Limpieza de datos para mejorar la calidad de la información

Los datos se ha convertido en uno de los activos más valiosos de las empresas. Gracias a ellos, la toma de decisiones es más efectiva y, como consecuencia, aumenta la rentabilidad del negocio. No obstante, es crucial que se apliquen técnicas de data cleansing o limpieza de datos para aumentar la calidad de la información que se tiene. Algunos procesos de validación de datos o data scrubbing puede ayudar a lograrlo. ¿Quieres conocerlos más a fondo?

En este artículo te lo contamos todo acerca de la limpieza de datos. Te explicamos qué es, por qué es importante y cuáles son sus beneficios. Asimismo, abordamos algunas de las técnicas y metodologías más recomendables para mejorar la calidad de la información del big data.

¿Qué es la limpieza de datos?

La limpieza de datos, también conocida en inglés como data cleansing, es un conjunto de técnicas y metodologías que buscan depurar la información que posee una empresa. Evidentemente, esto tiene efectos positivos en la calidad de los datos y un claro impacto en la toma de decisiones.

En esencia, la limpieza de datos es posible gracias a la localización de información irrelevante, incorrecta o parcial. Una vez se han identificado los valores tóxicos, se establecen las modificaciones oportunas o, simplemente, se eliminan por completo. Cuando una base de datos se mantiene limpia, la información resultante es más precisa y valiosa para el equipo directivo y los distintos departamentos.

¿Es importante la limpieza de datos?

Si bien es cierto que hemos dado algunas pinceladas sobre la importancia del data cleansing en el anterior apartado, es necesario que ahondemos un poco más en esta cuestión. ¿De verdad es tan indispensable aplicar limpieza de datos? Sí, y lo es por los siguientes motivos.

El big data se ha convertido poco a poco en una herramienta básica en el mundo empresarial. Con todo, manejar grandes cantidades de datos puede volverse en contra y arrojar información incorrecta. Tomar decisiones basadas en datos poco exactos puede tener resultados desastrosos. Es ahí, precisamente, donde entra la limpieza de datos, que se encarga de pulir la base de datos, manteniendo en ella únicamente aquella información fundamental.

El data cleansing ayuda a que los datos sean precisos y se asegura de que provengan de fuentes confiables. También favorece la coherencia y la validez de la información. Finalmente, dota a la base de datos de uniformidad, haciendo que todos los valores se rijan por los mismos patrones.

Pasos para la limpieza de datos

La limpieza de datos no se corresponde con una única técnica. De hecho, hay varias acciones que favorecen el data cleansing y que aumentan la calidad de la información. Hacemos un repaso por algunas de las metodologías más relevantes.

Validación de datos nuevos

La validación de datos nuevos es uno de los primeros pasos en el data cleansing. Evitar desde un principio la introducción de información de poco valor o incoherente ayuda a que las tareas de limpieza no sean tan complejas a posteriori. Por consiguiente, hay que asegurarse de que los empleados que introducen nuevos registros lo hagan siguiendo los estándares establecidos y completando todos los campos necesarios.

Busca datos duplicados

El big data no puede alimentarse de datos duplicados. No es extraño que en los grandes conjuntos de información aparezcan valores idénticos registrados dos o más veces. Esto sucede porque varias fuentes están enviando la misma información a la base de datos o porque no se ha aplicado una correcta validación de entrada. En cualquier caso, evitar datos duplicados es uno de los objetivos más básicos de la limpieza de datos.

Sírvete del data scrubbing

Podemos considerar el data scrubbing como un proceso más profundo de limpieza. Se trata de una depuración avanzada que se encarga de supervisar los errores de la base de datos y registrarlos, validarlos y mucho más. Este proceso se puede efectuar de forma automatizada y en tiempo real. En el momento en el que se detectan fallos humanos o la introducción de datos redundantes, la depuración de datos reduce la acumulación de errores que se pueden corregir de manera individual.

Actualiza la información

Los datos desactualizados no sirven para mucho. Algunos estudios indican que la mayoría de la información que almacenan las empresas se queda obsoleta en un corto espacio de tiempo. En ocasiones, los datos tienen una vida útil inferior a un año. Por eso, aplicar técnicas de data cleansing también pasa por mantener al día los datos que se guardan. ¿Cómo lograrlo? Existen algunas sugerencias útiles:

• Detectar los datos de cliente erróneos. Los correos electrónicos y otras credenciales cambian constantemente. Por ejemplo, en una base de datos quizá se mantengan direcciones de email que ya no están activas. Eliminarlas es una buena manera de mantener limpia la base de datos y de no dedicar esfuerzos a contactos que han dejado de estar disponibles.
• Alimentando el big data con información reciente. La introducción de datos en la base de datos debe incluir información actualizada, ya que permite tomar decisiones de un modo rápido y preciso en caso de que sea necesario.

Coherencia ante todo

Que todos los actores desempeñen bien su papel al alimentar una base de datos es de fundamental para lograr una limpieza de datos de alto nivel. De hecho, de nada servirá el data cleansing o el data scrubbing si la entrada de información no es coherente. Por lo tanto, todos los departamentos deben conocer qué campos hay que rellenar y qué deben hacer para evitar la duplicidad de información. En este sentido, la formación juega un papel indispensable.

Expertos en limpieza de datos

Mejorar la precisión y la efectividad de las decisiones que se toman en una compañía requiere un proceso de limpieza de datos exhaustivo. En esos casos, lo ideal es delegar esta tarea en profesionales del data cleansing. En Deyde DataCentric llevamos varias décadas trabajando con empresas para mejorar la calidad de sus datos. Te ayudamos a normalizar los datos de tu compañía, evitar duplicidades y enriquecerlos. Sé nuestro próximo caso de éxito.