La limpieza de datos es un proceso clave dentro de disciplinas como análisis de datos, data science o machine learning, y consiste en preparar los datos sin procesar y resolver anomalías en conjuntos de datos (datasets) para poder explotarlos para explotarlos en aplicaciones de machine learning y de inteligencia de negocio (business intelligence).
Los datos son la materia prima que permite obtener conocimiento a través de especialidades como la ciencia de datos, la minería de datos o las soluciones de inteligencia artificial.
Sin embargo, antes de ser procesados, los datos contienen habitualmente numerosos errores que pueden afectar a la fidelidad de los análisis y a la precisión de los modelos de aprendizaje automático. Esto puede derivar en resultados, interpretaciones y predicciones erróneas, lo cual repercute negativamente en las decisiones y en la actividad
Por lo tanto, es muy importante garantizar la calidad de los datos mediante procesos adecuados de data cleaning que permitan encontrar datos fidedignos y precisos en un formato apropiado y estructurados de forma óptima para su posterior empleo en labores de análisis e investigación.
Qué es la limpieza de datos o data cleaning
La limpieza de datos, también llamada depuración de datos (en inglés, data cleaning o data scrubbing), es el acto de hallar, corregir y eliminar registros de datos erróneos o que no son aptos o válidos para ser utilizados en una tabla o base de datos.
El proceso de limpieza de datos permite identificar datos sucios (duty data), que pueden ser incompletos, incorrectos, corruptos, duplicados, inexactos o inapropiados, para luego sustituirlos, modificarlos o suprimirlos. Gracias a la limpieza, la base de datos podrá ser compatible con otras bases de datos similares en el sistema y ser utilizada en procesos y tareas de BI o de machine learning.
Problemas de datos más frecuentes
Cuando se nutre un conjunto de datos con diversas fuentes de datos, existen muchas posibilidades de que algunos datos se dupliquen o se etiqueten incorrectamente. En el proceso de recogida, pueden surgir diversos problemas que pueden dar lugar a datos sucios o incorrectos. Algunos de los problemas más típicos de los datos incorrectos son:
- Datos duplicados: Al alimentar un dataset, es habitual encontrarse con registros repetidos e idénticos de datos.
- Datos irrelevantes: identificación de campos esenciales para un análisis concreto y eliminación de datos irrelevantes.
- Datos en conflicto: Un conjunto de datos puede contener varios registros similares con diferentes atributos.
- Datos con atributos incorrectos: Los fallos pueden afectar también a los atributos de los datos.
- Datos que no cumplen la normativa:
- Valores atípicos: Aunque no son erróneos, estos datos pueden influir significativamente en los análisis o en el rendimiento de los modelos, por lo que es importante identificar y determinar las medidas apropiadas.
- Datos nulos o ausentes: Se trata de datos que faltan o que tienen valor nulo.
- Errores estructurales: Errores tipográficos y otras incoherencias que tienen que ver con el formato de los datos.
Causas de los errores en los datos
Los errores o inconsistencias encontradas en un conjunto de datos pueden tener distintas causas. Las organizaciones recogen una gran variedad de datos de procedencia diversa. Esta información puede obtenerse directamente de clientes, proveedores o socios comerciales, pero también pueden provenir de las redes sociales, sitios web o directorios de internet.
En el proceso de recopilación, hay muchos factores que pueden dar lugar a datos erróneos:
- Errores humanos: Por último, la entrada o introducción de datos en los sistemas llevada a cabo de forma manual por las personas puede dar lugar a diferentes errores. Además, los consumidores pueden proporcionar deliberadamente datos incompletos o incorrectos para proteger su privacidad. También puede ocurrir que los datos correctos sean sustituidos por accidente.
- Corrupción en la transmisión o sincronización: Los errores pueden deberse a un problema de sincronización o transmisión cuando los datos se comparten o transfieren entre dos sistemas. Un bug en las aplicaciones de procesamiento de datos también puede provocar la aparición de datos incorrectos.
Retos y desafíos en la limpieza de datos
- Corrección de errores y pérdida de información: El mayor desafío dentro de la limpieza de datos es la corrección de valores, pues incluye el quitar duplicados y entradas inválidas. En muchos casos, la información disponible sobre tales anomalías es limitada e insuficiente de determinar las transformaciones necesarias o correcciones abandonando la tachadura de tales entradas como la única solución. La eliminación de datos aunque, conduce a la pérdida de información que puede ser en particular costosa si hay una cantidad grande de datos suprimidos.
- Mantenimiento de datos limpios: La limpieza de datos es cara y el tiempo consumido es grande. Después de haber realizado la limpieza de datos y el alcanzar una colección de datos sin errores, uno querría evitar la relimpieza de datos íntegramente después de que se realizan algunos cambios en la base de datos. El proceso sólo debería ser repetido sobre los valores que se han cambiado, esto significa, que debemos guardar un linaje limpiador que requiere una eficiente colección de datos y técnicas de administración de datos.
- Limpieza de datos en entornos virtualmente integrados: En Fuentes prácticamente integradas como DiscoveryLink de la IBM, la limpieza de datos tiene que ser realizada siempre con acceso de datos de diferentes fuentes, con una considerable disminución el tiempo de respuesta y la eficacia.
- Limpieza de datos en el framework: En muchos casos no será posible llegar a un completo mapa de limpieza de datos, que guíe el proceso por adelantado. Esto hace que la limpieza de datos sea un proceso iterativo que implica la exploración significativa y la interacción que puede requerir un framework, es decir, un marco que incluya una colección de métodos para la detección de errores y la eliminación además de la revisión de datos. Esto puede ser integrado con otras etapas informáticas como la integración y el mantenimiento
Diferencia entre la limpieza de datos y transformación de datos
La limpieza de datos consiste en eliminar, sustituir o corregir los datos que no pertenecen a un determinado conjunto de datos. En cambio, la transformación de datos es el proceso de modificar el formato o estructura de los datos para que se adapten a determinados requisitos.
La transformación de datos implica convertir o manipular datos válidos para poder operar con ellos de forma eficaz en un entorno o contexto, mientras que la limpieza se ocupa de identificar y borrar los datos recopilados que son falsos, incorrectos o no pertinentes. En este sentido, la limpieza es el paso previo, ya que los conjuntos de datos deben ser limpiados en primer lugar para que la transformación posterior sea satisfactoria.
Finalidad de la limpieza de datos: ¿por qué es importante?
Los datos son un recurso fundamental para las empresas en cualquier sector. Sin embargo, los datos falsos o incorrectos pueden llevar a análisis desvirtuados, resultados distorsionados y conclusiones erróneas. Para que las conclusiones o lecturas que se extraen de los resultados sean certeras y fiables, es necesario que los datos en los que se basan los estudios sean verídicos.
Limpiar los datos es especialmente importante y debe hacerse de forma exhaustiva en ámbitos donde se trabaja con información que debe ser muy precisa, como las finanzas, la fiscalidad, la medicina o la ciberseguridad.
Según un estudio de IBM, la mala calidad de los datos cuesta a Estados Unidos 3,1 billones de dólares al año, un gasto evitable que además crece año tras año debido a la cada vez mayor cantidad de datos que se procesan y analizan. El data cleaning es una medida preventiva que permite evitar estas pérdidas de tiempo y dinero, ya que solventar los problemas de datos a posteriori puede costar hasta 100 veces más que los procesos de limpieza previa.
Los análisis y algoritmos son solo el reflejo de los datos en los que se basan. En promedio, las organizaciones creen que casi el 30 % de sus datos son imprecisos. Estos datos erróneos cuestan a las empresas el 12 % de sus ingresos generales, aunque están perdiendo mucho más que solo dinero. La limpieza produce datos consistentes, estructurados y precisos, lo que permite tomar decisiones fundamentadas e inteligentes. También permite destacar las áreas de mejora en los entornos de almacenamiento y entradas de datos anteriores, lo que ahorra tiempo y dinero tanto ahora como en el futuro.
Riesgos de no tener datos limpios
Los datos de baja calidad pueden provocar una gran variedad de problemas. No tener datos limpios implica una serie de riesgos importantes para las organizaciones. Cuando los datos no son precisos y veraces, las decisiones basadas en ellos pueden ser incorrectas, lo que podría conducir a pérdidas económicas, estrategias comerciales fallidas o una mala asignación de recursos. Por ejemplo, una campaña de marketing puede estar mal orientada y, por tanto, fracasar.
Otro riesgo a tener en cuenta es la disminución de la eficiencia operativa. Los empleados pueden perder tiempo intentando corregir o interpretar datos erróneos, lo que ralentiza los procesos y aumenta los costes operativos. Además, los datos inexactos pueden afectar negativamente la relación con los clientes, generando desconfianza o insatisfacción al proporcionar servicios o productos de menor calidad.
La falta de datos limpios también implica un mayor riesgo de incumplimiento normativo, especialmente en sectores como finanzas o salud, donde los datos deben cumplir con estrictos estándares de precisión y privacidad. La limpieza de datos, por tanto, es fundamental para cumplir con las normas de tratamiento de datos personales y privacidad.
En el ámbito de la sanidad, unos datos deficientes pueden llevar a tratamientos inadecuados e incluso al fracaso en el desarrollo de medicamentos. De hecho, un estudio realizado por Accenture revela que la falta de datos limpios es el principal obstáculo para la adopción de la IA en este campo.
En el campo de la logística, los datos pueden causar problemas de inventariado y de planificación de las entregas, lo cual se traduce en una menor satisfacción del cliente. Otro ejemplo es la industria, ya que en las fábricas, podemos imaginar las graves consecuencias que puede tener configuran las máquinas y robots con datos erróneos.
Características de los datos limpios
La calidad de datos viene determinada por una serie de características, propiedades o requisitos. Los criterios más importantes para evaluar la calidad de los datos son:
- Exactitud o precisión: Los datos deben cumplir los requisitos de integridad, consistencia y densidad.
- Integridad: Los datos deben cumplir los requisitos de entereza y validez.
- Entereza: Alcanzado por la corrección de datos que contienen anomalías.
- Validez: Alcanzado por la cantidad de datos que satisfacen las restricciones de integridad. Debe ser «válidos», lo que significa que corresponde a las normas y limitaciones establecidas por la empresa.
- Consistencia: Alcanzado por la corrección de contradicciones y anomalías sintácticas.
- Uniformidad: Relacionado con irregularidades.
- Densidad: Conocer el cociente de valores omitidos sobre el número de valores totales.
- Unicidad: Relacionado con datos duplicados.
- Completos
- Trazabilidad:
- Coherencia:
Estas son las características que afectan a la calidad de los datos y que pueden corregirse mediante la limpieza de los mismos.
Beneficios del data cleaning
Disponer de datos de calidad supone una serie de beneficios para las organizaciones y las empresas. Entre las principales ventajas de del data cleaning se encuentran las siguientes:
Agilización de operaciones y aumento de la productividad
La limpieza de datos agiliza tiempos, previene problemas futuros y evita repeticiones de tareas. De esta manera, los equipos pueden contar directamente con datos limpios y válidos para sus tareas y proyectos, lo cual acelera el trabajo y evita pérdidas de tiempo en procesos fallidos.
Mejora de los resultados y aumento de las ventas
Otro beneficio de la limpieza de datos es el aumento de las ventas. Los análisis basados en datos de calidad permiten a los equipos de marketing implementar estrategias de promoción y venta más efectivas, así como detectar procesos ineficientes y priorizar acciones dirigidas al incremento de la rentabilidad y el retorno de la inversión.
Mejora de la satisfacción del cliente y del empleado
La acumulación de errores en los datos llevan a la repetición innecesaria de tareas por parte de las personas que trabajan con dichos datos. Además, los clientes que necesitan acceder a ellos reciben un servicio de mala calidad, ya que los datos incorrectos conllevan interpretaciones erróneas. Con un buen data cleaning, tanto los clientes como los empleados de la organización están más satisfechos y se reduce la frustración al interaccionar con los datos.
Mayor capacidad de monitorizar funciones y objetivos
Un data cleaning apropiado supone una mayor calidad del seguimiento de los resultados e informes más precisos, lo cual permite una visualización e interpretación más precisas a la hora de analizar los datos.
Prevención de eventuales problemas de datos
Los procesos de data cleaning también permiten identificar claramente de dónde provienen los errores y cuándo se producen. Esta clarificación sobre las causas de los errores facilita implementar prácticas o medidas para eliminar o reparar los elementos que los producen, lo cual previene que esos tipos de errores se repitan en el futuro.
Eficiencia operativa y toma de decisiones optimizada
El uso adecuado de herramientas de limpieza de datos contribuye a que las actividades organizativas y comerciales sean más eficientes y que la toma de decisiones sea más rápida y eficaz.
Proceso de data cleaning: ¿cómo se limpian los datos?
El proceso de limpieza de datos puede variar según el tipo de datos en cuestión, y también en función de las metodologías, actividades y técnicas que se empleen para gestionar y explotar los datos. No obstante, existen una serie de pasos fundamentales en cualquier proceso de data cleaning:
1. Auditoría para la identificación de datos erróneos
Los datos son revisados con diferentes métodos estadísticos para descubrir errores, anomalías y contradicciones. De este modo, se obtiene un informe sobre las características de las anomalías y sus posiciones.
2. Definición de un workflow para la corrección automática de datos
Definición de Workflow (Flujo de Trabajo): La detección y el retiro de anomalías son realizados por una secuencia de operaciones sobre los datos sabidos como el workflow. Para alcanzar un workflow apropiado, se debe identificar las causas de las anomalías y errores. Si por ejemplo encontramos que una anomalía es un resultado de errores de máquina en etapas de entrada de datos, la disposición del teclado puede ayudar en la solución de posibles problemas.
3. Ejecución del workflow de limpieza de datos
En esta etapa, el workflow es ejecutado después de que su especificación es completa y su corrección es verificada. La implementación del workflow debería ser eficiente aún sobre los juegos grandes de los datos que inevitablemente plantean una compensación, porque la ejecución de la operación limpiadora puede ser cara.
4. Corrección manual de los errores restantes
Los datos que no podían ser corregidos durante la ejecución del workflow deberán ser corregidos manualmente, de ser posible. El resultado es un nuevo ciclo en el proceso de limpieza de datos donde los datos son revisados nuevamente para ajustarse a las especificaciones de un workflow adicional y realizar un tratamiento automático.
Tipos o técnicas de limpieza de datos
Deduplicar
Los duplicados generalmente aparecen cuando se combinan datos de diferentes fuentes (por ejemplo, hojas de cálculo, sitios web y bases de datos) o cuando un cliente tiene varios puntos de contacto con una empresa o ha enviado formularios redundantes. Estos datos repetidos consumen espacio en el servidor y recursos de procesamiento, lo que crea archivos más grandes y un análisis menos eficaz.
Las reglas sobre la deduplicación dependen del resultado esperado de la empresa. Por ejemplo, si un cliente envió diferentes correos electrónicos en distintas páginas de un sitio web, un enfoque prudente eliminaría solo filas de datos en las que cada campo es una coincidencia exacta.
Eliminar datos irrelevantes
Los datos que no son relevantes para el problema que se intenta resolver pueden ralentizar el tiempo de procesamiento. Quitar estas observaciones irrelevantes no las elimina de la fuente, sino que las excluye del análisis actual. Por ejemplo, cuando se investigan campañas del último año, no es necesario incluir datos que estén fuera de ese período.
Sin embargo, hay que tener en cuenta que incluso si una determinada variable no es necesaria, esta podría estar correlacionada con el resultado que se investiga (por ejemplo, la edad de un cliente podría incidir en qué correo electrónico tuvo más éxito).
Gestionar datos incompletos
es posible que falten valores en los datos por algunas razones (por ejemplo, que los clientes no proporcionen cierta información), y ocuparse de esto es fundamental para el análisis, ya que evita sesgos y cálculos erróneos. Después de aislar y examinar los valores incompletos, que pueden aparecer como “0”, “NA”, “ninguno”, “nulo” o “no aplicable”, se debe determinar si estos son valores plausibles o si se deben a la falta de información.
Si bien la solución más sencilla puede ser descartar los datos incompletos, hay que tener en cuenta el sesgo que puede suponer esa acción. Las alternativas incluyen reemplazar los valores nulos con sustitutos basados en modelos estadísticos o condicionales, o marcar y comentar los datos que faltan.
Identificar valores atípicos
Los puntos de datos que están muy alejados del resto de la población pueden distorsionar significativamente la realidad de los datos. Estos valores atípicos se pueden identificar con técnicas visuales o numéricas, como los diagramas de caja, los histogramas, los diagramas de dispersión o las puntuaciones Z; cuando forman parte de un proceso automatizado, permiten hacer suposiciones rápidas, comprobar esas suposiciones y resolver los problemas de los datos con confianza.
Una vez identificados, los valores atípicos se pueden incluir u omitir en función de lo extremos que sean y de los métodos estadísticos que se utilicen en un análisis.
Corregir errores estructurales o de formato
Es importante corregir errores e inconsistencias, lo que incluye tipografías, uso de mayúsculas, abreviaturas y formato. Observa el tipo de dato de cada columna y asegúrate de que las entradas sean correctas y consistentes, lo que puede incluir la estandarización de campos, y quita los caracteres no deseados, como los espacios en blanco adicionales.
Validación de datos
La validación es la oportunidad de garantizar que los datos estén completos y sean precisos, consistentes y uniformes. Esto ocurre a lo largo de todo el proceso de limpieza de datos automatizado, pero sigue siendo importante ejecutar una muestra para asegurarse de que todo está alineado. Esta también es una oportunidad para documentar qué herramientas y técnicas se utilizaron en el proceso de limpieza.
Herramientas y software de limpieza de datos
El uso de herramientas como Tableau Prep es clave para fomentar una cultura de datos de calidad en cualquier organización. Tableau Prep proporciona formas visuales y sencillas de combinar y limpiar datos, lo que facilita el trabajo con grandes volúmenes de información. Tableau Prep incluye dos componentes principales: Tableau Prep Builder, que permite crear flujos de datos, y Tableau Prep Conductor, que se utiliza para programar, supervisar y gestionar estos flujos a nivel organizativo.
Al implementar herramientas de limpieza de datos como estas, se reduce significativamente el tiempo que los administradores de bases de datos y analistas dedican a preparar los datos, permitiendo que inicien el análisis más rápido y con mayor confianza en la precisión de la información. Esto no solo mejora la eficiencia en la toma de decisiones comerciales, sino que también fortalece la cultura de datos dentro de la empresa, promoviendo decisiones informadas y precisas.
Además de Tableau Prep, existen otras herramientas populares para limpiar datos, como las bibliotecas Pandas para Python y Dplyr para R. Para quienes necesitan una solución distribuida, Optimus, basado en Apache Spark, es una opción OpenSource potente que facilita el procesamiento y limpieza de datos a gran escala.
Data cleaner: ¿existe un rol especializado en limpieza de datos?
El data cleaner es un perfil esencial, aunque a menudo no se define como un rol independiente en muchas organizaciones. Más que un título específico, la limpieza de datos es una función crítica que generalmente se asigna a profesionales como analistas de datos (data analysts), científicos de datos (data scientists) o incluso ingenieros de datos. Sin embargo, debido a la creciente importancia de la calidad de los datos en proyectos de análisis y machine learning, algunas empresas comienzan a reconocerlo como un rol especializado dentro del proceso de gestión de datos.
¿Qué hace un data cleaner?
El objetivo principal de un data cleaner es garantizar que los datos sean precisos, consistentes, completos y estén preparados para el análisis. Esto implica tareas como:
- Eliminar duplicados o registros irrelevantes.
- Corregir errores tipográficos o de formato.
- Gestionar valores nulos o faltantes mediante técnicas de imputación o eliminación.
- Estandarizar formatos (fechas, números, etc.) y asegurar que todos los datos cumplan con las reglas predefinidas.
- Detectar y corregir sesgos que puedan afectar los resultados analíticos.
Aunque la limpieza de datos es un proceso tedioso, es fundamental para asegurar que los modelos predictivos y análisis basados en estos datos sean precisos y confiables.
¿Existe realmente el perfil de data cleaner?
A pesar de que el título de «data cleaner» no es muy común como rol formal, las tareas relacionadas con la limpieza de datos constituyen una gran parte del trabajo diario de los profesionales de datos. En muchas ocasiones, hasta el 80% del tiempo de un proyecto de ciencia de datos se dedica a preparar los datos, antes de pasar a la etapa de análisis o modelado.
Por esta razón, la limpieza de datos se considera una habilidad esencial para otros perfiles más reconocidos, como los data scientists y data analysts, pero también puede ser una especialización dentro de equipos más grandes que manejan grandes volúmenes de datos o que trabajan en entornos donde la calidad de los datos es crítica, como en sectores de salud, finanzas o comercio electrónico.
Conocimientos y habilidades requeridas para la limpieza de datos
Un profesional encargado de la limpieza de datos debe poseer una combinación de habilidades técnicas y analíticas. Entre las más importantes se encuentran:
- Conocimientos en bases de datos:
- Dominio de SQL para consultar, filtrar y manipular grandes conjuntos de datos.
- Familiaridad con sistemas de bases de datos relacionales y no relacionales.
- Herramientas de análisis y limpieza de datos:
- Conocimientos en herramientas de preparación de datos como Tableau Prep, Alteryx, o OpenRefine.
- Manejo de lenguajes de programación como Python (con bibliotecas como Pandas) o R (con paquetes como Dplyr), que permiten automatizar procesos de limpieza.
- Comprensión del negocio:
- La limpieza de datos no es solo un proceso técnico, sino que también requiere entender el contexto en el que los datos serán utilizados. Esto significa identificar qué datos son relevantes y útiles según las necesidades de la organización.
- Conocimientos de calidad de datos:
- Identificar anomalías o inconsistencias dentro de los datos que puedan afectar los resultados del análisis.
- Habilidad para aplicar técnicas de imputación o generación de datos faltantes de manera lógica y sin introducir sesgos.
- Habilidades de comunicación:
- Es importante poder comunicar hallazgos o problemas con los datos a otros miembros del equipo, como analistas o científicos de datos, y sugerir mejoras en los procesos de recopilación de datos para evitar problemas futuros.