¿Cuándo ha sido la última vez que has aplicado Data Cleansing en tu organización? ¿Tienes alguna idea sobre cómo hacer una limpieza de datos? ¿Hace cuánto tiempo que no actualizas la base de datos de tus clientes?

¡Bienvenido al mundo del  Big Data! Si quieres aprender cómo preservar la información valiosa de tus clientes, necesitarás hacer una limpieza de base de datos. Por eso, en este artículo te contaremos qué es el Data Cleansing y por qué es importante su implementación. Además, te explicaremos cómo hacer una limpieza de datos de manera práctica y estratégica.

¡Prepárate para limpiar datos y darle un espacio a la información de calidad!

¿Qué es el Data Cleansing?

El Data Cleansing o la limpieza de datos en una empresa es el proceso de corregir o eliminar datos formateados incorrectamente, duplicados o incompletos dentro de un gran conjunto de datos, llamado Big Data.

Entonces, al combinar varias fuentes de datos, existen grandes posibilidades de que los datos se dupliquen o etiqueten incorrectamente. ¿Y qué pasa si no aplicas Data Cleansing? Pues si los datos son incorrectos, los resultados y los algoritmos no serán confiables.

Para que puedas entender la importancia del procesamiento y la limpieza de datos, Mario Hernández, profesor del curso online de Fundamentos de base de datos, explica de qué se trata la famosa base de datos:

“La gran mayoría de empresas que existen en el mundo dependen de un insumo fundamental: los datos. Los datos son lo que le permite operar de manera eficiente y tomar las mejores decisiones, estimar comportamientos futuros y muchas cosas más siempre y cuando se cuente con las personas que saben almacenarlo en bases de datos, transformarlos y aprovecharlos de la mejor manera. 

[...] Entonces, un dato es una representación cualitativa o cuantitativa de cualquier aspecto que se quiera analizar, y las bases de datos son herramientas tecnológicas que permiten almacenar datos de manera confiable y supliendo diferentes tipos de necesidades, como seguridad, agilidad en consulta, resiliencia ante fallos y muchas más”.

¿Para qué sirve el Data Cleansing?

El Data Cleansing sirve para analizar, identificar y corregir datos en bruto que están desordenados, equivocados y mal procesados. El proceso de limpieza de datos trata de completar los valores faltantes, corregir errores y determinar si toda la información está en las filas y columnas correctas.

El análisis de datos de una compañía siempre debe comenzar con un proceso de limpieza de datos exhaustivo para tomar decisiones estratégicas. Además, el procesamiento y limpieza de datos es fundamental para un análisis de datos eficiente, preciso y efectivo.

¿Qué es lo que puede pasar si no se limpian los datos? Es muy probable que el proceso de análisis del Big Data no sea claro ni preciso, ya que la información en el conjunto de datos está desorganizada y dispersa. ¡Recuerda que un buen análisis se basa en datos limpios!

Importancia del Data Cleansing

Como te mencionamos antes, para tomar decisiones importantes en la organización, deberás contar con datos limpios. Debido a las grandes cantidades masivas de datos que fluyen entre múltiples fuentes, el uso de una herramienta de limpieza de datos garantiza la precisión de la información que te conducirá a tomar buenas decisiones para la empresa.

En pocas palabras, gracias al Data Cleansing, la eficiencia de los procesos impulsará la ventaja competitiva de tu organización. Por ejemplo, imagina a una empresa que utiliza la fuente de datos generados por los clientes para desarrollar un nuevo sistema de pedidos online (aplicación), como lo hace el software AnyWare para Domino 's Pizza. 

Bien, sin un programa de Data Cleansing, es muy probable que los cambios y revisiones de la aplicación no estén basados en información precisa y actualizada. Entonces, como resultado, la nueva versión de la aplicación puede perder su objetivo y no cumplir con las necesidades o expectativas del cliente.

Resumiendo, la calidad de la limpieza de datos te ayuda a proporcionar información completa y confiable a tu equipo de trabajo para que puedan identificar las necesidades cambiantes de los clientes y mantenerse al tanto de las tendencias emergentes. El Data Cleansing puede producir tasas de respuesta más rápidas, generar clientes potenciales de calidad y mejorar la experiencia del cliente.

Fuente: Freepik

Beneficios del Data Cleansing

¿Sabías que poner en práctica las diferentes técnicas de limpieza de datos o Data Cleansing podría ayudarte a mejorar la eficiencia y la organización de tu negocio? ¡Así es! Definitivamente, contar con datos limpios tiene muchos beneficios, vamos a conocerlos.

• La limpieza de datos en la big data aplicada a los negocios elimina los principales errores e inconsistencias que aparecen cuando se incorporan múltiples fuentes de datos en un solo conjunto de datos.

• El uso de herramientas para Data Cleansing o limpieza de datos hará que todos los miembros de tu equipo sean más eficientes al momento de obtener rápidamente los datos que realmente necesitan.

• Los métodos de limpieza de datos te brindan menos errores, y eso significa, clientes más felices y trabajadores menos frustrados.

• Las diferentes funciones de la limpieza de datos te permiten comprender mejor qué se pretende hacer con los datos y saber de dónde provienen.

• Las etapas de limpieza de datos te permiten mejorar la calidad de los datos.

• La utilización de la tecnología del Data Cleansing te otorga una mejor eficiencia y productividad interna. Cuando la información se limpia adecuadamente, revela información valiosa sobre las necesidades y los procesos.

Fuente: Iterators

¿Cómo hacer Data Cleansing?

Si bien las técnicas utilizadas para hacer Data Cleansing pueden variar según los tipos de base de datos que almacena cada empresa, puedes implementar los siguientes pasos básicos para empezar a limpiar los datos, según  Tableau.

1. Elimina los datos duplicados o irrelevantes

En el Data Cleansing, te darás cuenta que los datos duplicados ocurren con mayor frecuencia durante la recopilación de datos. 

Cuando realizas la combinación de datos de distintos sitios o recibes datos de clientes de diferentes páginas de registro, existe una gran posibilidad de crear datos duplicados en tu directorio de clientes. Entonces, puedes aplicar Data Cleansing eliminando todos los datos que se repiten o que no son relevantes para los objetivos de tu negocio.

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2. Corrige los errores estructurales

¿Cómo se corrigen los errores estructurales con el Data Cleansing? Los errores estructurales ocurren cuando se mide o se transfiere datos (errores tipográficos o nomenclaturas extrañas). Estas inconsistencias pueden causar categorías mal etiquetadas.

La mejor forma de corregir los errores estructurales es usar un software o un filtro en Excel para eliminar todas las observaciones que aparezcan como “N/A” o “no aplicable”.

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3. Filtra valores atípicos no deseados

A menudo, te encontrarás con observaciones únicas en las que, de un simple vistazo, no parecen encajar dentro de los datos que estás analizado. ¿Te ha pasado? Es importante que elimines, a través de Data Cleansing, una entrada de datos incorrecta. Al hacerlo, ayudarás al rendimiento de los datos con los que estás trabajando.

Sin embargo, a veces la aparición de un valor atípico mientras aplicas Data Cleansing sirve para probar una teoría en la que estás trabajando. Recuerda que el hecho de que exista un valor atípico no significa que sea incorrecto. 

4. Maneja los datos faltantes

Un paso importante cuando realices un proceso de limpieza de datos es que no puedes ignorar los datos faltantes, ya que muchos algoritmos no aceptan valores vacíos. 

• Como primera opción, puedes eliminar las observaciones que tienen valores perdidos.

• Como segunda opción, puedes ingresar valores perdidos en base a otras observaciones.

• Como tercera opción, puedes modificar la forma en que se utilizan los datos para navegar de manera efectiva.

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5. Valida y controla la calidad

El siguiente paso de cómo hacer Data Cleansing es responder a estas preguntas como parte fundamental de validación de limpieza de datos.

• ¿Tienen sentido los datos?

• ¿Los datos siguen las reglas apropiadas de cada campo?

• ¿Los datos obtenidos prueban o refutan una teoría importante?

• ¿Puedes encontrar tendencias en los datos que ayuden a tu organización?

• ¿Conseguiste datos de calidad?

Si aplicas los pasos básicos de Data Cleansing, podrás crear una cultura de datos de calidad para tu compañía. Para hacer esto de una forma más sencilla, debes escoger las herramientas idóneas para la depuración de datos.

Ten presente que no existe una forma absoluta de prescribir los pasos exactos en el proceso de limpieza de datos o Data Cleansing, ya que los procesos varían de un conjunto de datos a otro. Pero es crucial que establezcas una plantilla para organizar el proceso de limpieza de datos de tu empresa. 

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6. Usa herramientas de limpieza de datos

Para cualquier persona que trabaje con una gran base de datos, las herramientas de limpieza de datos adecuadas son una parte esencial para mantener al día la información empresarial. A continuación, te compartiremos una lista con las mejores herramientas para depurar base de datos en el mercado.

1. OpenRefine

Conocido anteriormente como Google Refine, es un software de limpieza de datos gratis y de código abierto. OpenRefine te permite transformar datos entre diferentes formatos y garantizar que los datos estén estructurados de manera limpia. También puedes usarlo para analizar datos de fuentes en línea. 

Si bien es similar a un programa de hoja de cálculo, actúa más como una base de datos relacional. Esto lo hace muy útil para los analistas de datos que necesitan profundizar un poco más de lo que ofrece un simple archivo de Excel. 

Otro beneficio clave de esta herramienta de Data Cleansing es que puedes trabajar con datos en tu computadora de manera segura. Por supuesto, si deseas vincular o ampliar tu conjunto de datos, puedes hacerlo conectando OpenRefine a servicios web externos y otras fuentes en la nube. 

Si es necesario, también puedes cargar tus datos en una base de datos central como Wikidata. Si bien OpenRefine agiliza muchas tareas complejas (por ejemplo, el uso de algoritmos de agrupamiento), requiere un poco de conocimientos técnicos.

2. Wrangler Trifacta

Se trata de una aplicación de escritorio que te permite transformar datos, realizar análisis y producir visualizaciones. Su característica más destacada es el uso de tecnología inteligente, basada en el aprendizaje automático para detectar inconsistencias, hacer recomendaciones y acelerar enormemente el proceso de limpieza de datos. 

Por ejemplo, sus algoritmos de inteligencia artificial pueden identificar y eliminar fácilmente los valores atípicos, así como automatizar el monitoreo general de la calidad de los datos, una característica útil para el mantenimiento continuo de los datos.

Además, en lugar de tener que producir canalizaciones de datos desde cero (una tarea que puede llevar mucho tiempo), la interfaz de usuario de esta herramienta de Data Cleansing te permite hacer esto de una manera mucho más visual e intuitiva. 

Como parte de un conjunto de productos, varias funciones adicionales están disponibles en su versión premium. Wrangler Pro admite conjuntos de datos más grandes y almacenamiento en la nube, mientras que la versión empresarial ofrece herramientas de colaboración para trabajar en equipo. Este último también tiene administración de seguridad centralizada, otra característica importante si estás trabajando con datos confidenciales.

3. Winpure Clean & Match

Este software de limpieza de datos gratis te permite depurar, duplicar y comparar datos, todo a través de su interfaz de usuario intuitiva. Al estar instalado localmente, no tienes que preocuparte por la seguridad de los datos a menos que estés cargando tu conjunto de datos en la nube. 

Esta es una característica especialmente importante para Winpure, que está diseñada específicamente para limpiar datos comerciales y de clientes (como datos de CRM y listas de correo). Winpure Clean & Match también interactúa con una amplia variedad de bases de datos y hojas de cálculo, ya sean archivos de CSV, SQL Server, Salesforce y Oracle.

Otras funciones útiles incluyen coincidencias parciales (que implica detectar dónde difieren las coincidencias en función de abreviaturas arbitrarias o errores tipográficos) y limpieza de datos basada en reglas que puedes programar fácilmente. 

También está disponible en cuatro idiomas diferentes: alemán, inglés, portugués y español. La versión gratuita ofrece una buena cantidad de funciones, por lo que es una opción ideal para pequeñas empresas. ¡Quizás uno para recomendar a tu jefe!

4. TIBCO Clarity

Este software de limpieza de datos gratis, categorizado como un servicio (SaaS) basado en la nube, es ideal para limpiar datos sin procesar y analizarlos en un solo lugar. 

De hecho, es una herramienta de limpieza de datos con increíbles funciones que almacena datos de docenas de fuentes diferentes, desde archivos XLS y JSON hasta formatos de archivo comprimidos, así como una amplia gama de repositorios en línea y almacenes de datos.

Asimismo, tiene una funcionalidad de mapeo de datos, extracción, transformación, carga (ETL), creación de perfiles de datos, funcionalidad de muestreo y lotes, eliminación de duplicados y mucho más. 

También cuenta con algunas características útiles y agradables de tener, como "deshacer la transformación". Esta función no está disponible en todas las herramientas de limpieza de datos, sin embargo, TIBCO Clarity te permite hacerlo si no estás satisfecho con un cambio que has realizado. Sin duda, es un software sólido que puedes probar antes de incluirlo en tu organización.

5. Melissa Clean Suite

Es una herramienta de administración y limpieza de datos diseñada específicamente para admitir los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) de Salesforce y Microsoft Dynamics, que utilizan muchas empresas. Debido a que se enfoca en estos dos sistemas, cuenta con características únicas.

Por ejemplo, admite todos los objetos estándar de Salesforce y se integra con formularios estándar en Dynamics. Tampoco requiere ninguna capacitación compleja (¡lo cual es una ventaja!) y viene con varias funciones de marketing integradas, como la creación demográfica, la orientación de datos y la segmentación. 

El principal beneficio de Melissa Clean Suite es que te permite limpiar los datos a medida que se recopilan. Esto minimiza el esfuerzo posterior. Además, autocompleta, corrige y verifica los contactos antes de ingresarlos al sistema. Una vez que se ingresan los datos, la herramienta mantiene de manera proactiva la calidad de los datos con limpieza en tiempo real y procesamiento por lotes. 

Aunque está dirigida a actividades de datos relacionadas con el marketing, Melissa Clean Suite también tiene claros beneficios de ahorro de tiempo desde una perspectiva general de gestión y limpieza de datos.

Fuente: Pexels

Como puedes ver, el Data Cleansing o la limpieza de datos es una parte clave del proceso general de gestión de datos y uno de los componentes centrales para las aplicaciones de inteligencia empresarial. Esto se debe a que permite mejorar la calidad de los datos y proporcionar información más precisa, consistente y confiable para la toma de decisiones en una organización.

Por lo tanto, es importante que las empresas cuenten con una persona especializada en el análisis y limpieza de datos para obtener mejores resultados.

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¡Nos vemos!