El perfilado de datos es indispensable para el análisis y el procesamiento de los mismos. Conforme crecen los datos de nuestra empresa y la infraestructura se traslada a la nube, cada vez es más importante realizar estos perfiles.

 

Aspectos esenciales del perfilado de datos

Es el proceso de revisar los datos que se disponen en una fuente de información, comprender el contenido, la estructura y las interrelaciones, así como identificar el potencial de los proyectos de datos. En este sentido, podemos destacar que el perfilado de datos es una parte fundamental en tres aspectos concretos:

 

Proyectos de conversión de datos y migración

Podemos identificar el problema de la calidad de los datos con facilidad gracias al perfil de datos. Así, este se puede manejar con herramientas de integración que copian información desde el origen al destino y que pueden manejar scripts. 

 

Proyectos de inteligencia empresarial y almacenamiento de datos

El perfil de datos puede identificar problemas de data quality en las fuentes, lo que debemos corregir en términos de extracción, carga de datos y transformación de los mismos.

 

Proyectos de calidad de datos del sistema origen

Los perfiles de datos resaltan los que tienen algún problema grave de calidad o aquellos que son numerosos. También cuál es el origen de estos problemas como, por ejemplo, la corrupción de datos, las entradas de usuarios o errores en las interfaces. Por eso, el perfilado de datos lleva implícito una serie de características como:

– Recopilar tipos de datos, patrones recurrentes, longitud y estadísticas descriptivas.

– Identificar distribuciones, candidatos clave, dependencias de valor incrustado o funcionales, candidatos de clave externa o el análisis entre tablas.

– Evaluar la calidad de los datos y el riesgo de realizar uniones entre los datos.

– Etiquetar los datos con categorías, palabras clave o descripciones.

– Evaluar la exactitud y descubrir metadatos.

 

Tipos de perfiles de datos

De entre los perfiles de datos destacan tres tipos que presentamos a continuación:

 

Descubrimiento de contenido

Podemos buscar en los registros individuales de datos para descubrir errores. La detección de contenido identifica qué filas concretas de una tabla contienen problemas y qué problemas ocurren en los datos. En este sentido, uno de los errores más comunes es un número de teléfono sin prefijo.

 

Descubrimiento de estructuras

Es necesario que los datos estén formateados, sean coherentes y se realicen verificaciones matemáticas de los datos. El descubrimiento de estructuras ayuda a comprender cómo de bien están estructurados los datos. Así, un ejemplo real sería el porcentaje de números telefónicos que no tiene la cantidad de dígitos correcta.

 

Descubrimiento de la relación

Hace referencia a cómo se interrelacionan partes de los datos, como pueden ser las referencias entre celdas o tablas en una hoja de cálculo o las relaciones clave entre tablas de bases de datos. Es necesario que comprendamos las relaciones para poder reutilizar esos datos. Las fuentes de datos relacionadas deben unirse o importarse de forma que se preserven las relaciones más importantes.

 

¿Qué papel juega el perfilado de datos en el data quality?

Cualquier proyecto destinado a mejorar la calidad de los datos de los sistema de información debe residir en una etapa de perfilado de datos, lo que es básico para que podamos realizar las iniciativas de gestión de la información.

Esta tarea ha de ser permanente y obliga a que se defina un marco de actuación que siente las bases de una estrategia integral de la información en cualquier organización. Gracias a este perfilado se inicia una auditoría de calidad de la información con la que podremos identificar la causa raíz de los errores y que permitirá hallar una solución a estos problemas.

Son muchos los motivos que pueden producirse como, por ejemplo, la incorporación de nuevos registros, migraciones entre sistemas, diversidad de las fuentes de estos o la entrada de datos. Con el perfilado tendremos datos de calidad, limpieza de los recursos útiles de las organizaciones y un orden lógico que va desde el descubrimiento y análisis de los datos hasta el desarrollo, definición, revisión y monitorización de estos.

Las tareas no son estándar en todas las organizaciones y deben adecuarse a las peculiaridades y características de cada una. Para ello, hemos de encontrar el equilibrio entre la funcionalidad que se persigue y su coste.

Este proceso debería afrontarse globalmente y no en áreas concretas de un departamento, aunque lo normal es que se realice de forma progresiva. Cuando las soluciones de calidad de los datos y de gobernabilidad no son globales, deben ser escalables y poder evolucionar en el tiempo para que afecte a todos los datos y fuentes disponibles.

 

Auditoria de calidad de datos

Una auditoría de calidad de datos informará del nivel cualitativo y cuantitativo de los mismos en los que se reflejarán aquellos que estén duplicados, desactualizados o incompletos.

Tras el perfilado de datos, se ejecuta el data quality y otras actividades como el data cleansing o el data assurance hasta conseguir el perfilado final en el que se presentan los informes relacionados con el proceso implementado para obtener calidad en los datos. En este caso puedes contactar con nosotros si quieres dar un salto en la calidad de los datos de tu negocio.

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