¿Qué es la generación de perfiles de datos?
¿Qué es la generación de perfiles de datos?
La generación de perfiles de datos es el proceso de revisar los datos de una organización para comprender la información existente, cómo se almacena y las interconexiones entre los diferentes conjuntos de datos. Las grandes empresas recopilan datos de cientos o miles de fuentes, y esto puede provocar redundancia, inconsistencias y otros problemas de precisión de los datos que afectarán a los futuros proyectos de análisis. La generación de perfiles de datos tiene como objetivo evaluar la calidad de los datos mediante herramientas de automatización que identifican y notifican los patrones de contenido y uso. Es un paso crucial de preprocesamiento antes de que los datos puedan utilizarse para el análisis y la inteligencia empresarial.
¿Qué es un perfil de datos?
Un perfil de datos es un informe que ofrece información detallada sobre los atributos de los datos de una empresa y cualquier posible problema de calidad de los datos que pueda contener. El informe se centra en los metadatos y la información estadística, y proporciona a los investigadores una visión general completa del contenido de los datos.
Las medidas estadísticas de un perfil de datos ayudan a determinar la calidad de los datos. Proporcionan información sobre los valores mínimos y máximos, los datos de frecuencia, la variación, la media y la moda, los percentiles y otros datos sobre la distribución de los datos.
La sección de metadatos del informe ofrece información sobre el tipo de datos que recopila una empresa. Incluye aspectos estructurales, análisis de claves externas para comprender las relaciones entre los conjuntos de datos y análisis de integridad referencial para validar la coherencia en las diferentes tablas.
¿Por qué es importante la generación de perfiles de datos?
Estos son los beneficios de la generación de perfiles de datos.
Mejora de la organización de los datos
No es raro que las grandes empresas tengan varios conjuntos de datos que comparten información o incluyen detalles similares. Al utilizar la generación de perfiles de datos, las empresas pueden identificar el origen de los datos y determinar qué campos se superponen entre sí. Identificar la redundancia puede ayudar a limpiar los datos, mejorar la organización y facilitar mejores procesos basados en datos. Los mejores estándares de calidad de los datos ayudan a mejorar todos los procesos basados en datos en una empresa y, al mismo tiempo, reducen los costos operativos asociados con la duplicación de esfuerzos.
Mejora de la colaboración
Los informes de generación de perfiles de datos también generan información sobre la propiedad y el linaje. La organización obtiene una mejor comprensión de quién es el propietario de qué datos y dónde se originan. Este conocimiento mejora la responsabilidad y promueve una colaboración más eficaz.
Agilización de los flujos de trabajo
La generación de perfiles de datos abarca procesos automatizados que facilitan la identificación de metadatos y el seguimiento de los flujos de datos. Sus investigadores de datos pueden dedicar menos tiempo a largos procesos de identificación manual y centrarse en tareas que requieren más experiencia técnica. También puede eliminar cualquier redundancia o inexactitud y asegurarse de que todos los datos utilizados cumplen con un estándar más alto.
Gobernanza centralizada
La generación de perfiles de datos centraliza la información sobre los datos y proporciona una vista en un solo panel de dónde se almacenan los datos, quién es el propietario y qué información se superpone. Puede superar los silos de datos y mejorar el acceso a los datos. Adoptar un enfoque holístico para documentar y mapear los datos garantiza que todos los miembros de la organización comprendan mejor sus datos. La generación de perfiles también demuestra la relación entre los diferentes conjuntos de datos y rastrea cómo se mueven por el sistema, lo cual es fundamental para el cumplimiento.
¿Cuáles son los casos de uso de la generación de perfiles de datos?
Hay varios casos de uso de generación de perfiles de datos.
Calidad de los datos
Si se produce un error en una operación de datos, una de las maneras más sencillas de localizar la causa es crear un perfil de los datos. Un informe de perfil de datos indica si los datos están incompletos, son inexactos o contienen un carácter inesperado que podría estar causando el error. Los ingenieros de datos pueden ejecutar perfiles de datos con frecuencia para verificar que las operaciones de datos funcionan según lo esperado y garantizar que los datos sigan siendo de alta calidad.
Migración de los datos
Los ingenieros de datos pueden utilizar los informes de perfiles de datos para identificar cuándo los sistemas de datos están bajo estrés y determinar los ajustes necesarios para mejorar la eficiencia operativa. Los informes de perfiles de datos pueden guiar las decisiones de migración a la nube o a cualquier configuración nueva. Los arquitectos de datos pueden recopilar rápidamente la información necesaria para trabajar de manera más eficiente y agilizar el desarrollo de la canalización de datos.
Administración de datos maestros
Los datos maestros son los datos principales que se utilizan en una organización y, por lo general, describen clientes, productos, proveedores u otros activos clave. Las aplicaciones de administración de datos maestros (MDM) son soluciones de software que permiten a las organizaciones administrar y mantener la coherencia y precisión de sus datos maestros. Cuando los equipos trabajan en aplicaciones maestras de MDM, utilizan perfiles de datos para comprender qué sistemas están integrados por el proyecto, el alcance de la aplicación y si hay inconsistencias en los datos. Las empresas pueden utilizar la generación de perfiles de datos para identificar los problemas de calidad de los datos, los valores nulos y los errores lo antes posible, lo que acelera la estandarización de los datos y respalda la MDM.
¿Qué tipos de generación de perfiles de datos existen?
Existen varias técnicas diferentes de generación de perfiles de datos.
Detección de estructuras
La generación de perfiles de datos para la detección de estructuras es una estrategia que garantiza que todos los datos sean coherentes en una base de datos. Comprueba todos los datos de un campo específico para verificar que están en el formato correcto y que están estructurados de forma coherente con todas las demás entradas del campo. Por ejemplo, la detección de estructuras puede verificar que todos los números móviles de una lista tengan el mismo número de dígitos y marcar los que tengan valores que falten o sean incompatibles.
Detección de contenido
La generación de perfiles de datos de detección de contenido es una estrategia que busca cualquier problema sistémico en los datos. Estos errores pueden adoptar la forma de valores incorrectos o de elementos individuales mal estructurados dentro de la base de datos.
Detección de relaciones
La generación de perfiles de datos para la detección de relaciones consiste en rastrear cómo se conectan los diferentes conjuntos de datos, cuáles se utilizan con otros y cómo se superponen los conjuntos de datos. Este estilo de generación de perfiles inspecciona primero los metadatos para determinar qué relaciones son más prominentes entre los conjuntos de datos y, a continuación, estrecha el hilo conductor entre los campos para mostrar una visión más holística de la relación.
Detección de metadatos
La generación de perfiles de datos de detección de metadatos compara los datos con su estructura esperada mediante la evaluación de sus metadatos. Comprueba que los datos se comportan y funcionan según lo esperado. Por ejemplo, si un campo pretende ser numérico pero recibe respuestas en orden alfabético, la detección de metadatos marcará esta discrepancia como un error para su posterior revisión.
Generación de perfiles basados en campos
La generación de perfiles basados en campos es una estrategia que identifica los problemas de calidad de los datos en un solo campo comprobando que el tipo de datos y las características coinciden. Este enfoque puede ayudar a identificar inconsistencias en los datos o cualquier valor atípico que pueda sesgar los datos.
La generación de perfiles de varios campos emplea una estrategia similar para comprender la relación entre dos campos distintos. También conocido como generación de perfiles entre campos o entre tablas, verifica que dos campos sean compatibles si sus datos dependen uno del otro. Por ejemplo, una comprobación podría verificar si el estado coincide con el código postal correspondiente en las listas de direcciones de los clientes.
¿Cómo funciona la creación de perfiles de datos?
Estas son las etapas principales por las que pasa la creación de perfiles de datos.
Preparación
La preparación consiste en describir lo que quiere lograr con la creación de perfiles de datos. Esto comenzará con la identificación de qué forma de creación de perfiles de datos es más eficaz para lograr sus objetivos empresariales. En esta etapa, también identificará los campos de metadatos que desee investigar.
Detección de datos
A continuación, identificará qué datos hay en su sistema. Esta etapa tiene como objetivo recopilar información sobre la estructura de los datos, sus formatos, contenido y posibles relaciones entre los conjuntos de datos. En esta etapa, puede realizar un análisis estadístico para determinar ciertas características de los datos.
Normalización
La normalización garantiza que los formatos y las estructuras de todos los datos estén alineados. En esta etapa, también eliminará los datos duplicados y las redundancias, lo que reducirá la cantidad total de datos que deben limpiarse en el siguiente paso. Si necesita aplicar reglas empresariales para normalizar sus datos, aquí es donde tiene lugar la validación de las reglas de datos.
Limpieza
La limpieza implica detectar y eliminar errores, enriquecer los datos conectándolos con otros orígenes de datos y corregir las inconsistencias en los conjuntos de datos más amplios.
Mejora
Por último, el proceso de creación de perfiles de datos se centra en la mejora, lo que implica supervisar la calidad de los datos para garantizar que cualquier problema se resuelva lo antes posible. Si tiene ciertos objetivos de gobernanza o estrategia de datos, en esta etapa puede garantizar el cumplimiento y verificar que los datos se reciben y distribuyen correctamente en toda la organización.
¿Cuáles son las funciones comunes de la generación de perfiles de datos?
Estas son las herramientas y funciones comunes de la generación de perfiles de datos.
Funciones matemáticas
Las funciones matemáticas de la generación de perfiles de datos son métodos para calcular la integridad de los datos e identificar cualquier patrón que exista en un conjunto de datos. Por ejemplo, valor absoluto, potencia, registro, etc.
Funciones agregadas
Las funciones agregadas se centran en recopilar varios campos de filas o columnas y, a continuación, devolver un valor singular para resumir esa información. Por ejemplo, promedio, recuento, máximo, varianza, etc.
Funciones de texto
Las funciones de texto son estrategias para inspeccionar las entradas de datos en orden alfabético y ayudan a evaluar la calidad de los datos de estos campos de cadenas de caracteres e interactuar con ellos. Por ejemplo, buscar, caracteres, recortar, etc.
Funciones de fecha y hora
Las funciones de fecha y hora permiten a los investigadores inspeccionar los datos que incluyen estos campos. Puede investigar fechas u horas específicas, calcular la diferencia entre fechas o devolver información específica desde estos campos. Por ejemplo, convertir zonas horarias, devolver el mes, el año y el día de una fecha determinada, etc.
Funciones de ventana
Las herramientas de generación de perfiles de datos con funciones de ventana le permiten investigar la información basada en columnas. Puede llevar a cabo la generación de perfiles entre columnas y la generación de perfiles de columnas en una ventana de datos continua. Por ejemplo, recuento continuo de ventanas, máximo, etc.
Funciones web
Las funciones web funcionan en cadenas que contienen contenido XML. Para cualquier dato conectado a un servicio web, estas funciones son herramientas de investigación eficaces. Por ejemplo, convertir campos de datos o extraer un valor de un objeto JSON.
¿Cómo puede AWS cumplir con sus requisitos de creación de perfiles de datos?
El catálogo de Amazon SageMaker proporciona puntuaciones de calidad de datos que le ayudan a comprender las diferentes métricas de calidad, como la integridad, la puntualidad y la precisión de sus orígenes de datos. El catálogo de Amazon SageMaker se integra con la calidad de datos de AWS Glue y ofrece las API para integrar métricas de calidad de datos desde soluciones de calidad de datos de terceros. Los usuarios de datos pueden ver cómo cambian las métricas de calidad de datos a lo largo del tiempo para sus activos suscritos. Para crear y ejecutar las reglas de calidad de datos, puede utilizar la herramienta de calidad de datos que prefiera, como la calidad de datos de AWS Glue. Con las métricas de calidad de datos de SageMaker Catalog, los consumidores de datos pueden visualizar las puntuaciones de calidad de datos de los activos y las columnas, lo que ayuda a generar confianza en los datos que utilizan para tomar decisiones.
AWS Glue es un servicio de integración de datos sin servidor que simplifica el proceso de descubrimiento, preparación y combinación de datos para el análisis, IA y ML, y el desarrollo de aplicaciones. Proporciona todas las capacidades necesarias para la integración de datos, lo que le permite empezar a analizar sus datos y utilizarlos en cuestión de minutos, en lugar de meses.
AWS Glue DataBrew es la característica de preparación visual de datos de AWS Glue que proporciona capacidades de creación de perfiles de datos. Puede:
- Elegir entre más de 250 transformaciones prediseñadas para automatizar las tareas de preparación de datos sin necesidad de escribir ningún tipo de código.
- Filtrar automáticamente las anomalías, convertir los datos a formatos estándar y corregir los valores no válidos.
- Utilizar inmediatamente los datos preparados para proyectos de análisis, IA y ML.
La creación manual de reglas de calidad de datos mediante la escritura de código para monitorear las canalizaciones de datos es un desafío importante en la creación de perfiles de datos. Calidad de datos de AWS Glue es otra característica que calcula automáticamente las estadísticas, recomienda reglas de calidad de datos, monitorea y le avisa cuando detecta problemas.
Para comenzar con la creación de perfiles de datos en AWS, cree una cuenta gratuita hoy mismo.