Data Wrangling o Rotulación de datos: ¿qué es, cómo funciona y para qué sirve?

El encapsulado de datos transforma datos crudos, desordenados e incompatibles en un todo coherente y utilizable.

En un mundo donde los datos son el nuevo oro, el data wrangling o la rotulación de datos es el arte de refinar esta valiosa materia prima en gemas de conocimiento. A través de un meticuloso proceso de limpieza, transformación e integración de datos, el data wrangling sienta las bases para el análisis y la explotación de la información.

En esta sección encontrará aclaraciones sobre el significado, la lógica y las aplicaciones de los procesos de data wrangling y algunos consejos prácticos útiles para automatizar parte o la totalidad de estos flujos mediante el uso de Connecteed.

Data Wrangling: ¿qué es?

El Data Wrangling, también conocido como Data Munging, es el proceso de transformación y mapeo de los datos brutos de diferentes fuentes en un formato más útil y valioso para el análisis y procesamiento posterior. Implica limpiar, estructurar y enriquecer los datos para que estén listos para su uso en aplicaciones específicas.

El Data Wrangling aborda los desafíos que plantean los datos incompletos, incoherentes o no estructurados, transformándolos en un formato coherente y confiable. Requiere una combinación de habilidades técnicas y dominio para comprender los datos, identificar anomalías y aplicar las transformaciones apropiadas.

Data Wrangling: ¿cómo funciona?

El proceso de encapsulación de datos involucra varias etapas interconectadas, cada una de las cuales juega un papel crucial en la transformación de datos en bruto en un formato utilizable. Exploremos juntos las fases clave del Data Wrangling:

1. Exploración de datos

La primera fase del Data Wrangling consiste en explorar y comprender los datos en bruto. Esto implica examinar la estructura, el contenido y la calidad de los datos. Los analistas identifican las fuentes de datos, evalúan su relevancia y determinan los requisitos para el procesamiento posterior. La exploración de datos también ayuda a identificar problemas de calidad, como valores que faltan, valores atípicos o incoherencias.

2. Limpieza de datos

La limpieza de datos es un paso fundamental en el Data Wrangling. Implica la identificación y gestión de datos incompletos, incorrectos o duplicados. Las técnicas de limpieza de datos incluyen eliminar o reemplazar valores faltantes, corregir errores ortográficos, normalizar formatos y resolver inconsistencias. El objetivo es mejorar la calidad e integridad de los datos para garantizar resultados de análisis precisos.

3. Transformación de los datos

La transformación de los datos implica cambiar la estructura o el formato de los datos para adaptarlos a las necesidades específicas del análisis. Esto puede implicar la agregación de datos, la creación de nuevas variables, la codificación de variables categóricas o la normalización de valores. Las transformaciones de los datos tienen por objeto hacer que los datos sean más significativos, comparables y adecuados para el análisis previsto.

4. Integración de datos

La integración de datos implica la combinación de datos de diferentes fuentes para crear un único conjunto de datos coherente. Esto requiere mapear los patrones de datos, conciliar las diferencias entre las fuentes y administrar las claves primarias y las dependencias. La integración de datos garantiza que todos los datos relevantes estén disponibles en un solo lugar, lo que permite un análisis integral y holístico.

5. Validación de los datos

La validación de datos es el proceso de verificación de la precisión, integridad y coherencia de los datos después de las fases de limpieza y transformación. Implica el control de la conformidad de los datos con las reglas de negocio, las restricciones de integridad referencial y los requisitos de calidad de los datos. La validación de los datos garantiza que los datos sean fiables y estén listos para el análisis y la toma de decisiones.

Data Wrangling: ¿para qué sirve?

El encapsulado de datos juega un papel crítico en hacer que los datos sean utilizables y valiosos para las organizaciones. Estos son algunos de los principales beneficios de Data Wrangling:

• Datos fiables para el análisis.

  El encapsulado de datos transforma los datos sin procesar y desordenados en un formato limpio, consistente y confiable. Esto proporciona una base sólida para el análisis de datos, lo que garantiza que la información extraída sea precisa y significativa. Los datos de alta calidad conducen a mejores decisiones y mejores resultados empresariales.

  
  

• Eficiencia y ahorro de tiempo.

  El encapsulado de datos automatiza y simplifica el proceso de preparación de datos, que de lo contrario tomaría mucho tiempo y sería propenso a errores. A través de las herramientas y técnicas de Data Wrangling, los analistas pueden limpiar, transformar e integrar rápidamente grandes volúmenes de datos, ahorrando tiempo y recursos valiosos.

  
  

• Análisis avanzado.

  El Data Wrangling desbloquea el potencial de los datos para el análisis avanzado, como el aprendizaje automático, la analítica predictiva y la inteligencia artificial. Al preparar los datos en un formato estructurado y compatible, Data Wrangling sienta las bases para la aplicación de algoritmos y modelos sofisticados, lo que le permite extraer información más profunda y valiosa de los datos.
  
  

• Colaboración y uso compartido de datos.

  El Data Wrangling promueve la colaboración y el intercambio de datos dentro de las organizaciones. Al crear un repositorio central de datos limpios y consistentes, Data Wrangling permite a los equipos acceder y usar los mismos datos, independientemente del departamento o la ubicación. Esto favorece una toma de decisiones coherente y alineada en toda la organización.

  
  

• Agilidad y capacidad de adaptación.

  El Data Wrangling hace que las organizaciones sean más ágiles y adaptables en un panorama de datos en constante cambio. Con la capacidad de integrar rápidamente nuevas fuentes de datos y adaptarse a los cambios en los requisitos de la empresa, Data Wrangling permite a las organizaciones mantenerse receptivas y aprovechar nuevas oportunidades a medida que surgen.

  
  

Connecteed como herramienta para la rotulación de datos

Connecteed emerge como una potente plataforma para el Data Wrangling, simplificando y automatizando el proceso de transformación de datos. Con sus funciones avanzadas y su interfaz intuitiva, Connecteed permite a los analistas gestionar de manera eficiente el flujo de trabajo de la rotulación de datos.

Así es como Connecteed apoya las diferentes fases del Data Wrangling:

• Conectividad de las fuentes de datos.

  Connecteed ofrece conectores integrados para una amplia gama de fuentes de datos, incluidas bases de datos, archivos planos, API y sistemas en la nube. Esto permite a los usuarios acceder e integrar fácilmente datos de diferentes orígenes, eliminando la necesidad de escribir código complejo.

  
  

• Limpieza y procesamiento de datos.

  La plataforma proporciona una rica biblioteca de funciones de limpieza y transformación de datos. Los usuarios pueden aplicar operaciones comunes como la eliminación de duplicados, la gestión de valores faltantes, la estandarización de formatos y la creación de nuevas variables a través de una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar. Connecteed simplifica el proceso de limpieza de datos, lo que garantiza datos consistentes y de alta calidad.

  
  

• Automatización y programación.

  Connecteed permite la automatización de los flujos de trabajo de Data Wrangling a través de capacidades de programación. Los usuarios pueden configurar procesos de Data Wrangling para que se ejecuten automáticamente a intervalos definidos o activados por eventos específicos. Esto garantiza que los datos se actualicen constantemente y estén listos para el análisis, sin necesidad de intervención manual.

  
  

• Governance y colaboración de datos.

  La aplicación online promueve la gobernanza y la colaboración de datos al proporcionar capacidades para la gestión de versiones, el control de acceso y el intercambio de flujos de trabajo. Los usuarios pueden realizar un seguimiento de los cambios en los flujos de trabajo, controlar el acceso a los datos confidenciales y colaborar con compañeros compartiendo y reutilizando los flujos de trabajo de Data Wrangling. Esto favorece un entorno de rotulación de datos controlado y colaborativo.

Al elegir Connecteed como su herramienta de rotulación de datos, las organizaciones pueden simplificar y acelerar el proceso de preparación de datos.

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La rotulación de datos o el data wrangling es un aspecto clave de la gestión de datos en la era digital. Al transformar datos en bruto y desordenados en un formato limpio, consistente y utilizable, el Data Wrangling sienta las bases para todas las etapas posteriores de procesamiento de la materia prima recolectada a través de todos los canales de adquisición utilizados.

Al aprovechar herramientas potentes como Connecteed, las organizaciones pueden simplificar y automatizar el proceso de rotulación de datos. Al conectar diferentes fuentes de datos, aplicar transformaciones de datos y promover la colaboración, Connecteed permite a las organizaciones aprovechar todo el potencial de sus datos: activa ahora tu demo gratuita y descubre todas las ventajas de esta herramienta profesional.