El data wrangling forma parte de las competencias de un científico de datos. También conocido como data munging, es el proceso de transformar y mapear datos de un formato en bruto a otro formato, para hacerlos más utilizables y extraer valor de ellos a través de la analítica de datos.
El Data Wrangling se realiza generalmente mediante herramientas y técnicas de programación, como Python y bibliotecas de manipulación de datos (pandas), o mediante software específico de preparación de datos. Este proceso es fundamental en el ciclo de vida de la gestión de datos, ya que garantiza que los datos sean confiables y estén listos para su análisis, lo que a su vez permite tomar decisiones empresariales más informadas y precisas.
A continuación explicamos qué consiste y por qué es tan importante.
Índice de temas
¿Qué es el Data wrangling?
El data wrangling es uno de los tres pilares básicos de la analítica de datos, junto con la visualización de datos y la analítica de localización. Garantiza que de los datos se obtienen conocimientos valiosos e información precisa y oportuna durante el análisis. El objetivo es adoptar una estrategia basada en los datos para mejorar la toma de decisiones a partir de datos propios.
De hecho, es el proceso de recopilar datos de distintas fuentes que permite “limpiarlos” para simplificar el acceso y facilitar el análisis.
El data wrangling permite transformar datos complejos, caóticos o incompletos en información precisa, explotable en el proceso de análisis y sencilla de utilizar. Las competencias para llevarlo a cabo están en la preparación de los datos: adquisición, limpieza, transformación y mapeo.
Cómo afecta el Dataset a la preparación de datos
En caso de data lack, es necesario enriquecer los conjuntos de datos, aumentando los de otras fuentes para reforzarlos.
Durante la fase de data cleaning, intentamos identificar valores en los datos que no parecen válidos en comparación con el conjunto de datos, precisamente por su influencia en el proceso.
Por ejemplo, si se utiliza un conjunto de datos de baja calidad que ha sido depurado con datos no válidos, se corre el riesgo de crear un modelo deficiente que puede repercutir negativamente en las decisiones empresariales.
Qué técnicas de Data wrangling utilizar
El data wrangling permite a los científicos de datos tener una visión unificada, eliminando instancias de datos duplicadas que ralentizarían el proceso de toma de decisiones. De hecho, la centralización de varias fuentes de datos permite a departamentos empresariales dispares mejorar la colaboración, centrándose en estrategias basadas en datos.
Las técnicas a utilizar se refieren a la recolección de datos, su limpieza y su organización para hacerlos utilizables y mejorar así el proceso de toma de decisiones al servicio de las actividades empresariales.
Mejoran la coherencia de los datos explotando también los procedentes de fuentes humanas, como la introducción de datos y las redes sociales. El data wrangling ayuda a organizar, limpiar y transformar estos datos en un formato coherente para tomar decisiones empresariales más precisas.
La fiabilidad de la información empresarial obtenida mediante el data wrangling permite a los ingenieros de datos garantizar el uso de datos de calidad para identificar tendencias y perspectivas.
Otra ventaja de estas técnicas es que mejoran la creación de un público “objetivo”. Los datos organizados a partir de diversas fuentes permiten a las empresas y organizaciones hacerse una idea de la audiencia, lo que facilita la creación de anuncios y campañas comerciales precisas y específicas.
Proceso del Data wrangling
Las etapas fundamentales del “data wrangling” son al menos cuatro:
- Adquisición de datos
- Limpieza
- Transformación
- Mapeo
Estas etapas permiten limpiar, reestructurar y enriquecer los datos brutos.
Con el “data wrangling”, la transformación de los datos en un formato estándar permite obtener información útil, consolidar los datos en un solo lugar y corregir los errores o lagunas debidos a la falta de datos.
Preprocesamiento de datos y su impacto en la calidad de los resultados
El preprocesamiento de datos es crucial y requiere seis pasos:
- Data discovery: los ingenieros y científicos de datos deben conocer la finalidad última de los datos;
- Data structuring: es crucial convertir los datos de su forma bruta inutilizable a un formato utilizable;
- Depuración de datos: implica algoritmos que ayuden a eliminar los valores nulos y ausentes, desechar los datos innecesarios y erróneos, limpiar los datos;
- enriquecimiento de datos: en caso de que falten datos;
- Data validation: comprobación de los datos para garantizar su calidad, coherencia, exactitud y autenticidad;
- Data publishing: paso previo a su uso en análisis exploratorios o informes.
En la fase operativa del análisis de datos y la inteligencia empresarial, el data wrangling acerca los datos a los analistas y científicos de datos:
- Data exploration: ayuda a la fase exploratoria;
- Proporciona acceso a datos unificados, estructurados y de alta calidad
- Mejora el flujo de datos
El mapeo de datos es crucial en el proceso de data wrangling para establecer relaciones entre los datos y proporcionar una visión coherente, casi de dron, de sus datos y facilitar la comprensión.
Además, la limpieza y la validación de datos ayudan a eliminar los datos molestos y las variables innecesarias para producir datos de alta calidad.
Prácticas de gobernanza de datos en el proceso de Data wrangling
El Data wrangling es el proceso de recopilación y control de datos, por lo que forma parte de las prácticas de gobierno de datos.
Junto con la limpieza de datos, la ordenación y limpieza de datos forma parte de las actividades preliminares rutinarias de todo analista de datos.
Dado que la calidad de los datos es esencial y sirve para alimentar los modelos de las herramientas automatizadas, la gobernanza de datos facilita el proceso de data wrangling.
Ventajas de utilizar herramientas automatizadas para el Data wrangling
Las mejores soluciones de Data wrangling permiten vincular los datos procedentes de una amplia variedad de fuentes. Simplemente juntando y cotejando datos, tanto estructurados como no estructurados, se puede obtener una visión más clara y completa de los datos, y explorar nuevas asociaciones de ideas.
El uso de herramientas automatizadas de Data wrangling mejora el flujo de trabajo. La gestión automatizada de datos ayuda a crear flujos de trabajo de datos que garantizan el flujo continuo de datos en las organizaciones. A su vez, los flujos de trabajo de datos aceleran el análisis de datos y los procesos organizativos basados en estos datos.
Los datos casi nunca están listos para el análisis. Suelen contener errores y requieren una limpieza exhaustiva, mediante herramientas semiautomatizadas, incluso para detectar y eliminar datos dañados o inexactos.
Aplicación del Data wrangling
Las mayores aplicaciones del data wrangling se encuentran en las empresas fintech, de banca y seguros, de servicios, así como en la galaxia de los medios de comunicación, las empresas de marketing, el comercio electrónico y la rama de investigación y desarrollo (I+D) de las empresas, donde el análisis de datos es cada vez más crucial.
Sistemas de análisis de datos basados en el aprendizaje automático
Según Forbes, algunos científicos de datos dedican aproximadamente el 80% de su tiempo al data wrangling. Invertir en aprendizaje automático significa hacer que el proceso sea preciso y rápido, para que los equipos puedan centrarse en la precisión de los datos. El data wrangling es la forma más eficaz de explotar los datos en bruto.
Utilizar datos inexactos en el aprendizaje automático sería una catástrofe: generaría accidentes, pérdidas de inversión y análisis incorrectos. Los algoritmos de aprendizaje automático solo tienen un impacto positivo si pueden confiar en la calidad de los datos para alimentar sus modelos.
Antes de que los ingenieros de aprendizaje automático construyan modelos de aprendizaje automático, los datos deben someterse a un proceso de preparación de datos de dos pasos: preprocesamiento de datos y wrangling de datos.
La manipulación de datos en los modelos de aprendizaje automático sirve para minimizar la fuga de datos, enriquecer los conjuntos de datos, ahorrar tiempo y aumentar la productividad.
El tratamiento de datos puede incluir:
- Eliminación de datos irrelevantes en los análisis;
- Crear una nueva columna para la agregación
- Utilizar las capacidades de extracción para crear una nueva columna, por ejemplo, identificando un atributo, solo extrayendo prefijos.
Los procesos de aprendizaje automático hacen que los costos sean más eficientes. Con el tratamiento de datos en los procesos de preparación del aprendizaje automático, los ingenieros pueden crear modelos precisos, lo que ayuda a minimizar los costos empresariales a lo largo del tiempo.
Big Data y el Cloud computing en el Data wrangling
En el Data wrangling, el big data y la computación en nube desempeñan un papel clave porque los grandes volúmenes de datos permiten obtener beneficios estratégicos, a la espera de su extracción y procesamiento. La computación en nube, por su parte, es la solución tecnológica óptima para ofrecer la capacidad de procesamiento más flexible y elástica con la mejor relación calidad/costo.
En términos de rentabilidad, la nube ha permitido a las empresas garantizar la calidad de sus servicios y mantener su disponibilidad a escala mundial. El cloud computing es un factor clave para la transmisión y carga de Big data en el almacenamiento, y para la canalización en tiempo real de los análisis de big data alojados y ofrecidos por los proveedores de la nube.
La red mundial de proveedores de servicios en nube también reduce la latencia y optimiza los costos de entrada y salida de datos al disponer de centros de datos más cercanos a la fuente de los datos o a su consumo y análisis. La nube permite escalabilidad, portabilidad, eficiencia y alta velocidad.
Por lo tanto, las habilidades de “data wrangling” forman parte de las habilidades de “hacking” de un científico de datos, capaz de programar lo necesario para limpiar y formatear los datos y así manipularlos eficazmente, incluso en el caso de big data.
La importancia del Big Data en los negocios de hoy
Fredi Vivas, cofundador de RockingData, sostiene que el Big Data ofrece la infraestructura tecnológica para manejar “las tres V”: grandes volúmenes de datos a alta velocidad de procesamiento y variedad (diversidad) en los tipos de datos”.
El especialista enfatiza que “los datos nos brindan respuestas sobre el pasado”, y esto permite entender qué sucedió y por qué. Por eso -agrega- “su verdadera potencia radica en su capacidad para prever situaciones futuras a partir de interrogantes tales como: ¿Qué puede pasar? ¿Qué acción voy a poder tomar?”. El co-fundador de RockingData explica que estos modelos predictivos se construyen gracias a los datos, y la precisión en los algoritmos de predicción construye confianza. Así, cuanto más segmentados estén los datos, más precisa será la predicción resultante.
En línea con Vivas, Mauro Cercos, Gerente de Desarrollos Digitales y Explotación de Datos de YPF, expresa que “para realmente trabajar con IA, tomando decisiones basadas en datos, es fundamental contar con un cambio cultural profundo. Y para que ese cambio tenga un impacto real, resulta fundamental la escalabilidad”.
El data wrangling, junto con el data cleaning, es una de las actividades fundamentales en el mundo del big data.
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