Data Cleansing: qué es la limpieza de datos y cómo realizarla

Escrito por: AS CONSULTING GROUP22/06/2021

¿Estás cansado de que tu base de datos sea caótica, de tener datos duplicados e información que ya está obsoleta para tu negocio? Entonces realmente necesitas implementar el Data Cleansing. Acompáñanos y te diremos qué es la limpieza de datos y cómo realizarla sin poner en riesgo tu información.

Data Cleansing ¿Qué es?

La limpieza de datos consiste en un proceso de “depuración” en el que los datos inservibles son sacados del sistema, bien sea porque están duplicados, por tener nombres incorrectos, por ser datos incompletos, por haber sido incorrectamente formateados, etc.

Esto permite contar solo con datos de alta calidad almacenados en la base de datos, evitando así la mala implementación de estrategias y por consiguiente poca eficiencia en el negocio. Además, permite ahorrar tiempo de trabajo de manera significativa, asegurándote además, que los datos almacenados son totalmente confiables, pudiendo recabar solo información de calidad para la empresa.

Etapas del data cleansing

La finalidad del data cleansing es contar con una mejor organización de los datos de la empresa o negocio, pudiendo aprovechar dicha información de una manera eficiente para el planteamiento de estrategias. Para realizar limpieza de datos es importante cumplir las siguientes etapas:

Analizar los datos existentes

Lo primero que hay que realizar en un data cleansing es analizar los datos ya existentes y determinar las fallas que deben eliminarse. Esta etapa debe combinar un proceso manual y uno automático para asegurar el proceso. Es decir que además de hacer una revisión exhaustiva de los datos de forma manual, es importante la utilización de programas especializados en la detección de metadatos erróneos o problemas en la información.

Define el flujo de transformación y normas del mapeo

De acuerdo con la cantidad de fuentes de donde se originen los datos, la diversidad de los mismos y la previsión de inconvenientes de la información, se deberán llevar a cabo diferentes procesos para la conversión de los mismos y el ajuste.

Lo idóneo es que se planteen acciones en 2 diferentes niveles, uno que actúe de forma temprana corrigiendo datos de una misma fuente y preparándolos para la adecuada integración, y otro que actúe con los problemas de datos de distintas procedencias. Para tener un adecuado manejo, es conveniente que los procesos ETL sean definidos, introduciéndolos en un marco de trabajo preciso.

Verificación de datos

El proceso debe ir siendo verificado en todo momento, tanto el adecuado como la efectividad del procedimiento. Dicha verificación es realizada por medio de variadas insistencias de las etapas de estudio, diseños y validación, ya que muchas veces los inconvenientes se evidencian luego de ser aplicados los datos en una cantidad determinada de cambios.

Transformación

Se trata de llevar a cabo el flujo ETL para la carga y refrescamiento de la Data Warehouse, o en la resolución de interrogantes, en el caso de gran variedad de fuentes.

Reflujo de datos limpios

Posterior a la eliminación de problemas de calidad, los datos ya limpios, tienen que ser sustituidos por los que no se ubican en la fuente original, de manera que las aplicaciones de legado consigan los beneficios de estos, obviando la necesidad de aplicaciones de acciones de limpieza de datos posteriormente.

Importancia del Data Cleansing

Como ya se mencionó anteriormente la limpieza de la base de datos es fundamental para garantizar la integridad y seguridad respecto a los datos del negocio. De esta manera es posible tener la confianza de que la información es realmente confiable, pudiendo tomar decisión y elaborar estrategias con base en estas.

Dependiendo de las cualidades o características de los datos estos pueden variar de calidad, te mostramos los principales tipos:

Exactitud

Todos los datos que componen una base de datos dentro del negocio deben tener gran precisión. Una manera de corroborar la exactitud de los mismos, es realizando comparación con diferentes fuentes. Si no se encuentra la fuente o presenta errores, la información almacenada tendrá los mismos inconvenientes.

Coherencia

Los datos deben ser coherentes entre sí, así podrás tener la seguridad de que la información de un individuo u organismo es igual en distintas formas de almacenamiento utilizadas.

Validez

Los datos almacenados deben contar con ciertas normativas o restricciones establecidas. Así mismo la información tiene que ser verificada para corroborar su autenticidad.

Uniformidad

Los datos que integran una base datos deben contar con las mismas unidades o los mismos valores. Es un aspecto esencial al momento de realizar el proceso de Data Cleansing, ya que si no aumenta la complejidad del procedimiento.

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