Qué es el Data Wrangling?

Data Wrangling, a veces denominado también como manipulación de datos, es el proceso de transformar y estructurar datos desde una forma sin procesar a un formato deseado con la intención de mejorar la calidad de los datos y hacerlos más consumibles y útiles para análisis o aprendizajes automáticos.

El objetivo del Data Wrangling es garantizar datos útiles y de calidad. No es ningún secreto que si cualquier fuente de datos “sin procesar” es mala, los análisis serán malos por defecto. Es por esto que los científicos de datos suelen dedicar la mayor parte del tiempo a este proceso concreto en comparación con el tiempo de análisis real de los datos.

El proceso de manipulación de datos puede incluir mayor manipulación, visualización de datos, agregación de datos, entrenamiento de un modelo estadístico, así como muchas otras técnicas que se encuentran bien documentadas.

Cómo funciona el Data Wrangling ?

La gestión del Data Wrangling comprende 6 pasos principales: explorar, limpiar, transformar, enriquecer, validar y almacenar.

1. Explorar: la exploración o descubrimiento de datos es una forma de identificar patrones, tendencias e información faltante o incompleta en un conjunto de datos. La mayor parte de la exploración se realiza antes de crear informes, visualizaciones de datos o modelos de entrenamiento, pero también es común descubrir sorpresas e ideas en un conjunto de datos durante el análisis.
2. Limpieza: los datos a menudo contienen errores como resultado de la entrada manual, datos incompletos, datos recopilados automáticamente de sensores o incluso equipos que no funcionan correctamente. La limpieza de datos corrige esos errores de entrada, elimina duplicados y valores atípicos (si corresponde), elimina datos faltantes e imputa valores nulos basados en modelos estadísticos o condicionales para mejorar la calidad de los datos.
3. Transformar: La transformación o estructuración de datos es una paso muy importante. Si no se hace desde el principio, puede comprometer el resto del proceso de negociación. La transformación de datos implica poner los datos sin procesar en la forma y formato correctos que serán útiles para un informe, visualización de datos o proceso analítico o de modelado. Puede implicar la creación de nuevas variables (también conocidas como características) y la realización de funciones matemáticas en los datos.
4. Enriquecer: el enriquecimiento o la combinación hacen que un conjunto de datos sea más útil al integrar fuentes adicionales, como datos demográficos, firmográficos o censales autorizados. El proceso de enriquecimiento también puede ayudar a descubrir conocimientos adicionales a partir de los datos dentro de una organización o generar nuevas ideas para capturar y almacenar información adicional de los clientes en el futuro. Esta es una oportunidad para pensar estratégicamente sobre qué datos adicionales podrían contribuir a un informe, modelo o proceso de negocio.
5. Validar: las reglas de validación son secuencias de programación repetitivas que verifican la coherencia, la calidad y la seguridad de los datos. Ejemplos de validación incluyen garantizar una distribución uniforme de atributos que deberían distribuirse normalmente (por ejemplo, fechas de nacimiento) o confirmar la precisión de los campos mediante una verificación de los datos. Este es un paso vital en el proceso de manipulación de datos.
6. Almacenar: La última parte del proceso de preparación es almacenar o preservar el producto final, junto con todos los pasos y transformaciones que tuvieron lugar para que pueda ser auditado, comprendido y utilizado en el futuro.

En Trakner™, cada proyecto contempla esta misma etapa y sus pasos. Es aquí donde se desarrolla la gran parte del trabajo de Ciencia de Datos y su importancia es clave para el exito de un proyecto en la materia.

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