Calidad de datos en la era de Big Data

¿Cuál es la primera palabra que le viene a la mente cuando escucha la palabra calidad de los datos? Es difícil definirlo realmente en términos objetivos reales. ¿Por qué lo necesitamos pero? Solo por la gran cantidad de datos disponibles.

El 'tamaño' de los datos ya no es TB de estaño, sino PB (1PB = 210TB), EB (1EB = 210PB) y ZB (1ZB = 210EB). Según las previsiones del "Universo digital" de IDC, ya se generaron 40 ZB de datos para 2020. Pero la calidad es realmente donde está.

Esto se traduce muy bien cuando se trata de la calidad de los datos. Los buenos datos, como hemos mencionado, en realidad no son tan simples de describir. La calidad de los datos es la capacidad de sus datos para cumplir su propósito previsto definido por varias características.

Una búsqueda rápida en línea le dará múltiples definiciones. Siempre que pueda usar esos datos para ayudar en sus decisiones comerciales, son de buena calidad. Los datos de mala calidad aumentan su carga de trabajo en lugar de ayudarla. Imagine que ha tomado ciertas decisiones de marketing basadas en una investigación secundaria realizada hace dos años, ¿de qué sirve eso?

Dimensiones de calidad de datos

Intuitivamente, podría decir que los datos en tiempo real son los mejores datos. No del todo cierto. Si bien los datos son tan buenos como "frescos" (porque nos estamos moviendo a gran velocidad o qué), existen otros factores determinantes para acceder a la calidad de los datos , que no podemos ignorar.

La característica intercalada de las dimensiones de la calidad de los datos es importante para proporcionar una mejor comprensión de la calidad de los datos, ya que las dimensiones de la calidad de los datos no funcionan en silos. Algunas de ellas, como las dimensiones de precisión, confiabilidad, oportunidad, integridad y consistencia, se pueden clasificar en vistas internas y externas. Cada una de estas clasificaciones se puede dividir en dimensiones relacionadas con los datos y relacionadas con el sistema. O bien, las dimensiones de la calidad de los datos se pueden clasificar en cuatro categorías; intrínseco, contextual, representacional y accesibilidad.

A). Precisión de los datos

Esta dimensión se ha relacionado con la precisión semántica y la precisión sintáctica . Este último se refiere a la proximidad del valor hacia el elemento del dominio de definición en cuestión, mientras que la precisión semántica se refiere a la proximidad del valor hacia el valor real del mundo.

B). Disponibilidad de datos

Democratizar los datos es un arma de doble filo. Pero, ¿de qué sirven los datos si no son accesibles para todos los que necesitan procesarlos?

C). Lo completo

Las herramientas de limpieza de datos buscan en cada campo los valores faltantes, los completan para brindarle una fuente de datos completa. Sin embargo, los datos también deben representar valores nulos. A los valores nulos también se les debe asignar el mismo peso siempre que podamos identificar la causa del valor nulo en el conjunto de datos.

D). Consistencia de los datos

Los datos coherentes reflejan un estado en el que los mismos datos representan el mismo valor en todo el sistema. Todos los denominadores deben estar en pie de igualdad siempre que denoten el mismo valor. Los datos generalmente se integran de diversas fuentes para recopilar información y revelar información. Pero, diferentes fuentes tienen diferentes esquemas y convenciones de nomenclatura, se espera inconsistencia después de la integración. Teniendo en cuenta el gran volumen y la variedad de datos que se integran, los problemas de coherencia deben gestionarse en la etapa inicial de la integración mediante la definición de estándares de datos y políticas de datos dentro de la empresa.

MI). Oportunidad

La oportunidad de los datos se define como la variable de fecha. El atributo de fecha incluye la edad y la volatilidad como medida. Sin embargo, esto no debe considerarse sin el contexto de la solicitud. Naturalmente, los datos más actuales tienen más potencial para ser considerados datos de alta calidad, pero no preceden a la relevancia.

Las dimensiones de la calidad de los datos, como la precisión, la integridad, la consistencia y la existencia, están relacionadas con una clasificación de los atributos de integridad. Se puede describir como la capacidad innata de los datos para adaptarse al interés del usuario de datos. En comparación con la consistencia representacional, la falta de inconsistencia en el atributo de integridad se ha definido desde la perspectiva del valor de los datos y no solo desde el formato o la representación de los datos en sí.

Web Scraping como la solución más viable para monitorear la calidad de los datos

El raspado web utiliza herramientas de rastreo para buscar en la web la información requerida. Se puede integrar con un sistema de control de calidad automatizado para garantizar la calidad de los datos en todas las dimensiones.

¿Cómo se estructura tal sistema?

En un nivel más amplio, el sistema intenta medir la integridad de sus datos junto con el conjunto de datos que ha rastreado.

A). Fiabilidad

a). Asegúrese de que los campos de datos rastreados se hayan tomado de los elementos de página correctos.

b). Coleccionar no es suficiente. El formateo es igual de importante. Asegúrese de que los datos extraídos se hayan procesado después de la recopilación y se hayan presentado en el formato solicitado durante la fase de recopilación.

B). Área cubierta

a). Todos los elementos disponibles deben ser raspados, esa es la esencia misma del web scraping.

b). También se deben cubrir todos los campos de datos de todos los elementos.

C). Diferentes enfoques para estructurar el sistema

Marco de prueba específico del proyecto

Como sugiere el nombre, cada marco de prueba automatizado para cada proyecto de web scraping en el que trabaje será absolutamente personalizado. Se desea un enfoque de este tipo si los requisitos se superponen y la funcionalidad de su araña se basa en gran medida en las reglas, con interdependencias de campo.

Marco de prueba genérico

La otra opción es crear un marco genérico que se adapte a todos sus requisitos. Esto funciona si el web scraping está en el centro de todas las decisiones comerciales y las piezas personalizadas no serán factibles. Este marco también permite agregar rápidamente una capa de garantía de calidad a cualquier proyecto.

Solución

Los servicios de web scraping son la mejor apuesta para gestionar la integridad de los datos. Viene con capas manuales y automáticas. También se deshace de todas las etiquetas HTML para obtener datos 'limpios'. El servicio de web scraping empresarial como PromptCloud mantiene la calidad de los datos de cientos de clientes en todo el mundo y los zettabytes de datos que obtienen. También lo ayudamos a través del proceso y nuestro equipo de atención al cliente siempre está a una llamada de distancia.

¿Aún no está convencido de que la calidad de los datos es esencial? Aquí hay una razón de 3,1 billones de dólares para ti. El costo anual de los datos de mala calidad, solo en los EE. UU. de A, fue de $ 3.1 billones en 2016.

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