En la era digital actual, las empresas obtienen grandes volúmenes de datos en línea. Los datos en bruto deben ser procesados de forma eficiente y cuidadosa. La gestión de datos se utiliza para ayudar a transformar los datos en bruto en datos valiosos que puedan proporcionar resultados informativos.
Con la ayuda de la gestión de datos se pueden tomar mejores decisiones empresariales si se hace correctamente.Conoce los pasos a seguir y las mejores prácticas que lo acompañan.
¿Qué es la gestión de datos?
La gestión de datos es el proceso de transformar los datos en bruto en una forma más procesada mediante su reorganización, limpieza y enriquecimiento.
La gestión de datos implica el procesamiento de datos en varios formatos y análisis, y su combinación con otro conjunto de datos para producir información significativa. Las estrategias específicas varían en función de los datos que se utilicen y del objetivo que se pretenda alcanzar.
Ejemplos de la gestión de datos
Combinar fuentes de datos para el análisis.
Rellenar o eliminar lagunas de datos.
Eliminar datos innecesarios o irrelevantes del proyecto.
Identificar los datos atípicos y explicarlos o eliminarlos para permitir el análisis.
La gestión de datos puede hacerse de forma manual o automática. Cuando los conjuntos de datos son enormes, es esencial limpiarlos automáticamente. Un data scientist o científico de datos u otro miembro del equipo dedicado suele encargarse de la limpieza de datos en las empresas que cuentan con un equipo de datos completo. Las empresas más pequeñas suelen confiar en personas no especializadas en datos para que los limpien antes de utilizarlos.
Beneficios de la gestión de datos
La depuración de datos es beneficiosa. Cuando se considera lo beneficioso que será, está claro que merece la pena dedicar tiempo a entenderlos. A continuación, se enumeran algunas de las ventajas que la gestión de datos puede aportar a su empresa:
Análisis sencillo: Los analistas de negocio y las partes interesadas pueden examinar incluso los datos más complejos de forma rápida, eficiente y eficaz una vez que los datos en bruto han sido domesticados y convertidos.
Manipulación de datos: El procedimiento convierte los datos brutos y desestructurados en filas y columnas. La técnica enriquece los datos para obtener una comprensión más profunda.
Mejora de la orientación: La combinación de datos de varias fuentes ayuda a comprender mejor a la audiencia, lo que mejora la orientación de las campañas publicitarias y la estrategia de contenidos.
Aprovechamiento del tiempo: La técnica permite a los analistas dedicar menos tiempo a la gestión de datos desordenados y más a la adquisición de conocimientos para tomar decisiones precisas basadas en datos sencillos de entender.
Visualización de los datos: Los datos se pueden exportar a cualquier plataforma de análisis visual para clasificar, analizar y resumir los datos una vez que se han desordenado.
Pasos para realizar la gestión de datos
Cada proyecto de datos necesita una estrategia diferente para garantizar que el conjunto de datos final sea fiable y esté disponible. A menudo se denominan etapas o actividades necesarias para la gestión de datos.
Etapa 1: Descubrimiento
El proceso de descubrimiento es el paso inicial en el proceso de gestión de datos. Se trata de un paso para conseguir una mejor comprensión de los datos. Para que los datos sean más fáciles de utilizar y analizar, hay que observarlos y considerar cómo se desea organizarlos.
Los datos pueden mostrar tendencias o patrones durante el proceso de descubrimiento. Este es un paso crucial porque influirá en todas las acciones posteriores. También permite identificar problemas evidentes, como los valores que faltan o están incompletos.
Paso 2: Estructuración
La mayoría de las veces, los datos brutos incompletos o mal formateados no son adecuados para el propósito previsto. El proceso de tomar los datos sin procesar y convertirlos para que puedan utilizarse más fácilmente se conoce como estructuración de datos.
Es el método para extraer la información relevante de los nuevos datos. Los datos pueden estructurarse en una hoja de cálculo añadiendo columnas, clases, títulos, etc. Esto mejorará la usabilidad para que el analista pueda utilizarlos fácilmente en tu análisis.
Paso 3: Limpieza
La limpieza de los datos consiste en erradicar cualquier defecto arraigado que pueda sesgar el análisis o reducir su utilidad. La limpieza o corrección de datos tiene como objetivo garantizar que los datos finales para el análisis no se vean afectados.
Los datos brutos suelen contener errores que deben limpiarse antes de poder utilizarlos. La limpieza de datos incluye la corrección de valores atípicos, la eliminación de datos erróneos, etc. Al limpiar los datos, se obtienen los siguientes resultados:
- Elimina los valores atípicos que pueden sesgar los resultados del análisis de datos.
- Cambia el tipo de datos y simplifica los datos para aumentar la calidad y la coherencia.
- Encuentra valores duplicados, elimina problemas estructurales y verifica los datos para facilitar su uso.
Paso 4: Enriquecer
Añadir contexto a los datos es lo que se entiende por enriquecimiento. Este proceso transforma los datos previamente limpiados y formateados en nuevos tipos. En este punto, hay que planificar estratégicamente la información que ya se tiene para sacarle el máximo partido.
La mejor manera de obtener los datos en su forma más refinada es realizar un muestreo descendente, un muestreo ascendente y un enriquecimiento. Si consideras que el enriquecimiento es necesario, tendrás que repetir los métodos para los datos adicionales que obtengas. El paso de enriquecer los datos es opcional. Si los datos que ya tienes no satisfacen tus necesidades, puede realizar este paso.
Paso 5: Validación
Es necesario repetir los pasos de programación para garantizar que los datos son correctos, coherentes, seguros y auténticos. El proceso de asegurar que tus datos son precisos y consistentes se conoce como validación de datos. Este paso puede revelar problemas que necesitan ser arreglados o concluir que los datos están listos para el análisis.
Paso 6: Publicación
La publicación es el último paso de la gestión de datos y muestra en qué consiste todo el proceso. Se trata de colocar los nuevos datos procesados en un lugar en el que tu y otras partes interesadas puedan encontrarlos y utilizarlos fácilmente.
La información puede añadirse a una nueva base de datos. Si se siguen los pasos anteriores, se dispondrá de datos de alta calidad para obtener información, informes empresariales y mucho más.
Mejores prácticas de gestión de datos
Es posible llevar a cabo la gestión de datos de diversas maneras. Los métodos pueden variar en función del público al que se presenten los datos. A continuación se ofrece una lista de algunas prácticas recomendadas que son aplicables en cualquier circunstancia:
Conoce mejor a tu público
Las necesidades únicas de la gestión de datos son específicas de cada empresa. Es crucial identificar quién accederá a los datos y los analizará y qué pretenden conseguir. De este modo, podrás obtener información útil sobre tu audiencia para conocerla mejor.
Por ejemplo, puedes obtener toda la información demográfica sobre tus clientes actuales para que el equipo de marketing sepa a quién dirigirse con su publicidad.
Selecciona los datos adecuados
No se trata de tener muchos datos; se trata de tener los datos correctos. Por eso la selección de datos es tan crítica. He aquí algunas indicaciones para seleccionar los datos adecuados:
- Evita utilizar datos que contengan un gran número de nulos o números iguales o repetidos.
- Aléjate de los valores que han sido calculados y elige datos más cercanos a la fuente.
- Recoge información de varios tipos de plataformas.
- Aplica determinados filtros a los datos y, a continuación, elige un tema que satisfaga los requisitos y las directrices.
Conoce las características de los datos estructurados y los datos no estructurados.
Comprende los datos
Debes comprender cómo los datos cumplen con los principios y directrices de gobernanza de tu organización. Observa los siguientes hechos significativos:
- Conoce los datos, la base de datos y los tipos de archivos.
- Explora el estado actual de los datos utilizando las funciones que ofrecen las herramientas de visualización.
- Crear métricas de calidad de los datos utilizando la caracterización.
- Ten cuidado con los límites de los datos.
- Adopta herramientas y técnicas de reciente creación
Cada día se combinan nuevas tecnologías con las ya existentes, y el público sigue ampliándose. Los expertos en datos deben adaptarse a las nuevas herramientas y a la tecnología de análisis para ofrecer servicios eficientes de gestión de datos.
Conclusión
La gestión de datos se ha vuelto cada vez más importante en los últimos años debido a las enormes cantidades de datos que se manejan a diario para mejorar las experiencias de los usuarios. La mayoría de las empresas aún carecen de un sistema de almacenamiento de datos sólido y no invierten en técnicas de gestión de datos.
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