Data Wrangling

Los expertos en datos dedican el 80% de su jornada laboral a lo que en el sector se conoce como trabajo de bedel (data janitor work). El tiempo dedicado al análisis o la toma de decisiones se reduce al mínimo por las exigencias de una tarea tan ingrata como imprescindible: la limpieza de datos. La solución pasa por los sistemas de data wrangling, que automatizan el proceso de preparación de la información.

Data wrangling es el proceso de transformar datos brutos (raw data) en información lista para su análisis. El valor de los datos es incuestionable. Sí se puede cuestionar, sin embargo, cuánto valen unos datos brutos que están incompletos, contienen errores o no resultan accesibles. Las soluciones de data wrangling resultan imprescindibles si queremos convertir el valor potencial de nuestros datos en valor real.

Proceso de data wrangling

Cada vez somos capaces de disponer de mayores cantidades de datos. A medida que aumenta la cantidad de información, lo hace también su variedad. Las colecciones de datos provienen de diferentes fuentes, están estructuradas de forma heterogénea o directamente carecen de organización. Nuestras soluciones de data wrangling permiten limpiar esa información y presentarla en un formato unificado.

El proceso incluye los siguientes pasos:

  • Identificación de errores
  • Detección de información incompleta
  • Corrección de inconsistencias
  • Eliminación de duplicidades
  • Estructuración homogénea

Como resultado ofrecemos unos datos ya preparados para su análisis o consumo.

Beneficios del data wrangling

Si aplicamos un buen sistema de data wrangling dispondremos de información que cumple con tres cualidades imprescindibles:

  • Consistencia: El proceso de limpieza corrige los valores referenciados de forma distinta, elimina las duplicidades y unifica la estructuración de la información. Sin esta consistencia, resulta imposible realizar comparaciones, análisis o predicciones.
  • Fiabilidad: Para basar decisiones en datos, es imprescindible garantizar que estos sean fiables. El data wrangling permite mejorar los procesos de verificación de los datos, eliminando valores erróneos, referencias inválidas, campos incompletos o información obsoleta.
  • Accesibilidad: La unificación permite el acceso a la totalidad de la información y abre la puerta al máximo aprovechamiento del potencial de nuestros datos.
El data wrangling otorga a nuestros datos fiabilidad, consistencia y accesibilidad.

Además de mejorar la calidad de la información, un buen sistema de data wrangling permite también mejorar la eficiencia de las empresas:

  • Ahorro de tiempo: La automatización agiliza los procesos de limpieza y preparación de datos.
  • Aprovechamiento de los recursos humanos: El uso de sistemas de data wrangling libera a los expertos de las tareas automáticas y les permite centrarse en las funciones en las que pueden otorgar mayor valor.
  • Mejora de las decisiones: La disponibilidad de más información, proveniente de diferentes fuentes y accesible de forma rápida, redunda en la capacidad de toma de decisiones.

Con el data wrangling no finaliza el proceso de gestión de datos, pero es un paso imprescindible para aprovechar el auténtico potencial de la información.