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5 Pasos para la preparación de datos previos al análisis

5 PASOS PARA LA PREPARACIÓN DE DATOS PREVIOS AL ANÁLISIS

¿Sabías que los proyectos de analítica pueden emplear entre 60% y 75% del tiempo total de proyecto a causa de errores en la preparación de los datos?

A medida que la potencia de los sistemas informáticos se incrementa, la necesidad de información lleva a un crecimiento cada vez mayor de la recopilación de datos: más casos, más variables y más errores en la entrada de datos. Estos errores son la pesadilla de las etapas de análisis y previsiones de modelos predictivos, que son el objetivo final del almacenamiento de datos, por lo que existe la necesidad de mantener los datos «limpios». Sin embargo, la cantidad de datos almacenados ha superado de tal forma a la capacidad de comprobar los casos manualmente que resulta vital implementar procesos automatizados para validar los datos.

¿Qué es preparación de datos?

Antes de iniciar un proyecto de análisis de datos es necesario realizar una limpieza y transformación de los mismos, corregirlos, combinarlos y validarlos; haciéndolos más amigables para el usuario, a este proceso se le llama preparación de datos.

¿Cuáles son los 5 pasos para una correcta preparación de datos?

Una correcta preparación de datos reduce los posibles errores y permite un análisis más ágil y eficaz de la información. Esta etapa puede ser la más extensa, pero es esencial para eliminar cualquier rastro de mala calidad en los datos, estandarizando formatos, enriqueciendo datos de origen y / o eliminar valores atípicos. Aquí te compartimos los pasos a seguir en esta etapa previa al análisis:

  1. Recolección de datos: El proceso comienza con la búsqueda y unificación de los datos correctos de todas las fuentes disponibles con la finalidad de obtener un repositorio robusto.
  2. Evaluación de datos: La exploración de datos nos permite descubrir estadísticas, patrones y anomalías en cada conjunto de datos favoreciendo a su conocimiento y comprensión así como su implicancia en diferentes contextos.
  3. Limpieza y validación de datos: Es el paso que consume más tiempo, pero esencial para eliminar los errores en la data y se debe tener en cuenta las siguientes características: Eliminar datos extraños y valores atípicos, completar los valores faltantes, estandarizar los datos a un patrón y toda vez que se han limpiado los datos, se deben validar mediante pruebas estadísticas en el proceso de preparación.
  4. Transformar los datos: Actualizar formatos o entradas de valor mediante estandarización o normalización de datos para alcanzar un resultado bien definido o para que los datos sean más fáciles de entender por una audiencia más amplia.
  5. Almacenar datos: Una vez realizado los 4 primeros pasos, se reúne los datos para entregarlos en una aplicación a terceros o unidad accesible de almacenamiento, iniciando la siguiente etapa de procesamiento y análisis.

Ahora que ya conoces los pasos para la etapa de preparación de datos, es hora de llevarlos a la práctica y para ello te ofrecemos plataformas y/o servicios que pueden ayudarte a potenciar esta fase inicial de los proyectos analíticos en tu organización. Escríbenos a mercadeo@informese.co y hagamos que la analítica suceda.

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