1. Uso de hojas de cálculo: Al tener un mayor volumen de datos disponibles, sus diversas fuentes y la continua evolución de las tecnologías para el procesamiento de los mismos, siendo las hojas de cálculo un limitante en cuanto a la precisión de los datos, el trabajo en silos, la seguridad y los errores humanos, son las frustraciones asociadas al uso de las hojas de cálculo. Si la meta es realizar análisis avanzados y de modelado para que los proyectos puedas ampliarse y desarrollarse fácilmente, garantizando la transparencia y permitir la colaboración en sus esfuerzos de datos para que su equipo de trabajo por un objetivo común. Las complicaciones al hacer preparación de datos con hojas de cálculo son las siguientes:

• Congelación de archivos o límites de filas/columnas: Si ya ha trabajado con volúmenes de datos (incluso ligeramente) grandes en hojas de cálculo, probablemente haya experimentado la congelación de archivos y/o errores de referencias circulares que aparecen espontáneamente.
• Tratar con datos no estructurados: como texto, vídeo, imágenes y audio. Las hojas de cálculo no son adecuadas para almacenar, manipular o analizar el formato de estos datos.
• Acciones ocultas o registradas: Es imposible ver qué cambios ha realizado alguien sobre una hoja de cálculo una vez esta ha sido entregada. Al no existir documentación (acciones ocultas) de la manipulación de los datos.

Recuerde que el propósito es lograr que los equipos puedan realizar proyectos a nivel empresarial con grandes conjuntos de datos, fomentando así la colaboración y garantizar la precisión de los datos.

La ciencia de los datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial: requieren esa transición a las plataformas integrales. Llevar la preparación de los datos al mismo lugar en el que se produce el aprendizaje automático, de modo que los proyectos puedan ser iterados, reutilizados y escalados de una manera mucho más ágil

• Eliminar los problemas de confianza y seguridad mediante el uso de una herramienta que documenta las fuentes (para los que tienen PII), el linaje y qué datos se están utilizando en qué tipo de proyectos
• Acelerar el tiempo de obtención de valor en lugar de prolongarlo (y evitar que las hojas de cálculo se bloqueen, generando problemas de formato y pérdida de la mano de obra).

Por ejemplo, DatosMaestros™ le permite crear scripts de limpieza, normalización y de enriquecimiento de forma interactiva con una prescripción visual de preparación. Lo cual puede conseguir al ensamblar los pasos de transformación a partir de una biblioteca de más de 90 procesadores diseñados para manejar tareas específicas, como filtrar filas, redondear números, extraer expresiones regulares, concatenar o dividir columnas, y mucho más.

2. Caso de uso sin contexto: Los datos deberían pasar a las manos de la mayoría. ¿Por qué? Resolver la falta de contexto es un problema común en la preparación de datos: ya que conduce a incoherencias en los datos y en toda la organización:

• Falta de documentación y transparencia: las plataformas Ciencia de datos y de Machine Learning (DSML)DSML pueden ayudar a resolverlo ya que proporciona una documentación clara y etiquetas que describen para qué sirve cada paso, lo que hizo cada contribuyente en un proyecto, y también facilitando la colaboración con otros usuarios empresariales que podrían conocer los datos aún mejor.
• Almacenamiento de datos en silos: Almacenar en silos separados los datos, hace que los equipos no pueden crear fácilmente vistas globales multidimensionales carentes de contexto y detalles para identificar patrones importantes.

Con una fuente de datos centralizada, cualquier persona de una organización pueden acceder a los datos que necesitan para comprender todo lo relacionado con un caso de uso específico y así evitar incoherencias en la forma en que se transforman y agregan los datos.

3. No tener en cuenta los problemas de calidad de los datos: si los datos son defectuosos los resultados, como algoritmos y las decisiones empresariales serán defectuosos o erróneos. Por lo tanto es importante identificar los problemas, que garanticen que los datos sean precisos y coherente, que proporcionen resultados válidos e imparciales. Por eso es indispensable no pasar por alto estos problemas de calidad de los datos: «Tus modelos son tan buenos como los datos con que los alimentas».

4. Preparar los datos manualmente: preparación manual de datos en lugar de automatizarlo es una de las razones de inversión de tiempo significativo. Ya que no sólo es propensa a los errores humanos, además tiene sus límites. La transparencia y la repetibilidad son fundamentales en la preparación de los datos y son prácticamente imposibles de mantener durante la preparación manual.

La automatización de la preparación de datos debe definir los pasos o acciones que se establecen según un flujo de trabajo definid, basados en tiempo y otros factores, como la entrada de nuevos datos en el sistema o la finalización de un trabajo anterior.

5. Detenerse en la preparación de los datos: El último error es el no llevar los esfuerzos al siguiente paso y dedicarse a la visualización de los datos y/o la modelización predictiva (u otros métodos de modelización). los analistas deben continuar con la siguiente etapa y utilizar sus datos limpios y estructurados para ir más allá de la analítica descriptiva y entrar en el ámbito de la analítica predictiva y prescriptiva, con el fin de impulsar la ventaja competitiva y producir decisiones empresariales más procesables.

Con los avances en (Auto Machine Learning) y las plataformas colaborativas, el uso de los datos por cualquier departamento de la organización va en aumento. Por lo tanto, puede extender sus esfuerzos de democratización y colaboración a otras etapas del ciclo de vida del proyecto de ciencia de datos. Una vez que tenga datos confiables, querrá poner esos datos a trabajar, ya sea en una descriptivo o predictivo.

Limpiar y transformar los datos aunque puede ser tedioso, es necesaria para la producción de resultados fiables y útiles. Evitar los cinco errores comunes mencionados harán que su estrategia de preparación de datos sea manejable e incluso gratificante, al ver que su trabajo (en cantidad y calidad) aumentan en poco tiempo.

Al invertir en plataformas integrales (analítica avanzada, calidad de datos, DataOps automatizados y analítica predictiva y/o descriptiva) puede impulsar su estrategia de preparación de datos y hacer que el proceso sea más rápido y consistente, dando así más tiempo para realizar trabajo de mayor valor que fomenten la confianza en las decisiones basadas en datos.

DatosMaestros™ puede transformar sus datos y realizar tareas de aprendizaje automático utilizando herramientas visuales, para colaborar en proyectos (con útiles funciones de gestión de proyectos, documentación y comunicación). Este enfoque inclusivo es clave para una Analítica Avanzada fiable y exitosa, porque aumenta la productividad a través de la colaboración, los procesos, los datos y las tecnologías adecuadas de forma transparente. Elevamos sus equipos de trabajo, armándolos con la capacidad de tomar mejores decisiones diarias con los datos.