¿Qué es el data profiling?

Fecha - 02 Febrero 2021

En un mundo cada vez más conectado, la cantidad de datos y fuentes sigue aumentando. La creación de perfiles de datos o data profiling es una evaluación, a menudo visual, que utiliza herramientas comerciales y algoritmos analíticos para descubrir, comprender y potencialmente exponer inconsistencias. Este conocimiento se utiliza luego para mejorar la calidad de los datos como una parte importante del monitoreo y mejora de la salud de los mismos.

El primer paso para ello es recopilar una o varias fuentes de datos y sus metadatos para el análisis. Luego, los datos se limpian para unificar la estructura, eliminar duplicaciones, identificar interrelaciones y encontrar cualquier anomalía. Una vez limpios, diferentes herramientas de generación de perfiles de datos devolverán varias estadísticas para describir el conjunto como la media, el valor mínimo/máximo, la frecuencia, los patrones recurrentes, las dependencias o los riesgos de calidad de los datos. En ActionsCALL, como expertos en marketing y en su consecuente manejo de datos, conocemos los beneficios de la elaboración de este proceso para cualquier negocio.

Beneficios de la elaboración de perfiles de datos

La creación de perfiles de datos devuelve una descripción general de alto nivel de estos, lo cual puede generar los siguientes beneficios:

Genera datos de mayor calidad y credibilidad.
Ayuda con análisis predictivos y toma de decisiones más precisas.
Comprende mejor las relaciones entre diferentes conjuntos de datos y fuentes.
Mantiene la información de la empresa centralizada y organizada.

Elimina errores asociados con altos costos, como valores perdidos o atípicos.
Destaca las áreas dentro de un sistema que experimentan la mayoría de los problemas de calidad, como la corrupción de datos o los errores de entrada del usuario.
Produce conocimientos sobre riesgos, oportunidades y tendencias.

Tipos de perfiles de datos

Todas las aplicaciones de la elaboración de perfiles de datos implican organizar y recopilar información sobre una base de datos. También existen tres tipos específicos de elaboración de perfiles:

El descubrimiento de estructuras, también conocido como análisis de estructuras, valida que los datos sean consistentes y tengan el formato correcto. Hay varios procesos diferentes que se utilizan para esto, como la coincidencia de patrones. Esto, por ejemplo, ayuda a comprender si un campo se basa en texto o en números junto con otra información específica. Al usar estadísticas como los valores mínimo y máximo, medias, medianas, modos y desviaciones estándar, se puede obtener información sobre su validez.

El descubrimiento de contenido es el proceso de observar más de cerca los elementos individuales para verificar la calidad de los datos. Esto asiste a la hora de encontrar áreas que contienen valores nulos, incorrectos o ambiguos. Muchas tareas de administración de datos comienzan con la contabilidad de todos estos valores ambiguos e inconsistentes. Los problemas potenciales que podrían surgir de los datos no verificados, como no poder comunicarse con los clientes por correo porque el conjunto de datos incluyen direcciones formateadas incorrectamente, son costosos y pueden abordarse al principio del proceso de administración.

El descubrimiento de relaciones implica descubrir qué datos se están utilizando y tratar de comprender mejor las conexiones entre ellos. Este proceso comienza con el análisis de metadatos para determinar las relaciones clave entre ellos y reducir las conexiones entre campos específicos, particularmente donde los datos se superponen. Este proceso puede ayudar a minimizar algunos de los problemas que surgen en un almacén de datos cuando estos no están alineados.

Más allá de descubrir fallos ocultos o información enterrada dentro de un mar de cifras, la creación de perfiles de datos ayuda a garantizar que cumplan con las medidas estadísticas estándar, así como con las reglas comerciales específicas de la empresa u organización. Por lo tanto, ya sea que el equipo esté construyendo un nuevo almacén de datos en la nube o se necesite información para poder tomar decisiones estratégicas y confiables, se necesita un data profiling completo para comprender la calidad, la forma y las características de sus datos de origen.