Preprocesar y normalizar datos, 4 pasos para limpiar y mejorar los datos

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Normalizar datos Para poder analizarlos de forma óptima y con los datos más limpios factible, es fundamental para el rendimiento y crecimiento de un negocio. En este post vamos a hablar de algunos de los pasos que se deben dar para lograrlo.

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Los datos del mundo real y los datos en sus primeras etapas a menudo están sucios. Pueden estar incompletas, inconsistentes y llenas de errores. Una de las formas más exitosas de proteger datos concisos para el análisis es normalizarlos y procesarlos previamente.

El procesamiento de datos comprende cuatro técnicas que, si se usan correctamente, dan como consecuencia datos estupendamente transformados.

Técnicas de preprocesamiento de datos

Las técnicas de tratamiento de datos son las siguientes:

  1. Limpieza de datos– La limpieza de datos elimina el ruido y resuelve las inconsistencias de los datos.
  2. Integración de datos– Con la integración de datos, los datos se migran desde varias fuentes a una fuente coherente, como un almacén de datos.
  3. Transformación de datos– La transformación de datos se utiliza para normalizar datos de cualquier tipo.
  4. Disminución de datos– La disminución de datos reduce el tamaño de los datos agregándolos.

Todas estas técnicas pueden funcionar juntas o individualmente para crear un conjunto de datos sólido.. Una gran parte del preprocesamiento de datos es el aspecto de la transformación. Cuando se trata de datos sin procesar, nunca se sabe lo que obtendrá. Por eso, Normalizar los datos a través del procedimiento de transformación es una de las formas más rápidas y eficientes de lograr su objetivo final de datos limpios y utilizables..

El ascenso de ETL

En años recientes, extraer, transformar y cargar (ETL) se ha convertido rápidamente en una de las formas más eficientes de migrar conjuntos de datos grandes y pequeños desde la fuente a un almacén de datos. Las compañías están implementando rápidamente este procedimiento debido a que les posibilita consultar sus datos. Con ETL, los usuarios pueden migrar grandes cantidades de datos Vienen de una gama de sistemas diferentes. A modo de ejemplo, si quiero ver los datos de un cliente, según el diseño del almacén de datos, puede utilizar una sola consulta para obtener la información personal del cliente, el historial de compras y pedidos y la información de facturación. Todo esto es muy útil cuando se intenta rastrear un pedido, pero los procesos de entrega de estos datos transformados y estandarizados además son vitales para el procedimiento ETL.

Todo el procedimiento ETL es muy completo y abarca una gama de capacidades para normalizar datos. Y lo que es más, Aún cuando este procedimiento puede entregar exclusivamente datos limpios, la combinación de este procedimiento con la estandarización garantiza aún más la calidad de los datos..

¿Qué es la normalización de datos?

La normalización de datos es una técnica que se aplica a un conjunto de datos para reducir su redundancia. El objetivo principal de esta técnica es asociar formas similares a los mismos datos en una única forma de datos. Esto es, en cierto modo, tomando datos específicos como «Número», «Num.», «Nro.», «Nº» o «#» y normalizándolos a «Número» en todos los casos.

Cómo funciona la normalización

La técnica se puede usar de dos formas. El primero, toma datos similares y los clasifica en su primera forma normal, segunda forma normal y tercera forma normal, siendo la primera forma normal la asociación más cercana del formulario de datos y las dos formas restantes menos estrechamente asociadas.

El otra manera de utilizar la normalización es tomando un atributo de un conjunto de datos y reduciéndolo a un rango específico pequeño. Aún cuando esto se puede lograr de muchas formas diferentes, existen tres formas principales:

  1. Estandarización Mínimo máximo
  2. Estandarización Puntuación Z
  3. Normalizado por escala decimal

Dado que Las herramientas ETL como Informatica ya disponen la mayoría de las técnicas de procesamiento de datos mencionadas previamente, como la migración y la transformación de datos., esto hace que seguir estas prácticas de limpieza de datos sea mucho más conveniente. Al mismo tiempo, tales herramientas ETL Permitir a los usuarios especificar los tipos de transformaciones que desean realizar en sus datos.. Estas herramientas además proporciona a los usuarios una interfaz gráfica de usuario en la que pueden escribir código personalizado o usar funciones agregadas precompiladas.

El preprocesamiento de datos a través de la técnica de normalización de datos, junto con ETL, son las formas más precisas de tener datos limpios y rápidos, que serían los más útiles para la analítica.

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