¿Quiere organizar, fusionar, estandarizar y dar formato a grandes conjuntos de datos para extraer inteligencia empresarial? Lea esta guía definitiva sobre la transformación de datos en el proceso ETL.
Las empresas rara vez obtienen datos en el formato que pueden utilizar sus herramientas de inteligencia comercial (BI). Por lo general, los conectores de datos y los repositorios lo bombardean con datos sin procesar y desorganizados. No puede extraer ningún patrón de dichos datos sin procesar.
Necesita un proceso especializado, como la transformación de datos, para estructurar los datos para que coincidan con sus necesidades comerciales. También revela las oportunidades comerciales que ocultan los conjuntos de datos inexactos.
En este artículo, discutiremos la transformación de datos desde cero. Después de leer, adquirirá conocimientos profesionales sobre este tema y podrá planificar y ejecutar con éxito proyectos de transformación de datos.
Tabla de contenido
¿Qué es la transformación de datos?
Esencialmente, la transformación de datos es un paso técnico del procesamiento de datos en el que mantiene intacta la esencia y el contenido de los datos y modifica su apariencia. En su mayoría, los científicos de datos realizan modificaciones en los siguientes parámetros:
- Estructura de datos
- Formato de datos
- Estandarización
- Organización
- fusión
- limpieza
El resultado son datos limpios en un formato organizado. Ahora bien, el formato y la estructura finales dependerán de la herramienta de BI que utilice su empresa. Además, el formato puede variar de un departamento a otro, ya que las diferentes secciones comerciales, como cuentas, finanzas, inventario, ventas, etc., tienen estructuras variables para los datos de entrada.
Durante esta modificación de datos, los científicos de datos también aplican reglas comerciales a los datos. Estas reglas ayudan a los analistas de negocios a extraer patrones de los datos procesados y al equipo de liderazgo a tomar decisiones informadas.
Además, la transformación de datos es la fase en la que puede fusionar diferentes modelos de datos en una base de datos centralizada. Le ayuda a hacer comparaciones entre productos, servicios, procesos de ventas, métodos de marketing, inventario, gastos de la empresa y más.
Tipos de transformación de datos
#1. Limpieza de datos
A través de este proceso, las personas identifican conjuntos de datos incorrectos, inexactos, irrelevantes o incompletos o sus componentes. Posteriormente, los datos se pueden modificar, reemplazar o eliminar para aumentar la precisión. Se basa en un análisis cuidadoso para que los datos resultantes se puedan utilizar para generar información significativa.
#2. Deduplicación de datos
Cualquier entrada de datos duplicada puede causar confusión y errores de cálculo en el proceso de extracción de datos. Con la deduplicación de datos, se extraen todas las entradas redundantes de un conjunto de datos, por lo que los conjuntos de datos quedan libres para duplicaciones.
Este proceso ahorra dinero que una empresa podría haber necesitado para almacenar y procesar datos duplicados. También evita que dichos datos afecten el rendimiento y ralenticen el procesamiento de consultas.
#3. Agregación de datos
La agregación se refiere a recopilar, buscar y presentar datos en un formato conciso. Las empresas pueden realizar este tipo de transformación de datos para recopilar datos de múltiples fuentes y unirlos en uno solo para el análisis de datos.
Este proceso es muy útil cuando se toman decisiones estratégicas sobre productos, operaciones, marketing y fijación de precios.
#4. Integración de datos
Como sugiere el nombre, este tipo de transformación de datos integra datos de diferentes fuentes.
Dado que combina los datos relacionados con diferentes departamentos y proporciona una vista unificada, cualquier persona de la empresa puede acceder y utilizar los datos para la tecnología ML y el análisis de inteligencia empresarial.
Además, se considera un elemento importante del proceso de gestión de datos.
#5. Filtrado de datos
En estos días, las empresas tienen que lidiar con un inmenso volumen de datos. Sin embargo, no todos los datos son requeridos en todos los procesos. Por esta razón, las empresas necesitan filtrar los conjuntos de datos para obtener datos refinados.
El filtrado mantiene alejados los datos irrelevantes, duplicados o confidenciales y separa lo que necesita. Este proceso permite a las empresas minimizar los errores de datos y generar informes precisos y resultados de consultas.
#6. Resumen de datos
Significa presentar un resumen completo de los datos generados. Para cualquier proceso, los datos sin procesar no son adecuados en absoluto. Puede contener errores y puede estar disponible en un formato que ciertas aplicaciones no pueden comprender.
Por estos motivos, las empresas realizan resúmenes de datos para generar un resumen de los datos sin procesar. Así, se vuelve más fácil acceder a las tendencias y patrones de los datos desde su versión resumida.
#7. División de datos
En este proceso, las entradas de un conjunto de datos se dividen en diferentes segmentos. El objetivo principal de la división de datos es desarrollar, entrenar y probar los conjuntos de datos para la validación cruzada.
Además, este proceso puede proteger los datos delicados y de misión crítica del acceso no autorizado. Al dividir, las empresas pueden cifrar datos confidenciales y almacenarlos en un servidor diferente.
#8. Validación de datos
Validar los datos que ya tiene también es un tipo de transformación de datos. Este proceso implica la verificación cruzada de datos para verificar su precisión, calidad e integridad. Antes de que desee utilizar un conjunto de datos para su posterior procesamiento, es esencial validarlo para evitar problemas en las últimas etapas.
¿Cómo realizar la transformación de datos?
Elegir un método
Puede utilizar cualquiera de los siguientes métodos de transformación de datos según las necesidades de su negocio:
#1. Herramientas ETL en el sitio
Si necesita manejar grandes conjuntos de datos con regularidad y también necesita un proceso de transformación personalizado, entonces puede confiar en las herramientas ETL en el sitio. Se ejecutan en estaciones de trabajo robustas y pueden procesar conjuntos de datos más grandes rápidamente. Sin embargo, el costo de propiedad es demasiado alto.
#2. Aplicaciones web ETL basadas en la nube
Las empresas pequeñas, medianas y nuevas dependen principalmente de las aplicaciones de transformación de datos basadas en la nube, ya que son asequibles. Estas aplicaciones son adecuadas si está preparando datos una vez a la semana o al mes.
#3. Guiones de transformación
Si está trabajando en un proyecto pequeño con conjuntos de datos relativamente más pequeños, entonces es bueno usar sistemas heredados como Python, Excel, SQL, VBA y macros para la transformación de datos.
Elección de técnicas para transformar un conjunto de datos
Ahora que sabe qué método elegir, debe considerar las técnicas que desea aplicar. Puede elegir algunos o todos de los siguientes según los datos sin procesar y el patrón final que está buscando:
#1. Integración de datos
Aquí, integra datos para un elemento de diferentes fuentes y forma una tabla resumida. Por ejemplo, acumular datos de clientes de cuentas, facturas, ventas, marketing, redes sociales, competidores, sitios web, plataformas para compartir videos, etc., y formar una base de datos tabular.
#2. Clasificación y filtrado de datos
Enviar datos sin procesar y sin filtrar a una aplicación de BI solo hará perder tiempo y dinero. En su lugar, debe filtrar la basura y los datos irrelevantes del conjunto de datos y solo enviar una parte de los datos que contengan contenido analizable.
#3. Depuración de datos
Los científicos de datos también revisan los datos sin procesar para eliminar el ruido, los datos corruptos, el contenido irrelevante, los datos erróneos, los errores tipográficos y más.
#4. Discretización de conjuntos de datos
Especialmente para datos continuos, necesita usar la técnica de discretización para agregar intervalos entre grandes porciones de datos sin cambiar su flujo continuo. Una vez que proporciona una estructura categorizada y finita a conjuntos de datos continuos, se vuelve más fácil dibujar tendencias o calcular promedios a largo plazo.
#5. Generalización de Datos
Es la técnica de convertir conjuntos de datos personales en datos impersonales y generales para cumplir con las normas de privacidad de datos. Además, este proceso también transforma grandes conjuntos de datos en formatos analizables sin esfuerzo.
#6. Eliminación de duplicados
Los duplicados pueden obligarlo a pagar más como tarifas de almacenamiento de datos y también distorsionar el patrón o la información final. Por lo tanto, su equipo necesita escanear meticulosamente todo el conjunto de datos en busca de duplicados, copias, etc., y excluirlos de la base de datos transformada.
#7. Creación de nuevos atributos
En esta etapa, puede introducir nuevos campos, encabezados de columna o atributos para que sus datos estén más organizados.
#8. Estandarización y Normalización
Ahora, debe normalizar y estandarizar sus conjuntos de datos según la estructura de la base de datos, el uso y los modelos de visualización de datos que prefiera. La estandarización garantiza que todos los departamentos de la organización puedan utilizar el mismo conjunto de datos.
#9. Suavizado de datos
El suavizado es la eliminación de datos sin sentido y distorsionados de un gran conjunto de datos. También analiza los datos en busca de modificaciones desproporcionadas que podrían desviar al equipo de análisis del patrón esperado.
Pasos para un conjunto de datos transformado
#1. Descubrimiento de datos
En este paso, comprenderá el conjunto de datos y su modelo y decidirá qué cambios son necesarios. Puede usar una herramienta de creación de perfiles de datos para echar un vistazo a la base de datos, archivos, hojas de cálculo, etc.
#2. Mapeo de transformación de datos
En esta fase, decides muchas cosas sobre el proceso de transformación, y estas son:
- Qué elementos requieren revisión, edición, formato, limpieza y cambio
- ¿Cuáles son las razones detrás de tales transformaciones?
- Cómo lograr estos cambios
#3. Generación y ejecución de códigos
Sus científicos de datos escribirán códigos de transformación de datos para ejecutar el proceso automáticamente. Podrían usar Python, SQL, VBA, PowerShell, etc. Si usa cualquier herramienta sin código, debe cargar datos sin procesar en esa herramienta e indicar los cambios que desea.
#4. Revisar y Cargar
Ahora, debe revisar el archivo de salida y confirmar si existen o no los cambios apropiados. Luego, puede cargar el conjunto de datos en su aplicación de BI.
Beneficios de la transformación de datos
#1. Mejor organización de datos
La transformación de datos significa modificar y categorizar datos para almacenamiento separado y fácil descubrimiento. Por lo tanto, tanto los humanos como las aplicaciones pueden usar los datos transformados fácilmente, ya que están mejor organizados.
#2. Calidad de datos mejorada
Este proceso también puede eliminar los problemas de calidad de los datos y reducir los riesgos relacionados con los datos incorrectos. Ahora, hay menos posibilidades de mala interpretación, inconsistencias y falta de datos. Dado que las empresas necesitan información precisa para obtener resultados exitosos, la transformación es crucial para tomar una decisión importante.
#3. Gestión de datos más fácil
La transformación de datos también simplifica el proceso de gestión de datos para los equipos. Las organizaciones que manejan una cantidad creciente de datos de numerosas fuentes necesitan este proceso.
#4. Uso más amplio
Uno de los mayores beneficios de la transformación de datos es que permite a las empresas aprovechar al máximo sus datos. El proceso estandariza esos datos para hacerlos más utilizables. Como resultado, las empresas pueden utilizar el mismo conjunto de datos para más propósitos.
Además, más aplicaciones pueden usar los datos transformados, ya que estos tienen requisitos únicos para el formato de datos.
#5. Menos desafíos computacionales
Los datos desorganizados pueden dar lugar a una indexación incorrecta, valores nulos, entradas duplicadas, etc. Mediante la transformación, las empresas pueden estandarizar los datos y reducir la posibilidad de errores informáticos que las aplicaciones pueden cometer durante el procesamiento de datos.
#6. Consultas más rápidas
La transformación de datos significa ordenar los datos y almacenarlos de manera organizada en un almacén. Da como resultado una alta velocidad de consulta y un uso optimizado de las herramientas de BI.
#7. Riesgos reducidos
Si utiliza datos inexactos, incompletos e inconsistentes, la toma de decisiones y el análisis se ven obstaculizados. Una vez que los datos pasan por la transformación, se estandarizan. Por lo tanto, los datos de alta calidad reducen la posibilidad de enfrentar pérdidas financieras y de reputación debido a una planificación inexacta.
#8. Metadatos refinados
Como las empresas tienen que lidiar con más y más datos, la gestión de datos se convierte en un desafío para ellas. Con la transformación de datos, pueden evitar el caos de los metadatos. Ahora, obtiene metadatos refinados que lo ayudarán a administrar, ordenar, buscar y usar sus datos.
TDC
DBT es un flujo de trabajo para la transformación de datos. También puede ayudarlo a centralizar y modularizar su código de análisis de datos. Sin mencionar que obtiene otras herramientas para la administración de datos, como crear versiones de conjuntos de datos, colaborar en datos transformados, probar modelos de datos y documentar consultas.
Qlik
Qlik minimiza la complejidad, el costo y el tiempo de transferir datos de gran tamaño desde fuentes a destinos como aplicaciones de BI, proyectos de ML y almacenes de datos. Utiliza automatización y metodologías ágiles para transformar datos sin la agitada codificación manual de códigos ETL.
Domo
Domo ofrece una interfaz de arrastrar y soltar para transformaciones de bases de datos SQL y hace que la fusión de datos sea sencilla y automática. Además, la herramienta hace que los datos estén fácilmente disponibles para que diferentes equipos analicen los mismos conjuntos de datos sin conflictos.
FácilMorph
EasyMorph lo libera del laborioso proceso de transformación de datos utilizando sistemas heredados como Excel, VBA, SQL y Python. Ofrece una herramienta visual para transformar datos y automatizar cuando sea posible para científicos de datos, analistas de datos y analistas financieros.
Ultimas palabras
La transformación de datos es un proceso crucial que puede revelar un valor excepcional de los mismos conjuntos de datos para diferentes secciones comerciales. También es una fase estándar en métodos de procesamiento de datos como ETL para aplicaciones de BI en el sitio y ELT para almacenes de datos y lagos de datos basados en la nube.
Los datos estandarizados y de alta calidad que obtiene después de la transformación de datos juegan un papel vital en la configuración de planes comerciales como marketing, ventas, desarrollo de productos, ajustes de precios, nuevas unidades y más.
A continuación, puede consultar los conjuntos de datos abiertos para sus proyectos de Data Science/ML.