Extracción de datos: consejos para aumentar la productividad

¿Te gustaría incrementar tu productividad en la extracción de datos? En el mundo empresarial actual, disponer de información relevante y actualizada es crucial para tomar decisiones acertadas. La extracción de datos se ha convertido en una herramienta indispensable para obtener y analizar información de diversas fuentes. Sin embargo, muchas veces este proceso puede ser tedioso y consumir mucho tiempo. En este artículo, te daremos algunos consejos y recomendaciones para aumentar tu productividad en la extracción de datos y aprovechar al máximo esta valiosa herramienta.

El proceso de limpieza manual de datos antes del análisis se conoce como Data Munging, también conocido como Disputa de datos. El 80% del tiempo dedicado al análisis de datos se asigna a la manipulación de datos, donde los analistas limpian manualmente los datos antes de poder realizar cualquier análisis.[1].

La manipulación de datos es a menudo un proceso laborioso, laborioso y desarticulado que obstaculiza la extracción del verdadero valor y potencial de los datos. Según la Encuesta salarial de ciencia de datos de 2016 de O’Reilly, el 69% de los científicos de datos dedicarán una cantidad significativa de tiempo en su día a día al análisis de datos exploratorios básicos, mientras que el 53% dedicará tiempo a limpiar sus datos.[2] como parte del proceso de datos de embarque.

Extracción de datos: consejos para aumentar la productividad

Los desafíos asociados con la gestión de datos se extienden más allá de la tecnología:

Usuarios

La idea central de la discusión de datos es que las personas que mejor conocen los datos deberían explorarlos y prepararlos. Esto significa que los analistas de negocios, los usuarios de la línea de negocios y los gerentes (entre otros) son las partes interesadas que deberían participar (directa o indirectamente) en el proceso de manipulación de datos.

Datos

Ahora se puede analizar una variedad cada vez mayor de fuentes de datos, pero históricamente, los analistas no tenían las herramientas adecuadas para comprender, limpiar y organizar estos datos en el formato adecuado. Gran parte de los datos con los que deben lidiar los analistas de negocios hoy en día vienen en una creciente variedad de formas y tamaños que son demasiado grandes o demasiado complejos para trabajar con herramientas tradicionales de autoservicio como Excel. El proceso de manipulación de datos está diseñado específicamente para manejar datos diversos y complejos a cualquier escala. Además, se realiza una cantidad cada vez mayor de análisis en entornos donde el esquema de datos no está definido o no se conoce de antemano. Esto significa que el analista que analiza los datos determina cómo se pueden aprovechar para el análisis, así como el esquema necesario para realizar ese análisis.

Casos de uso

Los casos de uso que requieren una discusión de datos tienden a ser de naturaleza algo exploratoria y, a menudo, los llevan a cabo pequeños equipos o departamentos antes de implementarlos en toda la organización. Los analistas suelen intentar trabajar con una nueva fuente de datos o una nueva combinación de fuentes de datos para una iniciativa de análisis. La manipulación de datos hace que los procesos analíticos existentes sean más eficientes y precisos, ya que los usuarios siempre pueden tener sus ojos en sus datos mientras los preparan.

Para hacer frente mejor a la carga de trabajo de gestión de datos, estos son los 6 pasos esenciales que cualquier analista/científico de datos debe dominar:

  1. Descubrir: Conozca qué hay en su conjunto de datos sin procesar para pensar con anticipación cuál es el mejor enfoque para sus exploraciones analíticas. Esto le permite comprender elementos únicos de los datos, como valores atípicos y distribución de valores, para informar el proceso de análisis.
  2. Estructura: Este es un paso fundamental porque sus datos vienen en todas las formas y tamaños, y depende de usted decidir el mejor formato para visualizarlos y explorarlos. Separar, mezclar y anidar son acciones importantes en este paso.
  3. Limpiar: Este paso es esencial para estandarizar sus datos y garantizar que se aborden todas las inconsistencias (como valores nulos y mal escritos). Es posible que sea necesario estandarizar otros datos a un formato único, como abreviaturas estatales.
  4. Enriquecer: En este punto, ya tiene un control claro de sus datos: ¿qué más podría agregar para proporcionar más valor a su análisis? El enriquecimiento a menudo se trata de uniones y derivaciones complejas.
  5. Validar: Verifique si ha detectado todos los problemas de calidad y coherencia de los datos y vuelva a abordar cualquier cosa que haya pasado por alto. La validación debe realizarse en múltiples dimensiones.
  6. Publicar: Aquí es donde puede descargar y entregar los resultados de su esfuerzo de negociación a las herramientas de análisis posteriores. Una vez que haya publicado sus datos, es hora de pasar al siguiente paso: ¡análisis!

La gestión de datos es una parte esencial de la función de la ciencia de datos, y si adquiere habilidades de manipulación de datos y se vuelve competente en ello, rápidamente será reconocido como alguien que puede contribuir al trabajo de ciencia de datos de vanguardia y que puede mantenerse como tal. un profesional de datos.

Think Insights (1 de octubre de 2023) Data Munging: consejos para aumentar la productividad. Obtenido de https://thinkinsights.net/data/data-munging/.
«Data Munging: consejos para aumentar la productividad.» Think Insights – 1 de octubre de 2023, https://thinkinsights.net/data/data-munging/
Piensa en ideas 23 de octubre de 2018 Data Munging: consejos para aumentar la productividad.visto el 1 de octubre de 2023,<https://thinkinsights.net/data/data-munging/>
Piensa en ideas – Data Munging: consejos para aumentar la productividad. [Internet]. [Accessed October 1, 2023]. Disponible de: https://thinkinsights.net/data/data-munging/
«Data Munging: consejos para aumentar la productividad.» Think Insights – Consultado el 1 de octubre de 2023. https://thinkinsights.net/data/data-munging/
«Data Munging: consejos para aumentar la productividad.» Piensa en ideas [Online]. Disponible: https://thinkinsights.net/data/data-munging/. [Accessed: October 1, 2023]
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Extracción de datos: consejos para aumentar la productividad

Preguntas Frecuentes sobre Extracción de Datos

1. ¿Qué es la extracción de datos?

La extracción de datos es el proceso de obtención de información estructurada desde diferentes fuentes, como sitios web, bases de datos o documentos. Este proceso permite recopilar de manera eficiente datos relevantes para su análisis y toma de decisiones.

2. ¿Cuáles son las ventajas de la extracción de datos?

La extracción de datos presenta diversas ventajas, entre las cuales se destacan:

  1. Ahorro de tiempo y esfuerzo: Al automatizar la recopilación de datos, se reduce el tiempo y la mano de obra necesarios para realizar esta tarea de forma manual.
  2. Aumento de la precisión: Al utilizar técnicas de extracción de datos, se minimiza el error humano asociado con la introducción manual de datos.
  3. Información actualizada: Mediante la extracción de datos, es posible obtener información en tiempo real, lo que permite tomar decisiones basadas en datos actualizados.
  4. Amplia cantidad de datos: La extracción de datos permite acceder a grandes volúmenes de información, lo que da lugar a un análisis más completo y profundo.

3. ¿Qué consejos seguir para aumentar la productividad en la extracción de datos?

A continuación, se presentan algunas recomendaciones para mejorar la productividad en el proceso de extracción de datos:

  1. Define tus objetivos: Antes de iniciar la extracción de datos, es importante establecer claramente los objetivos comerciales o de investigación que deseas alcanzar.
  2. Selecciona las fuentes adecuadas: Identifica las fuentes de datos relevantes y confiables para garantizar la calidad de la información recopilada.
  3. Utiliza herramientas de extracción de datos: Emplea software de extracción de datos, como Web Scrapers o APIs, que agilizarán el proceso y te ayudarán a obtener los datos de manera más efectiva.
  4. Limpia y organiza los datos: Después de extraer los datos, realiza una limpieza para eliminar cualquier información irrelevante o duplicada. Luego, organiza los datos en un formato legible y estructurado.
  5. Automatiza tareas repetitivas: Para optimizar la productividad, considera automatizar tareas repetitivas utilizando scripts o macros.

Recuerda que la extracción de datos es un proceso que puede ahorrar tiempo y mejorar la calidad de tus análisis. Implementar las mejores prácticas y seguir estos consejos contribuirá a aumentar la productividad en este campo.

Para obtener más información sobre extracción de datos, puedes consultar los siguientes recursos:


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