El perfilado de datos es un proceso que consiste en examinar los datos de una fuente existente y resumir la información sobre esos datos. Los datos se perfilan para determinar la exactitud, integridad y validez de los mismos. La elaboración de perfiles de datos puede realizarse por muchas razones, pero lo más habitual es que forme parte de la determinación de la calidad de los datos como componente de un proyecto más amplio. Normalmente, el perfilado de datos se combina con un proceso ETL (Extracción, Transformación y Carga) para mover los datos de un sistema a otro. Cuando se hace correctamente, el ETL y el perfilado de datos pueden combinarse para limpiar, enriquecer y mover datos de calidad a una ubicación de destino.
Por ejemplo, es posible que desee realizar el perfilado de datos al migrar de un sistema heredado a un nuevo sistema. La creación de perfiles de datos puede ayudar a identificar los problemas de calidad de los datos que deben manejarse en el código cuando se mueven los datos al nuevo sistema. O bien, es posible que desee realizar el perfilado de datos al trasladar los datos a un almacén de datos para el análisis empresarial. A menudo, cuando los datos se trasladan a un almacén de datos, se utilizan herramientas ETL para trasladar los datos. La creación de perfiles de datos puede ser útil para identificar qué problemas de calidad de los datos deben solucionarse en la fuente, y qué problemas de calidad de los datos pueden solucionarse durante el proceso de ETL.
¿Por qué perfilar los datos?
El perfilado de datos le permite responder a las siguientes preguntas sobre sus datos:
- ¿Están completos los datos? ¿Hay valores en blanco o nulos?
- ¿Son los datos únicos? ¿Cuántos valores distintos hay? ¿Hay datos duplicados?
- ¿Hay patrones anómalos en los datos? ¿Cuál es la distribución de los patrones en los datos?
- ¿Son éstos los patrones que se esperan?
- ¿Qué rango de valores existen y se esperan? ¿Cuáles son los valores máximos, mínimos y medios de los datos dados? ¿Son estos los rangos que usted espera?
Responder a estas preguntas le ayuda a asegurarse de que está manteniendo datos de calidad, que – las empresas se están dando cuenta cada vez más – es la piedra angular de un negocio próspero. Para obtener más información, consulte nuestro post sobre la calidad de los datos.
¿Cómo se perfilan los datos?
La creación de perfiles de datos puede realizarse de diferentes maneras, pero hay aproximadamente tres métodos básicos que se utilizan para analizar los datos.
La creación de perfiles de columna cuenta el número de veces que aparece cada valor dentro de cada columna de una tabla. Este método ayuda a descubrir los patrones dentro de sus datos.
La creación de perfiles entre columnas mira a través de las columnas para realizar un análisis de claves y dependencias. El análisis de claves explora las colecciones de valores de una tabla para localizar una posible clave primaria. El análisis de dependencia determina las relaciones de dependencia dentro de un conjunto de datos. Juntos, estos análisis determinan las relaciones y dependencias dentro de una tabla.
La creación de perfiles entre tablas busca entre ellas para identificar posibles claves externas. También intenta determinar las similitudes y diferencias en la sintaxis y los tipos de datos entre las tablas para determinar qué datos podrían ser redundantes y cuáles podrían mapearse juntos.
La validación de reglas se considera a veces el último paso en la creación de perfiles de datos. Se trata de un paso proactivo de adición de reglas que comprueban la corrección e integridad de los datos que se introducen en el sistema.
Estos diferentes métodos pueden ser realizados manualmente por un analista, o pueden ser realizados por un servicio que puede automatizar estas consultas.
Desafíos de la creación de perfiles de datos
La creación de perfiles de datos suele ser difícil debido al gran volumen de datos que tendrá que perfilar. Esto es especialmente cierto si usted está buscando en un sistema heredado. Un sistema heredado puede tener años de datos antiguos con miles de errores. Los expertos recomiendan segmentar los datos como parte de su proceso de perfilado de datos para poder ver el bosque por los árboles.
Si realiza manualmente el perfilado de los datos, necesitará que un experto ejecute numerosas consultas y examine los resultados para obtener información significativa sobre sus datos, lo que puede consumir valiosos recursos. Además, es probable que sólo pueda comprobar un subconjunto de sus datos globales, ya que es demasiado lento revisar todo el conjunto de datos.
Cómo puede ayudar Alooma
Si está realizando la creación de perfiles de datos en una fuente de datos de gran tamaño, considere la posibilidad de acoplarla con una herramienta como Alooma para ayudar a agilizar y automatizar el proceso de limpieza de sus datos.
Alooma es una moderna herramienta ETL que puede ayudar a automatizar la limpieza y la transformación de los datos antes de moverlos a un almacén de destino. Como parte de la evaluación de sus datos, puede identificar qué errores se pueden arreglar en la fuente, y qué errores puede reparar Alooma mientras los datos están en la tubería.
Alooma puede ayudarle a planificar. Una vez que decida qué datos desea perfilar y mover, nuestros expertos en datos pueden ayudarle a planificar, ejecutar y mantener su canalización de datos.
Alooma es seguro. Alooma se especializa en el traslado seguro de sus datos. Alooma encripta los datos en movimiento y en reposo, y se enorgullece de cumplir al 100% con las normas SOC 2 Tipo II, ISO27001, HIPAA y GDPR.
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