¿Qué es el «Data Wrangling»?

El Data Wrangling, también conocido como limpieza de datos, es el proceso de limpiar, transformar y organizar datos crudos en un formato utilizable para su análisis. Esto implica una serie de tareas, como eliminar datos irrelevantes, manejar valores faltantes o inconsistentes, formatear tipos de datos y fusionar múltiples conjuntos de datos.

El objetivo del Data Wrangling es asegurar que los datos sean precisos, completos y estén correctamente estructurados para que puedan ser fácilmente analizados y utilizados para obtener información. Es un paso crucial en el proceso de análisis de datos, ya que la calidad del análisis depende en gran medida de la calidad de los datos.

El Data Wrangling puede ser un proceso complejo y que consume mucho tiempo, especialmente al tratar con conjuntos de datos grandes y desordenados. Sin embargo, es un paso esencial que ayuda a garantizar la precisión y confiabilidad del análisis de datos.

Cómo funciona el Data Wrangling

El Data Wrangling implica una serie de pasos que trabajan juntos para transformar los datos crudos en un formato utilizable para el análisis. Aquí están los pasos básicos involucrados en el Data Wrangling:

Recopilación de datos: El primer paso es recopilar los datos de diversas fuentes. Esto puede incluir datos de bases de datos, hojas de cálculo, archivos de texto, APIs, y más.

Inspección de datos: Después de recopilar los datos, el siguiente paso es inspeccionarlos para identificar cualquier problema de calidad, como valores faltantes, tipos de datos inconsistentes, valores atípicos, duplicados o errores.

Limpieza de datos: Una vez identificados los problemas, el siguiente paso es limpiar los datos eliminando datos irrelevantes, manejando valores faltantes o inconsistentes y corrigiendo cualquier error. Esto se hace para asegurar que los datos sean precisos y confiables para el análisis.

Transformación de datos: Después de limpiar los datos, el siguiente paso es transformarlos en un formato utilizable para el análisis. Esto puede incluir el formato de los tipos de datos, la conversión de los datos en diferentes unidades y la aplicación de métodos estadísticos para agregar los datos.

Integración de datos: En algunos casos, los datos pueden estar almacenados en diferentes fuentes o formatos. Para analizar los datos, puede ser necesario combinar los datos de diferentes fuentes en un solo conjunto de datos. Este proceso se llama integración de datos.

Enriquecimiento de datos: A veces, los datos pueden necesitar información adicional para ser útiles para el análisis. Esto puede incluir agregar información geográfica, información demográfica u otros datos relevantes al conjunto de datos existente.

Validación de datos: Finalmente, los datos deben ser validados para asegurarse de que sean precisos y confiables para el análisis. Esto implica verificar los datos contra estándares conocidos y verificar que los datos sean consistentes con las expectativas.

Estos pasos trabajan juntos para asegurar que los datos estén limpios, sean consistentes y estén en un formato utilizable para el análisis.

El futuro del data wrangling

El futuro del data wrangling es emocionante y prometedor a medida que emergen nuevas tecnologías y técnicas para ayudar a automatizar y simplificar el proceso. Aquí hay algunas tendencias que están moldeando el futuro del data wrangling:

Data Wrangling como Servicio (DWaaS): DWaaS es una tendencia emergente que permite a las organizaciones subcontratar sus necesidades de data wrangling a un proveedor de servicios externo. Esto puede ayudar a las organizaciones a ahorrar tiempo y recursos mientras aseguran que sus datos estén limpios, precisos y confiables.

Data Wrangling sin Código/Bajo Código: El data wrangling tradicional requiere habilidades de programación y experiencia técnica. Sin embargo, están surgiendo nuevas herramientas que permiten a los usuarios con poca o ninguna experiencia en programación realizar tareas de data wrangling. Esto democratizará el data wrangling y permitirá que más personas aprovechen el poder de los datos.

Data Wrangling para Big Data: A medida que el volumen y la complejidad de los datos continúan creciendo, están surgiendo nuevas herramientas de data wrangling diseñadas específicamente para big data. Estas herramientas pueden manejar grandes cantidades de datos y permitir que las organizaciones extraigan información de los conjuntos de datos más grandes y complejos.