El preprocesamiento de datos es un paso preliminar a lo largo del procedimiento de procesamiento de datos. Es sobre cualquier tipo de procesamiento que se haga con los datos en bruto para transformarlos en datos que tengan formatos más fáciles de utilizarr.
En el mundo real, los datos a menudo no están limpios, faltan valores clave, contienen inconsistencias y, a menudo, muestran ruido, contienen errores y valores atípicos. Sin el preprocesamiento de datos, estos errores de datos sobrevivirían y disminuirían la calidad de los datos. procesamiento de datos.
La falta de una limpieza de datos adecuada es el problema número uno en el almacenamiento de datos.. Algunos de los tareas de preprocesamiento de datos son como sigue:
- Completar los valores faltantes
- Identificar y borrar datos que puedan considerarse ruido.
Los datos están disponibles en varios formatos, como formas estáticas, categóricas, numéricas y dinámicas. Algunos ejemplos incluyen metadatos, datos web, texto, video, audio e imágenes. Estas diversas alternativas para datos ayudan al procesamiento de datos para enfrentar de forma continua nuevos desafíos..
Tratamiento de datos faltantes
Al mismo tiempo de manejar los datos faltantes, es esencial identificar las causas de los datos faltantes para evitar que vuelvan a ocurrir esos problemas de datos evitables. Las soluciones para los datos faltantes incluyen completar manualmente los valores faltantes y completar automáticamente la palabra «desconocido».
Cómo abordar la duplicación de datos
La duplicación de datos puede ser un obstáculo importante en la minería de datos.puesto que a menudo causa pérdida de negocios, pérdida de tiempo y dificultad para tratar. Un ejemplo común de un obstáculo típico de duplicación de datos incluye varias llamadas de ventas al mismo contacto. Las posibles soluciones implican actualizaciones de software o cambiar la forma en que su compañía maneja la administración de relaciones con los clientes. Sin un plan específico y el software adecuado, es difícil borrar la duplicación de datos.
Otra fuente común de duplicación de datos es cuando una compañía dispone de una número excesivo de bases de datos. Como parte del preprocesamiento de sus datos, debe revisar periódicamente las posibilidades para reducir y borrar algunas de esas bases de datos. Si no se hace, es probable que la duplicación de datos sea un obstáculo recurrente con el que tendrá que lidiar una y otra vez.
Logre la calidad de los datos en la minería de datos
La mayoría de las compañías quieren hacer un mejor uso de sus extensos datos, pero no están seguras por dónde comenzar. La limpieza de datos es un primer paso inteligente un largo camino para impulsar la calidad de los datos. La calidad de los datos puede ser un objetivo difícil de lograr sin un metodología eficaz que acelera la limpieza de datos:
- Reconocer el problema e identificar las causas fundamentales.
- Crea una estrategia y visión de la calidad de los datos.
- Priorizar la relevancia de los datos.
- Realizacion de evaluaciones de datos.
- Estimación de ROI para impulsar la calidad de los datos frente al costo de no hacer nada.
- Determinar la rresponsabilidad de la calidad de los datos.
- Contratación de un consultor externo experimentado que puede ayudarnos.
Una de las razones más convincentes para confiar en una consultoría externa es la necesidad de evitar reinventar la rueda. Una firma consultora con experiencia ya está familiarizada con cómo las compañías de todos los tamaños pueden abordar de manera rentable los desafíos comunes asociados con la minería de datos y la limpieza de datos..
