas ventajas. Tener datos de baja calidad limitaría su productividad como experto en datos y, en última instancia, lo llevaría a producir un análisis incorrecto, lo que luego afectaría la capacidad de su cliente o empleador para tomar decisiones acertadas sobre eventos futuros. Las siguientes son algunas ventajas de la limpieza de datos:
- Tener datos precisos le permitirá trabajar de manera más eficiente y realizar el mejor análisis posible, lo que le ayudará a tomar mejores decisiones.
- Los datos inexactos darían como resultado un resultado inexacto. Aunque su método puede ser excelente, procesará el conjunto de datos incorrecto, requiriendo que repita el análisis y desperdiciando su tiempo, energía y recursos.
- Facilita la corrección de datos inexactos o dañados, ya que le permite rastrear errores e identificar sus fuentes.
- La limpieza de datos agiliza sus datos para que coincidan con lo que se necesita para su uso mediante la eliminación de fallas como duplicados que son inevitables cuando se combinan varias fuentes de datos en un conjunto de datos.
- Sus deducciones finales serán casi exactas porque habrá menos errores cuando limpie los datos antes de intentar obtener más información de ellos, y esto dará como resultado clientes satisfechos, colegas, empleados/empleadores, gerencia, etc.
¿Quién debería emplear la limpieza de datos?
La depuración de datos es un componente crucial de la gestión cortés de los datos. Para que varias empresas y sectores operen sus operaciones diarias de manera efectiva, los datos deben estar limpios. Sin embargo, la depuración de datos es una etapa de alta prioridad en algunas empresas que hacen un uso intensivo de los datos, como la banca, las finanzas, el comercio minorista y las telecomunicaciones.
Veamos algunas de las causas habituales de los problemas de la base de datos que se indican a continuación:
- Entrada de datos inexacta por parte de humanos.
- Falta de estándares de datos específicos de la industria o de la empresa.
- Datos obsoletos en sistemas más antiguos.
- Consolidación de bases de datos.
La siguiente es una lista de hechos de calidad de datos:
- Debido a datos inexactos, las empresas pueden perder hasta el 20 % de sus ingresos debido a la ingestión.
- La gestión de la calidad de los datos lleva tiempo y los miembros del personal dedican casi la mitad de sus horas de trabajo a lidiar con datos de baja calidad.
- Casi 50 empresas nuevas y casi 5 docenas de cambios de dirección y nombre en una hora dan como resultado datos inconsistentes.
Depuración de datos frente a limpieza de datos frente a limpieza de datos
Muchas veces surge la pregunta: “¿Cuál es la diferencia entre la depuración de datos, la limpieza de datos y la limpieza de datos? Cuando se trata de usarlos en el proceso de preparación de datos prácticamente, estas frases son intercambiables.
La depuración de datos está más estrechamente relacionada con la variedad de operaciones especializadas, incluidas la fusión, la traducción, la decodificación y el filtrado, que intervienen en la preparación de los datos. Además, la limpieza de datos es el procedimiento de eliminar errores de datos sin procesar, completar valores NULL, ubicar valores atípicos, etc.
Herramientas de limpieza de datos
Puede obtener más información sobre las principales herramientas de limpieza de datos en esta sección. Como dice el adagio, "Use la herramienta correcta para el trabajo correcto". Estas son algunas de las mejores herramientas de depuración de datos que hay ahora en el mercado, presentadas sin ningún orden en particular, con el espíritu de estas sabias palabras.
#1. Winpure
Una de las herramientas de limpieza de datos más populares y económicas disponibles en la actualidad se llama Winpure; limpia de manera eficiente enormes volúmenes de datos, elimina los duplicados y corrige y estandariza rápidamente sus datos. Funciona con datos de bases de datos como Access, Dbase y SQL Server, así como con datos de hojas de cálculo, CRM y otras fuentes. La purificación avanzada de datos, la limpieza rápida de datos y las ediciones multilingües son todas características de Winpure.
#2. AbrirRefinar
Este programa de código abierto, anteriormente conocido como Google Refine, administra, mantiene y manipula datos. No está mal para una herramienta gratuita, puede manejar varios cientos de miles de filas de datos. OpenRefine incluye una variedad de herramientas de edición que lo ayudan a cambiar el nombre de los datos, filtrarlos y agregar elementos particulares además de limpiar sus datos. No busque más si necesita una aplicación poderosa pero gratuita pero tiene un presupuesto ajustado.
#3. Nublando
Esta es la herramienta adecuada para usted si su empresa utiliza Salesforce. Este servicio se encarga de cualquier tarea de limpieza de datos que se le ocurra, como la migración de datos, la deduplicación y más. La tecnología es compatible con empresas de todos los tamaños y es lo suficientemente inteligente como para detectar errores cometidos por los usuarios y problemas con sus datos. Las interfaces de programación de aplicaciones (API) son aún más compatibles con los marcos REST y SOAP.
#4. Escalera de datos
Según 15 encuestas separadas, la tecnología conocida como Data Ladder es muy apreciada y tiene reputación de ser rápida y precisa. El software le brinda todo lo que necesita para combinar, limpiar y deduplicar sus datos y tiene una interfaz visual intuitiva. También hace uso de una increíble variedad de algoritmos para encontrar problemas de borrosidad, fonética y datos truncados.
#5. Claridad TIBCO
Este programa rápido y atractivo se enfoca en brindar a los clientes empresariales las herramientas que necesitan para analizar y limpiar grandes cantidades de datos a la vez, lo que lo hace perfecto para el descubrimiento, la limpieza y la transformación de datos. Las fuentes de datos y los tipos de archivos más comunes se pueden perfilar, estandarizar, validar y transformar utilizando las herramientas proporcionadas por TIBCO Clarity.
#6. Wrangler Trifacta
Wrangler es una herramienta interactiva gratuita perfecta para la limpieza y transformación de datos con menos tiempo de formateo y un mayor enfoque en el análisis de datos. Los analistas de datos pueden limpiar y preparar de forma rápida y precisa datos desorganizados y eclécticos. Trifacta emplea técnicas de aprendizaje automático para recomendar transformaciones y agregaciones comunes para preparar los datos para la depuración.
Hay otras herramientas adicionales de limpieza de datos disponibles, algunas de las cuales priorizan áreas particulares de limpieza de datos sobre otras. Cada organización tiene requisitos diferentes, así que tenga cuidado de comparar opciones para encontrar la que mejor se adapte.
Servicios de limpieza de datos
Los principales servicios de limpieza de datos se enumeran a continuación para mantener sus datos consistentes y limpios para un análisis y una toma de decisiones precisos. Algunos servicios de limpieza de datos son completamente gratuitos, mientras que otros tienen precios que incluyen pruebas sin riesgos:
#1. Pato
Drake es una herramienta flexible y fácil de usar. Los pasos de procesamiento de datos en su flujo de trabajo de datos basado en texto tienen entradas y salidas definidas, y los usuarios pueden resolver las dependencias entre ellos, así como elegir qué comando ejecutar a continuación y en qué orden. Drake se creó para administrar flujos de trabajo de datos y centra la ejecución de comandos en los datos y las dependencias que los rodean.
#2. Herramientas de demanda
Esta suite de calidad de datos se creó para ayudar a las empresas a mejorar sus datos en Salesforce CRM y Microsoft Dynamics 365 CRM. DemandTools es la herramienta ideal para usted si su caso de uso de limpieza de datos se limita a su CRM. A través de la gestión de conversiones de prospectos sin contactos duplicados y la prevención y corrección de registros duplicados, el módulo Herramientas de limpieza de DemandTool ayuda a mejorar la calidad de los datos.
#3. Limpiador de datos
Una herramienta robusta de creación de perfiles de datos para evaluar y analizar la calidad de los datos para mejorar la toma de decisiones se llama Quadient Data Cleaner. Para producir mejores resultados, la herramienta puede buscar patrones, valores faltantes, conjuntos de caracteres y otras propiedades en un conjunto de datos. Para encontrar duplicados y combinarlos en una sola versión, emplea lógica difusa.
#4. reificador
Aficx, anteriormente conocida como Nube Technologies, utiliza Spark en esta herramienta para la vinculación de registros, la resolución de entidades distribuidas y la deduplicación. Alta precisión, implementación rápida y rendimiento en tiempo de ejecución son solo algunas de sus fantásticas ventajas. Utiliza una arquitectura distribuida escalable y métodos de aprendizaje automático para proporcionar la mejor resolución de entidad y coincidencia de datos difusos.
#5. Etapa de calidad de IBM InfoSphere
Uno de los servicios de limpieza de datos más conocidos que admite la calidad completa de los datos, es una solución diseñada para respaldar la calidad de los datos. Facilita la creación de vistas consistentes para las unidades más importantes, como proveedores, clientes, productos, ubicaciones, etc., y simplifica la limpieza y administración de las bases de datos. Admite la entrega de datos de alta calidad para big data, gestión de datos maestros, almacenamiento de datos, inteligencia comercial, etc.
¿Qué ventajas ofrecen las herramientas de limpieza de datos?
La limpieza manual de datos es un proceso laborioso y lento porque requiere verificar cada fila de entradas de datos a mano, lo que lleva mucho tiempo y aumenta la probabilidad de error humano.
Las herramientas de depuración de datos automatizan todo el proceso de limpieza o depuración de datos al inspeccionar minuciosamente el día con una variedad de reglas y algoritmos. Limpia los datos y los prepara para el análisis.
Aunque existen muchas herramientas de depuración de datos en el mercado, seleccionar una que satisfaga las necesidades de la empresa puede ser un desafío. Para automatizar su proceso de limpieza de datos y ahorrar tiempo, las empresas utilizan herramientas de limpieza de datos.
Limitaciones del uso de los servicios de limpieza de datos
- Algunos servicios de limpieza de datos carecen de inteligencia. Como resultado, es posible que manejen incorrectamente algunas observaciones del conjunto de datos.
- Las versiones menos costosas o gratuitas de las mejores herramientas de limpieza de datos solo brindan las funciones más fundamentales.
- Debe exponer sus datos, independientemente de cuán confidenciales puedan ser para usar estos servicios de depuración de datos, sin saber qué podría estar haciendo la herramienta en segundo plano.
- Incluso con los mejores servicios de limpieza de datos, la limpieza de datos puede ser un proceso lento, especialmente cuando se trabaja con un gran conjunto de datos.
Qué es la limpieza de datos Synology?
En su forma más básica, el proceso de depuración de datos de Synology examinará cada "copia" de los datos y la corregirá si no coincide con la suma de comprobación almacenada. Este proceso se utiliza principalmente para verificar la degradación de los datos que no se han leído durante un tiempo y, si lo hace, para corregirlo.
Después de confirmar que la limpieza de datos funcionará para sus carpetas compartidas actuales, debe asegurarse de que se haya establecido un programa para que se produzca la limpieza de datos en su Synology NAS.
- Acceda al Administrador de almacenamiento y elija el grupo de almacenamiento que creó.
- Seleccione Programar limpieza de datos y asegúrese de que esté activado en la parte superior.
- Comprueba que lo estás ejecutando al menos una vez cada seis meses en la sección Frecuencia.
- No estaría de más iniciar un proceso de depuración de datos de inmediato si no lo ha hecho antes. En la página Administrador de almacenamiento, seleccione Ejecutar ahora junto a Depuración de datos.
Como ya se explicó, el procedimiento de limpieza de datos de Synology solo funcionará en carpetas compartidas configuradas correctamente. Todos los propietarios de Synology NAS que utilicen BTRFS deben realizar este proceso, que protegerá contra el bit-rot del sistema de archivos.
Trabajos de limpieza de datos
Usando el promedio nacional de los Estados Unidos como punto de referencia, el salario promedio de los trabajos que requieren las habilidades de depuración de datos es de $ 175,116.
En Indeed.com, hay aproximadamente 3525 trabajos para Data Scrubbing. ¡Solicite puestos como representante de servicios al paciente, analista de datos y más!
¿Qué estados tienen la mayor cantidad de trabajos para la limpieza de datos?
Los estados que tienen la mayor cantidad de vacantes para trabajos de Depuración de datos son:
- Misisipi
- Iowa
¿Qué ciudades están contratando para trabajos en Depuración de datos?
Ciudades que tienen la mayor cantidad de puestos vacantes para Data Scrubbing:
- Los Ángeles
- Atlanta
- Chicago
- Austin
- Houston
¿Es necesaria la limpieza de datos?
Sí. Todo el mundo debería tener datos limpios; eso es una obviedad. Sin embargo, hay sectores e industrias específicos que, debido a los roles cruciales que desempeñan en la sociedad, deben hacer de la limpieza de datos una prioridad muy alta.
¿La limpieza de datos es parte de la minería de datos?
Sí. La limpieza de datos es una técnica vital en la minería de datos. Lleva un elemento clave en la construcción de un modelo.
¿Cuál es el uso del proceso de limpieza de datos en Etl?
La limpieza de datos en un proceso ETL garantiza que solo los datos de alta calidad lleguen y se carguen en el almacén de datos.
¿Cómo se borran los datos en SQL?
Aquí hay una técnica de limpieza de datos de 8 pasos que lo ayudará a preparar sus datos:
- Eliminar datos irrelevantes.
- Eliminar datos duplicados.
- Corregir errores estructurales.
- Haz conversión de tipos.
- Manejar datos faltantes.
- Tratar con valores atípicos.
- Estandarizar/Normalizar datos.
- Validar datos.
¿Cómo se realiza la limpieza de datos?
Cómo desinfectar los datos:
- Eliminar observaciones redundantes o irrelevantes.
- Corregir errores estructurales.
- Filtre los valores atípicos no deseados.
- Manejar datos faltantes.
- Validar y QA.
Conclusión
Esta publicación le presentó una descripción detallada de qué es la limpieza de datos, cómo se hace y un análisis de los principales servicios y herramientas de limpieza de datos disponibles que le permiten hacer la selección adecuada según las necesidades de su negocio. Dado que no existe un método ideal para limpiar datos, el proceso debe ser lo más flexible posible según el estado de los datos.
Artículos Relacionados
- LIMPIEZA DE DATOS: mejores prácticas para el proceso de limpieza
- ANALISTA DE DATOS: descripción general, salario, trabajo, currículum y todo lo que necesita
- PROYECTO DE ANÁLISIS DE DATOS: más de 17 proyectos principales de análisis de datos para todos los niveles (actualizado)
- PERFIL DE DATOS: definición, herramientas, ejemplos y código abierto
- ¿QUIÉN ES UN INGENIERO DE DATOS? Requisito de habilidades y salario 2023
Referencias
