La normalización de la base de datos es fundamental para poder analizar, limpiar y depurar esa información. Esto es necesario para el buen rendimiento, efectividad y crecimiento de nuestro negocio.

La limpieza de datos es imprescindible porque en una etapa temprana, lo habitual es que estén sucios, incompletos y con muchos errores. Normalizarlos y preprocesarlos es la mejor forma de salvaguardar dichos datos.

¿Qué es la normalización de una base de datos?

Con la normalización tratamos de reducir la redundancia de los datos e identificar los erróneos. El objetivo de la técnica es asociar los datos similares en datos únicos. Por ejemplo, Num, Nro, Nº o #, todos estos datos se normalizan a número.

¿Cómo funciona la normalización?

Esta técnica se lleva a cabo teniendo en cuenta la experiencia de 18 años de DEYDE y, además, accediendo y comparando con fuentes oficiales como son el INE o el Catastro.

Este proceso es válido para detectar registros incorrectos y normalizar datos de distintos tipos entre los que se encuentran: nombres, direcciones, número de identificación, teléfonos e e-mail.

Técnicas para el preprocesamiento de datos

Si el procesamiento de los datos es correcto, se obtienen transformados por completo, lo cual se puede resumir en cuatro técnicas:

Data integration: al integrar datos se produce la migración de diferentes fuentes a una misma.

Data reduction: se utiliza para reducir el tamaño de los datos mediante agregación.

Data cleaning: la limpieza resuelve errores o inconsistencias en los datos y elimina ruido.

Data transformation: la transformación normaliza cualquier tipo de datos. Esta es una de las partes más importantes del preprocesamiento.

Si los datos que tenemos no están procesados, no sabemos lo que podemos obtener de ellos. Esto quiere decir que, gracias a la normalización, se pueden obtener datos de calidad, limpios y utilizables de forma rápida.

Data Quality

El Data Quality es determinante para la efectividad de las decisiones que tomemos en nuestro negocio.

Dado el entorno y la competencia que existe en el mercado hoy en día, las empresas han de actualizar de forma constante su base de datos para mantener la validez e integridad de la misma, añadiendo valor a sus estrategias de negocio.

Todas las empresas dependen de la información o los datos que almacenan en sus sistemas. Este motivo es suficiente para preocuparse de conocer la calidad de los datos de los que disponemos.

Importancia de la limpieza de los datos para una empresa

El proceso de data cleaning se encarga de estandarizar y limpiar la información asegurando su calidad y trata de:

– Establecer controles sobre nuestros sistemas de transacción para eliminar posibles errores futuros en los datos.

– Ofrecer escalabilidad y alto rendimiento.

Evitar posibles errores en los datos que harían peligrar el proceso de toma de decisiones.

Definir reglas que se adaptan a nuestro negocio sobre el origen de cualquier tipo de datos.

La experiencia de una empresa como DEYDE en proyectos relacionados con la calidad de los datos incide en que una gestión nefasta de los mismos puede derivar en inconvenientes como son los datos no veraces, incompletos, duplicados, sin valor y obsoletos.

Si los datos no están bien tratados, extraemos análisis inexactos, comunicaciones deficientes y se pueden incumplir normativas, además de tener un gran desconocimiento del cliente, lo que derivará en pérdida de oportunidades.

Todos los datos que recogemos de los clientes aportan información valiosa procedente de distintos lugares que, si no se trata adecuadamente, puede ser una auténtica pesadilla. Por este motivo, la normalización de la base de datos de una organización permite tener datos limpios y útiles para poder analizarlos y utilizarlos. Contacta con nosotros para optimizarlos.

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