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No se puede subestimar la importancia de la limpieza de datos en el mundo actual, impulsado por los datos. Identifica y rectifica errores, incoherencias e imprecisiones en los conjuntos de datos para garantizar su exactitud, integridad y fiabilidad.
Y en un mundo en el que un pequeño error “intrascendente” puede tener consecuencias exponenciales, la validez de los datos es esencial.
Imagínese una situación en la que está a punto de tomar una decisión empresarial crucial que podría determinar el futuro de su empresa. Sin embargo, los datos en los que se basa están muy afectados por errores, duplicados y valores omitidos. Estas imprecisiones en los datos pueden dar lugar a análisis erróneos y decisiones incorrectas.
Dos pequeños ejemplos antes de entrar en materia: la vez en que el Reino Unido dejó accidentalmente de contabilizar y hacer un seguimiento de hasta 16.000 casos de Covid tras utilizar un formato Excel antiguo limitado a 64.000 filas.
O el sencillo -pero enormemente frustrante para los afectados- caso en el que las personas con el apellido Null pasan a ser invisibles en las bases de datos.
O hacer predicciones sobre dotación de personal, control de existencias o planes de expansión sin disponer de buenos datos: si algo falla en el recuento de existencias, aparece demasiado o demasiado poco producto en la puerta.
La calidad de los datos no es un asunto menor en prácticamente ningún ámbito de la vida. Y si se va a transferir a las máquinas, se necesita una confianza extrema, si no absoluta, en los datos.
Hasta hace poco, la limpieza de datos era una tarea manual y laboriosa. Sin embargo, con la llegada de la automatización y el aprendizaje automático, este proceso se ha vuelto más rápido, eficiente y avanzado. Las tecnologías de automatización y aprendizaje automático han llevado la limpieza de datos a una era de calidad de datos mejorada.
Los mecanismos tradicionales de limpieza de datos se basaban en el trabajo manual para identificar y corregir errores ortográficos, valores omitidos, duplicados, formatos incoherentes y valores atípicos. Sin embargo, este enfoque manual tiene limitaciones.
Lleva mucho tiempo, es subjetivo y propenso a errores, especialmente con grandes conjuntos de datos.
A medida que los volúmenes de datos crecen exponencialmente, el enfoque manual se vuelve poco práctico y costoso.
Piense en un equipo de analistas de datos que, con gran atención, recorre montones de hojas de cálculo en busca de los errores difíciles de encontrar mientras trabaja con plazos estrictos. Es una tarea difícil con potencial de error debido a la fatiga de los humanos.
Aquí entra en juego la automatización como protagonista de la limpieza de datos moderna. La automatización simplifica tareas como la identificación y corrección de errores, haciendo que la limpieza de datos sea más rápida y eficaz. Es como tener un asistente eficiente que puede analizar grandes volúmenes de datos.
Mientras tanto, los algoritmos de aprendizaje automático, la fuerza motriz de esta operación, aprenden de los datos históricos y detectan anomalías e incoherencias que incluso los analistas humanos más expertos y vigilantes podrían pasar por alto. Actúan como investigadores en la limpieza de datos, descubriendo errores ocultos y valores atípicos.
De nuevo, imagine una herramienta automatizada de creación de perfiles de datos que pueda escanear todo su conjunto de datos en cuestión de minutos, detectando errores e incoherencias con una precisión milimétrica. Parece similar a tener un equipo de expertos muy perspicaces trabajando sin descanso para garantizar la perfección de sus datos. Por supuesto, ¡todo el mundo lo desearía!
¿Cómo contribuye el aprendizaje automático a la limpieza de datos?
El aprendizaje automático, impulsado por algoritmos avanzados, automatiza la detección y corrección de errores mediante el reconocimiento de patrones y la realización de predicciones basadas en datos. Estos algoritmos se entrenan con datos históricos, aprendiendo a distinguir los datos limpios de las anomalías.
El aprendizaje automático destaca en la identificación de anomalías y valores atípicos, que son cruciales para la limpieza de datos. Se puede pensar que las anomalías son puntos de datos que se desvían del comportamiento habitual, y que potencialmente representan errores o sucesos raros. Los algoritmos de aprendizaje automático identifican y marcan estas anomalías mediante técnicas de agrupación o clasificación.
El algoritmo de aprendizaje automático se parece más a descubrir las anomalías más sutiles en los datos que a encontrar una joya escondida en un tesoro. Es como disponer de un guardia de alerta permanente para garantizar la integridad de mis datos.
El poder del aprendizaje automático va más allá: los algoritmos de aprendizaje supervisado crean modelos para clasificar los puntos de datos como normales o anormales. Las técnicas de aprendizaje no supervisado revelan patrones ocultos y anomalías sin etiquetas predefinidas, lo que las hace indispensables cuando se desconocen las anomalías. Esta capacidad para detectar anomalías y valores atípicos mejora la calidad y fiabilidad de los datos.
Servicios comerciales de limpieza de datos
Varias empresas ofrecen servicios integrales de limpieza de datos, utilizando las capacidades de la automatización y el aprendizaje automático para garantizar la precisión y fiabilidad de los datos:
Harte Hanks: Con acceso a una amplia base de datos de más de 573 millones de clientes B2B y B2C, Harte Hanks se especializa en identificar imprecisiones, deduplicar registros y lograr la claridad de los datos a escala. Muchas empresas de renombre, como Abbott, Sony, GSK y Unilever, son socios de confianza para la limpieza de datos.
Data8: Data8 satisface las diversas necesidades de los clientes proporcionando soluciones flexibles de limpieza de datos a través de Batch API, Data8 Pull/Push y File-Based Exchange. Su independencia de datos permite acceder a varias fuentes de datos, lo que aumenta la fiabilidad.
Nuevas empresas: El sector de los datos está experimentando la aparición de startups innovadoras en el campo de la limpieza de datos, como Trajektory, Sweephy, causaLens, uProc e Intrava. Cada una de ellas ofrece soluciones únicas para automatizar y mejorar el proceso de limpieza de datos.
Consideraciones éticas relacionadas con la limpieza automatizada de datos
A medida que la automatización y el aprendizaje automático se convierten en componentes esenciales de la limpieza de datos, las consideraciones éticas pasan a primer plano:
– Imparcialidad: Es crucial evitar la propagación de sesgos en los modelos de ML. Para garantizar la imparcialidad son necesarias técnicas como las auditorías de sesgos y los algoritmos de reducción de sesgos.
– Transparencia: Los métodos de IA explicable (XAI), como las herramientas de interpretabilidad de modelos, ayudan a comprender las decisiones algorítmicas.
– Supervisión humana: A pesar de la automatización, la supervisión humana sigue siendo vital para abordar los sesgos algorítmicos y las infracciones éticas. Por lo tanto, el establecimiento de directrices y marcos éticos es esencial para regular la limpieza automatizada de datos.
Conclusión
El futuro de la limpieza de datos está estrechamente relacionado con la automatización y el aprendizaje automático. Estas tecnologías evolucionan continuamente, prometiendo procesos de limpieza de datos más eficientes y precisos. Las empresas pueden beneficiarse de la reducción de los esfuerzos manuales, la mejora de la calidad de los datos y una toma de decisiones mejor informada.
En conclusión, la automatización y el aprendizaje automático son fuerzas transformadoras que ofrecen un futuro más brillante y basado en los datos para las organizaciones que adoptan estas innovaciones.
