¿Qué es Data Wrangling y cómo hacerlo de manera efectiva?

En estos días, los datos son lo que gobierna nuestra vida cotidiana, así como las fortunas comerciales. Pueden provenir de diversas fuentes, en diferentes momentos y están disponibles en diferentes formatos. Dentro de estos datos se encuentran conocimientos invaluables que esperan ser recopilados por los científicos de datos, pero antes de eso, necesitarían los datos en el orden correcto y en un formato consistente para poder realizar el análisis.

Para dar sentido a algo que encuentra en un formato/diseño completamente distorsionado, primero debe organizarlo de una manera que remotamente tenga sentido y lo haga factible para un análisis posterior.

Aquí es exactamente donde entra en escena la disputa de datos.

Con la ayuda de limpiar, estructurar y unificar datos desordenados y complejos en conjuntos, la disputa de datos garantiza que los datos sean fáciles de acceder y analizar. Se asegura de que no haya una pila de datos desordenada durante el análisis. Esto es necesario porque si hay un solo elemento fuera de lugar durante este paso, el análisis seguirá un curso equivocado, lo que conducirá a resultados incorrectos, lo que hará que todo el proceso sea contraproducente e inútil.

Hay ciertos pasos distintos en el preprocesamiento de datos:

1. Limpieza de datos
2. Integración de datos
3. Transformación de datos
4. Reducción de datos

El preprocesamiento de datos es un requisito previo necesario para la disputa de datos. La disputa de datos se utiliza para convertir datos sin procesar en un formato que sea conveniente para el consumo.

También conocido como data munging, este método sigue ciertos pasos como:

1 – Extraer datos de varias fuentes,

2 – Clasificación de datos usando algoritmos,

3 – Reducir los datos a fragmentos discernibles y

4 – Almacenarlos en una base de datos listos para su posterior análisis.

Diferencia entre ETL / Data Wrangling:

ETL, que es la abreviatura de Extraer, Transformar y Cargar, es una herramienta que se utiliza para extraer datos de bases de datos y colocarlos en otra base de datos más relevante. Debido a su similitud, en el sentido de que ambos ayudan a clasificar los datos, ETL y Data Wrangling a menudo se confunden.

Aquí hay algunas diferencias que delimitan la similitud entre los dos y, por lo tanto, lo ayudan a comprender mejor la disputa de datos.

1. La base de usuarios es diferente:

La disputa de datos responde a la creencia de que las personas que conocen y entienden los datos deben ser las que exploran y preparan los datos. Esto significa que está diseñado para analistas de negocios, usuarios de línea de negocios, gerentes y muchos otros como estos. Por el contrario, ETL se centra en los usuarios finales basados ​​en TI que reciben requisitos de sus contrapartes comerciales. Deben implementar canalizaciones utilizando herramientas ETL para entregar los datos deseados a los sistemas en un formato específico.

2. Los datos que se organizan son diferentes

La aparición de soluciones de disputa de datos surgió por necesidad, ya que los datos se generan a un ritmo vertiginoso en estos días. Gran parte de los datos con los que tienen que lidiar los analistas de negocios vienen en varios formatos y son demasiado grandes o complejos para trabajar con herramientas tradicionales como Excel. La disputa de datos proporciona la solución adecuada a este problema, ya que está diseñada específicamente para manejar una amplia gama de datos de cualquier complejidad.

ETL, por otro lado, está hecho para manejar datos que generalmente están bien estructurados. No está hecho para procesar datos grandes o complejos o que requieran extracción y derivación.

3. Los casos de uso son diferentes

Los casos de uso cuando se trata de disputas de datos son de naturaleza más exploratoria y los llevan a cabo empresas o departamentos más pequeños antes de lanzarse a algo importante como una organización. Los usuarios de disputas de datos generalmente intentan trabajar con nuevas fuentes de datos o una nueva combinación de fuentes de datos. ETL extrae, transforma y carga datos en un almacén de datos centralizado que se puede utilizar para informes y análisis, cuando surja la necesidad.

Papel de la disputa de datos en el proceso de análisis

El grado en que los datos son útiles depende en gran medida de la capacidad de uno para manejarlos. Y aunque hay un avance considerable en la tecnología, los analistas tienen dificultades para trabajar con grandes y complejos conjuntos de datos sin procesar. Se ha observado que organizar los datos en fragmentos discernibles consume al menos entre el 50 y el 80 % del tiempo de los analistas. Es por eso que la disputa de datos es una gran ayuda.

La disputa de datos es, como ya debe haber sabido, la capacidad de convertir datos sin procesar y desordenados en algo que sea factible de analizar. Es debido a esta naturaleza fundamental de la disputa de datos que ahora se ha convertido en el frente completo de los procesos analíticos en todo el mundo.

Los datos modernos se componen de conjuntos de datos que contienen variables de diferentes longitudes y clases. Muchos cálculos matemáticos y estadísticos operan en diferentes tipos de datos. La disputa de datos alinea todo esto en una cadena comprensible de datos que las herramientas pueden procesar y analizar fácilmente.

¿Cómo mejorar la efectividad de Data Wrangling?

Teniendo en cuenta la importancia de Data Wrangling para el aspecto analítico de las cosas, mejorar su eficiencia es de suma importancia. Cuanto más precisos sean los resultados generados, cortesía de la disputa de datos, más eficientes serán las estrategias que se hagan a la luz de los datos emanados de ella.

1. Mapeo de datos

El mapeo de datos se considera con demasiada frecuencia como la tarea más ardua y es una de las principales causas de retrasos y errores. Una de las formas en que se puede abordar esto es jugar con los datos. Puede que esto no parezca tan beneficioso desde el punto de vista económico, pero es una de las mejores maneras de reducir el gasto de horas mapeando datos. Los laboratorios de datos pueden ser útiles cuando los analistas de datos tienen la oportunidad de utilizar fuentes de datos y variables potenciales para aprender cuáles son realmente predictivos o útiles para el análisis o el modelado.

2. Contratación de especialistas en datos que no sean de TI

La incorporación de expertos en datos que no son de TI es un movimiento que las empresas modernas han dejado de hacer y que, en primer lugar, ha generado todo el enigma. Si bien es cierto que los datos necesitan analistas y especialistas, también necesitan los servicios de expertos en modelado de datos, calidad de datos y también de metadatos.

3. Ofrecer valor para justificar la inversión

Es necesario investigar los requisitos de datos para poder esbozar decisiones que puedan ayudar a obtener un mayor valor y potencial comercial. Sin embargo, esto tiene que ser de naturaleza muy precisa y no se puede dejar nada en la pura aleatoriedad. Proporcionar valor es un término que los líderes usan en estos días en lugar del término "casos de uso".

¿Qué otros pasos sigue para permitir una disputa de datos eficaz? Escríbenos y cuéntanos