Was es ist und wie es hilft, die Datenqualität zu verbessern

En un mundo cada vez más interconectado y digital, la relevancia de los datos es incuestionable, pero para que también sean funcionales para nuestro negocio, debemos prestar especial atención a su Qualität.

Y si vamos a trabajar en proyectos que promuevan la calidad de los datos, es importante darle relevancia a la elaboración de perfiles de datos, uno de los pasos más críticos del proceso. La elaboración de perfiles de datos es un proceso que consiste en revisar la fuente de los datos, seine Struktur verstehen, contenido y relaciones y así identificar el potencial que tiene para diferentes proyectos empresariales.

¿Cuáles son las mejores prácticas que se pueden aplicar para que la elaboración de perfiles de datos se resuelva con más éxito?

Porcentajes en blanco o valor cero

Es importante analizar cada una de las columnas. Necesitaremos hacer esto en caso de que exista algún tipo de pérdida de datos (in weiss) o si hay información desconocida (valores cero) que puedan causar problemas de interpretación posteriores. Al detectarlos, los arquitectos pueden configurar ajustes preestablecidos más precisos, lo que genera excepciones en casos específicos que ayudan a que el mantenimiento diario sea más exitoso.

Analizar valores únicos

El siguiente paso será realizar un análisis concreto de los diferentes valores que podemos encontrar en cada una de las columnas. Al hacer esto en los datos originales, identificaremos los controladores clave de la base de datos y ahorraremos tiempo y esfuerzo más adelante.

Im besten Fall, estos valores únicos se resaltan en el propio archivo gracias a los nombres de las columnas o la información de apoyo que se ha proporcionado. En otros casos, hay que trabajar duro e identificar los factores clave.

Análisis de rango de fecha y número

Trabajar con el rango numérico y de fechas con valores máximos y mínimos nos ayudará a equilibrar el rendimiento, gracias a que conoceremos los diferentes tipos de datos existentes, limitando el margen de error. Tener esta información a mano nos evitará situaciones no deseadas y posibles problemas que pueden aparecer de la noche a la mañana. In der Vergangenheit, el problema de convertir fechas de Oracle a SQL Server era muy común. Hasta que se encontró una solución final, los plazos iniciales se establecieron el 1 vom Januar von 1753, lo que provocó fallas en los sistemas de Oracle. Gestionar bien los rangos numéricos y de fechas evitará que sucedan estos posibles problemas.

Ampliación de las cadenas máxima, mínima y media.

Uno de los aspectos en los que siempre hay que pensar en la elaboración de perfiles de datos es la necesidad de optimizar y aumentar la eficacia del trabajo. Um dies zu tun, tenemos que acelerar en todos los sentidos. Esto también significa reducir los anchos de las columnas para que trabajemos siempre con una media adecuada. Lo que sucederá gracias a esto es que los tiempos de escaneo se acortarán y la eficiencia aumentará. Lo mejor en este contexto es definir strings que sean de volumen medio, analizando previamente los altibajos con los que solemos trabajar en nuestro negocio.

Aber trotzdem, siempre es algo que hay que gestionar para que, im Laufe der Zeit, no haya desajustes en las extensiones medias.

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Teniendo todo eso en cuenta, puede ir más allá y asegurarse de que la elaboración de perfiles de datos se lleve a cabo siguiendo las mejores prácticas. Dafür, nos vamos a centrar en tres aspectos:

1. Asegurar la integridad de la información
2. La cardinalidad entre los diferentes datos existentes dentro de la base de datos.
3. Musteranalyse.

Este último tiene una complejidad significativa, pero se recomienda ya que permite conocer información valiosa como las tendencias de distribución o el análisis de atributos de clientes muy específicos.

Asegurar un proceso de perfilado de datos exitoso mejora la calidad de nuestros datos y los deja listos para ser utilizados en los diferentes proyectos que, zunehmend, están orientados hacia la analítica aumentada y el aprendizaje automático.

¿Cómo prepara sus datos para que su organización tenga una ventaja analítica y sea verdaderamente impulsado por datos?