Gestión de datos en 6 sencillos pasos

El procesamiento de datos se está convirtiendo en un componente clave de la industria del marketing. Las estadísticas dicen que los ingresos en Estados Unidos por "procesamiento de datos y servicios relacionados" ascenderán a 1,978 billones de dólares en 2024. Internet produce millones de datos cada segundo. El uso adecuado de estos datos podría beneficiar enormemente a los empresarios con información de calidad.

El procesamiento de datos se está convirtiendo en un componente clave de la industria del marketing. Las estadísticas dicen que los ingresos en Estados Unidos por "procesamiento de datos y servicios relacionados" ascenderán a 1,978 billones de dólares en 2024. Internet produce millones de datos cada segundo. El uso adecuado de estos datos podría beneficiar enormemente a los empresarios con una visión de calidad. No todos los datos brutos pueden someterse al proceso de análisis de datos. Deben someterse a algunos pasos de preprocesamiento para alcanzar los formatos deseados. Este artículo le permitirá explorar más sobre uno de estos procesos llamado "Data Wrangling".

Índice

• ¿Qué es la gestión de datos?
• Ventajas de la gestión de datos
• Procesamiento y extracción de datos
• Pasos de la gestión de datos
• Casos prácticos del proceso de gestión de datos
• Servicio de gestión de datos de Proxyscrape
• Preguntas frecuentes
• Reflexiones finales

¿Qué es la gestión de datos?

El Data Wrangling es el proceso de transformar los datos brutos en formatos estándar y hacerlos aptos para someterse al proceso de análisis. Este proceso de Data Wrangling también se conoce como proceso de Data Munging. Normalmente, los científicos de datos se enfrentan a datos procedentes de múltiples fuentes. Estructurar los datos brutos en un formato utilizable es el primer requisito antes de someterlos a la fase de análisis.

Ventajas de la gestión de datos

El Data Munging, o proceso de Data Wrangling, simplifica las tareas de los científicos de datos de varias maneras. Estas son algunas de esas ventajas.

Análisis de la calidad

A los analistas de datos les resultará fácil trabajar con datos manipulados, puesto que ya tienen un formato estructurado. Esto mejorará la calidad y autenticidad de los resultados, ya que los datos de entrada están libres de errores y ruido.

Alta usabilidad

Algunos datos inutilizables que permanecen tanto tiempo se convierten en pantanos de datos. El proceso de Data Wrangling se asegura de que todos los datos entrantes se conviertan en formatos utilizables para que no permanezcan inutilizados en pantanos de datos. Esto multiplica la utilidad de los datos.

Elimina el riesgo

Data Wrangling puede ayudar a los usuarios a manejar valores nulos y datos desordenados mediante la asignación de datos de otras bases de datos. De este modo, los usuarios no corren riesgos, ya que disponen de datos adecuados que pueden ayudarles a obtener información valiosa.

Eficiencia temporal

Los profesionales de los datos no tienen que dedicar mucho tiempo al proceso de limpieza y extracción. El Data Wrangling ayuda a los usuarios empresariales proporcionándoles datos adecuados y listos para el análisis.

Objetivos claros

Recopilar datos de múltiples fuentes e integrarlos proporcionará a los analistas empresariales una comprensión clara de su público objetivo. Así sabrán dónde funciona su servicio y qué demanda el cliente. Con estos métodos exactos, incluso a los no profesionales de los datos les resultará fácil tener una idea clara de su público objetivo.

Procesamiento y extracción de datos

Tanto el Data Wrangling como el Data Mining trabajan para construir una valiosa visión de negocio a partir de datos en bruto. Sin embargo, varían en algunas de sus funcionalidades.

Pasos de la gestión de datos

Los pasos de la gestión de datos comprenden 6 procesos de flujo de datos necesarios y secuenciales. Estos pasos descomponen los datos más complejos y los asignan a un formato de datos adecuado.

Descubrimiento

El descubrimiento de datos es el paso inicial del proceso de gestión de datos. En este paso, el equipo de datos comprenderá los datos y determinará el enfoque adecuado para manejarlos. Es la etapa de planificación de las demás fases. Con una comprensión adecuada de los datos, los científicos de datos decidirán el orden de ejecución, las operaciones a realizar y otros procesos necesarios para mejorar la calidad de los datos.

Ejemplo: Un analista de datos prefiere analizar el recuento de visitantes de un sitio web. En este proceso, revisarán la base de datos de visitantes y comprobarán si faltan valores o hay errores para tomar decisiones sobre el modelo de ejecución.

Estructuración

Los datos desordenados recogidos de diversas fuentes no tendrán una estructura adecuada. Los datos no estructurados consumen mucha memoria, lo que reduce la velocidad de procesamiento. Los datos no estructurados pueden ser imágenes, vídeos o códigos magnéticos. Esta fase de estructuración analiza todos los datos.

Ejemplo: Los datos de "visitantes del sitio web" contienen detalles del usuario, como nombre de usuario, dirección IP, recuento de visitantes e imagen de perfil. En este caso, la fase de estructuración asignará las direcciones IP a la ubicación correcta y convertirá la imagen de perfil al formato requerido.

Limpieza

La limpieza de datos sirve para mejorar la calidad de los datos. Los datos brutos pueden contener errores o datos erróneos que pueden mermar la calidad del análisis de datos. Se rellenan los valores nulos con ceros o con valores adecuados extraídos de otra base de datos. La limpieza también implica la eliminación de datos erróneos y la corrección de errores o erratas.

Ejemplo: El conjunto de datos "visitantes del sitio web" puede tener algunos valores atípicos. Considere que hay una columna que indica el "número de visitas de usuarios únicos". La fase de limpieza de datos puede agrupar los valores de esta columna y encontrar el valor atípico que varía anormalmente de otros datos. De este modo, los profesionales del marketing pueden tratar los valores atípicos y limpiar los datos.

Enriquecer

Este paso de enriquecimiento lleva su proceso de Data Wrangling a la siguiente fase. El enriquecimiento de datos es el proceso de mejorar la calidad añadiendo otros datos relevantes a los datos existentes.

Una vez que los datos han superado las fases de estructuración y limpieza, entra en escena el enriquecimiento de los datos. Los científicos de datos deciden si la necesidad requiere alguna aportación adicional que pueda ayudar a los usuarios en el proceso de análisis de datos.

Ejemplo: La base de datos 'visitantes del sitio web' tendrá los datos de los visitantes. Los científicos de datos pueden considerar que un exceso de datos sobre el 'rendimiento del sitio web' puede ayudar al proceso de análisis, por lo que también los incluirán. Ahora el recuento de visitantes y la tasa de rendimiento ayudarán a los analistas a encontrar cuándo y dónde funcionan sus planes.

Validación

La validación de datos ayuda a los usuarios a evaluar la coherencia, fiabilidad, seguridad y calidad de los datos. Este proceso de validación se basa en diversas restricciones que se ejecutan mediante códigos de programación para garantizar la corrección de los datos procesados.

Ejemplo: Si los científicos de datos están recopilando información sobre la dirección IP del visitante, pueden idear restricciones para decidir qué tipo de valores son elegibles para esta categoría. Es decir, la columna de dirección IP no puede tener valores de cadena.

Publicación

Una vez que los datos están listos para el análisis, los usuarios los organizan en una base de datos o en conjuntos de datos. Esta fase de publicación se encarga de entregar datos de calidad a los analistas. A continuación, los datos listos para el análisis se someterán a un proceso de análisis y predicción para obtener información empresarial de calidad.

Casos prácticos del proceso de gestión de datos

Racionalización de datos - Esta herramienta de Data Wrangling limpia y estructura continuamente los datos brutos entrantes. Esto ayuda al proceso de análisis de datos proporcionándoles datos actuales en un formato estandarizado.

Análisis de datos de clientes - A medida que las herramientas de Data Wrangling recopilan datos de diversas fuentes, llegan a conocer a los usuarios y sus características con los datos recopilados. Los profesionales de datos utilizan tecnologías de ciencia de datos para crear un breve estudio sobre el análisis del comportamiento del cliente con estos datos procesados.

Finanzas - El personal de finanzas analizará los datos anteriores para desarrollar una visión financiera de los planes. En este caso, Data Wrangling les ayuda con datos visuales procedentes de múltiples fuentes que se limpian y organizan fácilmente para su análisis.

Visión unificada de los datos - El proceso de Data Wrangling trabaja sobre los datos en bruto y conjuntos de datos complejos y los estructura para crear una visión unificada. Este proceso es responsable de la limpieza de datos y del proceso de minería de datos, a través de los cuales se mejora la usabilidad de los datos. Reúne todos los datos brutos utilizables en una única tabla o informe que facilita su análisis y visualización.

Servicio de gestión de datos de Proxyscrape

Proxies facilita la gestión y el análisis de datos gracias a sus características únicas. Al recopilar datos de múltiples fuentes, los usuarios pueden encontrarse con muchas restricciones posibles, como bloqueos de IP o restricciones geográficas. Proxyscrape proporciona proxies capaces de eludir esos bloqueos.

• Utilizar direcciones proxy de grupos proxy residenciales puede ser una opción más inteligente a la hora de recopilar datos de diversas fuentes. Se pueden utilizar direcciones IP de grupos de proxy para enviar cada solicitud con una dirección IP única.
• Los proxies globales les ayudan a recopilar datos de cualquier parte del mundo con una dirección IP adecuada. Para recopilar datos de un país concreto, el proxy le proporcionará una dirección IP de ese país específico para eliminar las restricciones geográficas.
• Los proxies de Proxyscrape son la interfaz de usuario altamente intuitiva. Garantizan un tiempo de actividad del 100%, por lo que trabajan las veinticuatro horas del día para gestionar los datos recientes y admitir la transmisión de datos.
• Proxyscrape ofrece proxies residenciales, proxies para centros de datos y proxies dedicados de todos los protocolos de comunicación. Los gestores de datos pueden elegir el tipo adecuado según sus necesidades.

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes:

Reflexiones finales

La manipulación de datos puede sonar nueva para la mayoría del público en general. Se trata de un subconjunto de técnicas de minería de datos que pueden utilizarse para cualificar los datos brutos con fines analíticos. La correcta ejecución secuencial de los pasos mencionados simplificará la complejidad del análisis de datos. Puede apoyarse en herramientas o soluciones de Data Wrangling para automatizar el proceso. Proxyscrape Por ejemplo, la herramienta "Data Wrangling", con sus proxies de anonimato, facilitará el sistema de "Data Wrangling".