¿Qué es el perfilado de datos?

El perfilado de datos es el proceso de examinar y analizar datos de diversas fuentes para obtener información sobre su calidad, precisión, integridad y consistencia. Implica identificar patrones, anomalías y tendencias en los datos para ayudar con la integración de datos, el mapeo de datos y la evaluación de la calidad de los datos.

Las empresas pueden aprovechar el perfilado de datos para comprender mejor los datos y asegurarse de que sean adecuados para su propósito.

¿Por qué es importante el perfilado de datos?

Analizar y comprender la estructura, el contenido y la calidad de sus datos a través del perfilado de datos es esencial para tomar decisiones informadas. El perfilado de datos ayuda a identificar inconsistencias, errores o valores faltantes en sus datos, lo que permite corregir inexactitudes críticas que pueden llevar a análisis defectuosos.

Un estudio reciente estima que los errores de datos cuestan a las empresas un promedio de $15 millones por año.

Al perfilar sus datos, puede garantizar su precisión, integridad y consistencia, mejorando la calidad de su análisis y, en última instancia, llevando a resultados empresariales más favorables.

Tipos de perfilado de datos

El perfilado de datos es un paso crucial en el proceso de gestión de datos y existen muchas técnicas que se pueden utilizar para analizar datos. Estas técnicas se dividen en tres categorías principales: perfilado de estructura, perfilado de contenido y perfilado de relaciones.

El perfilado de estructura examina el formato y la organización de los datos en un conjunto de datos, incluida la identificación de valores faltantes y registros duplicados.

El perfilado de contenido analiza la información contenida en los datos, como la identificación de patrones y valores atípicos.

El perfilado de relaciones examina las conexiones entre diferentes campos y tablas de datos en una base de datos, incluida la identificación de dependencias y asociaciones.

Al utilizar estas técnicas, las organizaciones pueden comprender mejor la calidad y las características de sus datos. Esta información puede ayudar a identificar y resolver problemas relacionados con los datos, mejorar la integración de datos y garantizar que los datos sean adecuados para su propósito.

Cómo se Utiliza el Perfilado de Datos

El perfilado de datos es una técnica crucial utilizada para analizar y comprender los datos. Su proceso incluye examinar varios aspectos de un conjunto de datos, como la completitud, la singularidad, el rango, la distribución estadística, las relaciones y la calidad, para obtener información sobre su naturaleza y características.

En el análisis de datos, el perfilado de datos es un paso crítico que ayuda a identificar problemas relacionados con los datos y proporciona información valiosa para la limpieza, transformación e integración de datos.

Las organizaciones pueden beneficiarse de la utilización de técnicas de perfilado de datos para mejorar la calidad de sus datos, optimizar el almacenamiento y la recuperación de datos, y tomar decisiones empresariales informadas.

Además, el perfilado de datos respalda las actividades de gobierno de datos, cumplimiento normativo y gestión de riesgos, lo que lo convierte en una herramienta esencial para la gestión efectiva de datos.

Cómo Empezar con el Perfilado de Datos

Comenzar con el perfilado de datos puede ser un desafío, especialmente para aquellos con conocimientos técnicos limitados. Sin embargo, la plataforma de automatización de análisis Datos Maestros ha facilitado esta tarea al ofrecer herramientas de perfilado de datos fáciles de usar.

Estas herramientas incluyen:

• Herramienta de Datos de Entrada: Esta herramienta permite a los usuarios importar varios tipos de datos en la interfaz de Diseñador de Datos Maestros.
• Herramienta de Perfil de Datos Básico: Con esta herramienta, los usuarios pueden analizar automáticamente y obtener metadatos para cada campo.
• Herramienta de Navegación: La herramienta de Navegación presenta los datos en gráficos y tablas para ilustrar estadísticas clave, valores principales y la estructura general del conjunto de datos.

Al utilizar estas herramientas, las organizaciones pueden realizar fácilmente el perfilado de datos estructurales, de contenido y de relaciones para obtener información valiosa sobre sus datos.