Limpieza y Normalización: los 2 métodos clave para mejorar la Calidad de tus Datos
Cuando una empresa recopila datos, éstos se encuentran compuestos por valores irregulares e incoherentes, lo que los hace datos de baja calidad.
Basar tus decisiones en datos brutos solamente acarrea problemas para tu negocio. Y es que si los datos son incorrectos, los resultados y algoritmos siempre serán poco fiables, aunque puedan parecer correctos.
Para solventar este problema, se deben aplicar 2 métodos importantísimos en el proceso de la Gestión del Ciclo de Vida de los Datos: la Limpieza y la Normalización de Datos. Hablemos de cada uno de ellos.
¿Qué es la Limpieza de Datos?
El proceso de Limpieza es uno de los más críticos a la hora de gestionar datos e implica la revisión de todos los datos presentes en una BBDD, con el fin de eliminar o actualizar la información incompleta, incorrecta o duplicada.
Este ejercicio no trata de borrar la información antigua para dar paso a nuevos datos, sino que consiste en encontrar una manera de aumentar la precisión de todo el conjunto de datos nuevos, sin manipular necesariamente los datos disponibles. Podríamos decir que es el proceso de determinar y corregir los datos erróneos.
Aún así, la Limpieza de Datos incluye muchas más acciones que la simple eliminación de los datos: este proceso requiere también la corrección de errores ortográficos y sintácticos, el llenado de campos vacíos o la identificación de registros duplicados, entre otros.
Mejorar la Calidad de los Datos mediante la Limpieza de los mismos puede eliminar un gran número de problemas, como los costosos errores de procesamiento o las facturas incorrectas. Además, debes tener en cuenta que muchos de los datos de tu compañía están cambiando contínuamente, como aquellos que contienen información sobre tus clientes, por lo que es importante mantenerlos actualizados correctamente.
Con la Limpieza de Datos, tu empresa será capaz de construir conjuntos de datos uniformes y estandarizados que permitan a las herramientas de BI acceder a ellos de manera fácil y utilizar los datos necesarios para cada problema.
¿Qué es la Normalización de Datos?
La Normalización es el proceso de organizar los datos que se encuentran alojados en una BBDD, eliminando los datos no estructurados y los datos duplicados para garantizar su almacenamiento lógico. Este procedimiento incluye acciones como la creación de tablas de datos y el establecimiento de relaciones entre estas tablas, con el fin de proteger los datos y optimizar la BBDD.
Normalizar tus datos te permitirá organizarlos para que parezcan similares en todos los registros y campos. Esto se traduce en unos datos de mayor calidad y por ende, en información de valor para tu compañía.
Este método resulta especialmente útil para el Machine Learning, pues la Normalización de Datos mejora la estabilidad y el rendimiento del algoritmo y previene los problemas causados por modificaciones en la BBDD.
Para que tu negocio pueda seguir creciendo, es necesario llevar a cabo la Normalización de manera regular. Solo así podrás aprovechar al máximo tus datos.
Tips para la Limpieza de Datos
- Eliminar observaciones no deseadas
Elimina los datos irrelevantes que no se ajusten con tus necesidades y asegúrate de que no será necesario volver a limpiarlos de nuevo.
- Deshacerse de los valores no deseados
Los valores atípicos pueden causar problemas con ciertos modelos. Elimina estos valores para mejorar el rendimiento y la precisión de tu modelo.
- Corregir valores perdidos
Saber cómo manejar los valores perdidos ayudará a mantener tus datos limpios. A veces, puede haber demasiados valores perdidos en una sola columna. En estos casos, puede que no haya suficientes datos con los que trabajar, por lo que eliminar la columna puede ser la mejor opción.
- Corregir errores tipográficos
Los humanos nos equivocamos a menudo al escribir, por lo que es importante que tu algoritmo corrija automáticamente los errores tipográficos. Uno de los métodos puede ser mapear los valores y convertirlos en su ortografía correcta.
Tips para la Normalización de Datos
- Normalización min-max
Este método es una muy buena opción y quizás sea el más simple, pues con la Normalización min-max se convierten los valores de las características de punto flotante de su rango actual a un rango estándar, generalmente entre 0 y 1.
- Normalización de los decimales
Esta técnica puede realizarse con tablas de datos que tengan tipos de datos numéricos. Por defecto, el algoritmo coloca 2 dígitos después del decimal para los números normales separados por comas. Se puede decidir cuántos decimales se requieren para escalar esto en toda la tabla.
- Normalización “Z-score”
La metodología Z-score resulta muy útil a la hora de evitar el problema de los valores atípicos en los datos. Con este método, si un valor es igual a la media de todos los valores presentes, se normalizará a 0. Si está por debajo del valor medio, se considerará un número negativo, y si está por encima del valor medio será un número positivo.
Tanto la Limpieza como la Normalización son 2 partes vitales en la Gestión de los Datos .
