Perfiles de datos 101

Ahora los requisitos para calidad de los datos Los datos son cada vez más altos. ¿Cómo analizar rápidamente la calidad de un informe con cientos de millones de datos? En este artículo, compartiremos el método de perfilado de datos utilizado en nuestras pruebas. Antes de profundizar en el artículo, veamos... ¿Qué es la elaboración de perfiles de datos? primero.

¿Qué es la elaboración de perfiles de datos?

Definición de perfil de datos de WikipediaLa elaboración de perfiles de datos consiste en examinar los datos disponibles en una fuente existente y recopilar estadísticas e información sobre ellos. Este proceso permite obtener una visión general precisa de los datos existentes para garantizar la identificación de cualquier discrepancia, posible riesgo o tendencia. Las empresas pueden aprovechar al máximo la información clave obtenida durante el proceso de elaboración de perfiles de datos.

¿Qué es el perfilado de datos?

¿Por qué es necesario elaborar perfiles de datos?

Le ayuda a descubrir, comprender y organizar sus datos. Debería ser una parte importante de cómo su organización gestiona sus datos por diversas razones.

En primer lugar, la creación de perfiles de datos ayuda a comprender los aspectos básicos de los datos y a verificar que la información de la tabla coincida con la descripción. En segundo lugar, puede ayudarle a comprender mejor sus datos al revelar relaciones entre diferentes bases de datos, aplicaciones de origen o tablas. Además de descubrir fragmentos de información ocultos en sus propios datos, la creación de perfiles de datos también puede ayudarle a garantizar que estos cumplan con las medidas estadísticas estándar y las reglas de negocio específicas de su empresa.

¿Cuáles son los diferentes tipos de perfiles de datos?

Muchas de las técnicas o procesos de perfilado de datos que se utilizan actualmente se pueden dividir en tres grandes categorías: descubrimiento de estructura, descubrimiento de contenido y descubrimiento de relaciones. Sin embargo, el objetivo es el mismo: mejorar la calidad de los datos y comprenderlos mejor.

• Descubrimiento de la estructura: También conocido como análisis estructural, verifica que los datos disponibles sean consistentes y estén bien formados. El descubrimiento estructural también examina estadísticas básicas simples en los datos. Puede comprender la validez de los datos utilizando estadísticas como el mínimo y el máximo, el promedio, la mediana, la moda y la diferencia estándar.
• Descubrimiento de contenido: Este es el proceso de examinar con más detalle los diversos elementos de la base de datos para verificar la calidad de los datos, lo que puede ayudarle a encontrar áreas que contienen valores nulos o valores incorrectos o ambiguos. Muchos gestión de datos Las tareas comienzan con la contabilización de todas las entradas inconsistentes y ambiguas en un conjunto de datos. El proceso estandarizado de descubrimiento de contenido desempeña un papel importante en la solución de estos pequeños problemas.
• Descubrimiento de relacionesImplica descubrir los datos que se utilizan y tratar de comprender mejor las conexiones entre los conjuntos de datos. El proceso comienza con el análisis de metadatos para identificar las relaciones clave entre los datos y delimitar las conexiones entre campos específicos, especialmente donde los datos se superponen. Este proceso puede ayudar a reducir algunos de los problemas que surgen en almacenes de datos u otros conjuntos de datos cuando los datos están desalineados.

¿Cuáles son los beneficios del perfilado de datos?

Puede aportar una serie de beneficios a las empresas u organizaciones.

1. Mejore la toma de decisiones con datos de alta calidad

La elaboración de perfiles de datos es un proceso que garantiza la máxima calidad de los datos utilizados por los usuarios. Cuando una empresa utiliza datos fiables y de alta calidad, puede utilizarlos para recopilar información que tenga un impacto positivo en el negocio. Esta información puede provenir de diferentes categorías y ser utilizada por toda la empresa para diversas aplicaciones. Puede ayudar a identificar posibles desafíos y predecir la trayectoria del negocio.

2. Gestión activa de crisis

La elaboración de perfiles de datos puede identificar áreas problemáticas y abordarlas antes de que se agraven.

3. Toma de decisiones predictiva

Mediante el perfilado de datos, incluso el más mínimo error puede evitar que se convierta en un problema más grave. Las empresas pueden comprender los diversos resultados de diversos escenarios. Estas capacidades ayudan a comprender con precisión el estado de la empresa y a tomar decisiones para la mejora a largo plazo.

4. Asegúrese de que la clasificación esté organizada

Los conjuntos de datos suelen tener diversas fuentes de datos en múltiples orígenes. Estas fuentes pueden ser redes sociales, encuestas de clientes y mercados de big data. La creación de perfiles permite a los usuarios rastrear los datos hasta su origen, lo que facilita un cifrado óptimo. Los profesionales pueden analizar diversos conjuntos de datos y referencias para garantizar que los datos cumplan con los parámetros estadísticos y las reglas de negocio estándar.

¿Cuáles son los pasos del perfilado de datos?

Mediante la elaboración de perfiles de datos, las organizaciones analizan grandes cantidades de información mediante un proceso sistemático y repetitivo. Este proceso es consistente y se basa en métricas fijas. Dado que los datos son dinámicos en el entorno empresarial actual, es necesario evaluar continuamente su calidad. Sin embargo, el principal problema para las empresas reside en desarrollar herramientas internas de elaboración de perfiles de datos y los elevados costes que conlleva. Si una empresa desea iniciar la elaboración de perfiles de datos, existen cuatro pasos principales para establecer una base adecuada, estable y consistente.

1. Establezca la base con Discovery

Toda empresa que planee iniciar la elaboración de perfiles de datos debe comenzar con el descubrimiento. Se trata de descubrir la estructura, el contenido y las relaciones.

2. Pasos para la elaboración de perfiles

Al crear perfiles, las organizaciones comienzan enumerando los detalles de cada conjunto de datos que utilizan. Considérelo como un conjunto de datos que ofrece una visión clara de todos los conjuntos de datos de los usuarios. Mientras que las empresas más grandes utilizan sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) o plataformas de gestión de datos propias, las más pequeñas suelen utilizar opciones como hojas de cálculo. Una vez finalizado el perfil, los datos se pueden segregar según su utilidad y facilidad de acceso, en comparación con otros datos de menor prioridad. Estos últimos se pueden almacenar en dispositivos de almacenamiento económicos.

3. Estandarización de datos

Una vez lograda la separación de datos y la facilidad de acceso, el siguiente paso es la estandarización integral de los datos.

4. Limpieza para una mejor estandarización

La limpieza de datos es el último paso tras la estandarización, que es otro nivel de estandarización que garantiza la corrección de cualquier error de formato causado por la aplicación de las nuevas reglas. En esta etapa, se eliminarán todos los datos corruptos o irrelevantes. Una estrategia de análisis sólida y copias de seguridad robustas pueden prevenir cualquier problema de datos posterior.

Conclusión

Gracias por leer nuestro artículo. Esperamos que le ayude a comprender mejor qué es la elaboración de perfiles de datos. Si desea obtener más información sobre la elaboración de perfiles de datos, le recomendamos visitar Flujo de SQL de Gudu Para más información.

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