En la ciencia de datos, la preparación de datos busca asegurar la precisión de los análisis y las perspectivas, siendo crucial para los modelos de MDM (Gobernanza de Datos). Cuantos más datos de alta calidad se recopilen, mayor será la precisión del modelo. Implementar un proceso de preparación de datos eficiente permite a los analistas acelerar este paso, liberando tiempo para el análisis y la generación de ideas. Una preparación adecuada de los datos es esencial; sin una limpieza y estructuración adecuadas, los analistas tienen menos probabilidades de obtener resultados significativos.
La recopilación, combinación, estructura y organización de datos son todos pasos en el proceso de preparación de datos para su uso en aplicaciones de inteligencia empresarial (BI), análisis y visualización de datos. El preprocesamiento, la creación de perfiles, la limpieza, la validación y la transformación de datos son partes de la preparación de datos. Con frecuencia incluye la combinación de datos de varios sistemas internos y fuentes externas.
Uno de los principales objetivos de la preparación de datos es asegurarse de que los datos sin procesar sean correctos y coherentes antes del procesamiento y el análisis, de modo que los resultados de las aplicaciones de BI y análisis sean válidos. Dado que los conjuntos de datos dispares suelen tener formatos diferentes, es necesario reconciliarlos antes de combinarlos. Con frecuencia, los datos se crean con números faltantes, incoherencias u otros problemas. Los esfuerzos de preparación de datos pueden implicar resolver problemas de datos, confirmar la calidad de los datos y consolidar las recopilaciones de datos para verdaderamente poder tomar decisiones basado en datos.
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Llegar a un estado limpieza es solo el primer paso en el proceso de preparación de datos, el próximo desafío es mantenerse limpio. Con nuestra integración de automatización obtenga los siguientes beneficios:
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