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Manipulación de datos con pandas
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A medida que la revolución de los datos sigue transformando el mundo, las empresas empiezan a darse cuenta de que prosperar en esta era pasa por mantener una arquitectura de datos bien ejecutada. Una arquitectura de datos describe la estructura de los activos de datos de una organización y cómo fluyen a través de ella. En esencia, la arquitectura de datos es el plano para gestionar los datos de forma que se administren correctamente y respondan a las necesidades del negocio. Pero ¿qué ocurre cuando se topan con datos de mala calidad?
Sin una arquitectura de datos bien definida, es difícil que las empresas liberen el verdadero valor de sus datos y, en el proceso, pueden desperdiciar muchos recursos. También pueden verse superadas por competidores con estrategias de datos más maduras. Para evitar ese destino, una de las cosas más importantes que deben asumir los líderes es que existen los datos de mala calidad y que tienen consecuencias.
Aquí exploramos qué son los datos de mala calidad, por qué importa la calidad de los datos y cuáles son las señales que los delatan.
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¿Qué son los datos de mala calidad?
Si definimos los datos de buena calidad como los que son adecuados para su propósito, podemos decir que los datos de mala calidad no lo son. Es decir, no son lo bastante buenos para respaldar los resultados para los que se usan.
A menudo, los datos en bruto pueden considerarse de mala calidad. Por ejemplo, los datos extraídos de redes sociales como Twitter son no estructurados y, en su estado original, no están listos para analizar ni para obtener información útil.
Sin embargo, los datos en bruto pueden convertirse en datos de buena calidad mediante limpieza y procesamiento, lo que suele llevar tiempo.
En pocas palabras: cualquier dato que carezca de estructura y presente problemas de calidad como inexactitud, incompletitud, inconsistencias o duplicidades puede considerarse un dato de mala calidad.
Por qué importa la calidad de los datos
La calidad de los datos se refiere al estado de los datos, cualitativa o cuantitativamente: mide su condición según factores como la precisión, la completitud, la consistencia, la fiabilidad y si están actualizados. Además de los datos de clientes, esto incluye datos de producto, de la empresa, de proveedores y mucho más.
Asegurarte de que tus datos son de buena calidad es fundamental. Para extraer valor de los datos, deben ser precisos, útiles para respaldar los resultados que buscamos y lo bastante buenos como para aprovechar al máximo los recursos disponibles.
¿Por qué se produce una mala calidad de datos?
Hay tres tipos principales de problemas de calidad de datos que afectan directamente a la eficiencia operativa:
- Error humano. Una de las causas más comunes es el error humano; suele darse cuando el proceso de entrada de datos carece de estandarización o cuando empleados introducen valores manualmente en hojas de cálculo. Ambos escenarios aumentan las probabilidades de error.
- Sistemas dispares. Las organizaciones suelen almacenar datos en varios sistemas inconexos con sus propias reglas. Construir un conjunto de datos puede implicar integrar varias fuentes de esos sistemas, lo que deriva en duplicidades, campos ausentes o etiquetas inconsistentes. También es posible que distintos campos signifiquen lo mismo pero se nombren de forma diferente en otro sistema.
- Datos no válidos. Todo cambia y las empresas evolucionan. Cuando esto ocurre, deben producirse cambios en los datos (p. ej., modificar el nivel de detalle de la estructura, retirar campos o actualizarlos). Sin embargo, puede que las personas analistas solo detecten los cambios necesarios justo cuando van a usar los datos.
Estos factores son la principal causa de datos de mala calidad y se convierten en un cuello de botella cuando llega el momento de utilizarlos.
Puedes aprender a mejorar la calidad de los datos en Python en este tutorial de limpieza de datos de DataCamp.
El coste de los datos de mala calidad
El coste de los datos deficientes puede variar según varios factores. En algunos casos, los costes se acumulan en procesos posteriores o por retrasos en operaciones críticas. En el peor de los casos, puede fallar por completo todo el proceso.
Veamos algunos de esos costes.
Conclusiones erróneas
Las conclusiones que extraemos de los datos dependen de su propia calidad. Por ejemplo, la dirección puede tomar una decisión clave basándose en insights sin darse cuenta de que las múltiples fuentes usadas contienen duplicados. Esa redundancia puede sesgar los resultados y alejarlos de la realidad, dando lugar a conclusiones equivocadas.
Gastos financieros
En un artículo sobre cómo justificar un plan para mejorar la calidad de los datos, la investigación de Gartner afirmaba que «las organizaciones creen que la mala calidad de los datos es responsable de pérdidas medias de 15 millones de dólares al año» y que «es probable que esto empeore a medida que los entornos de información se vuelvan más complejos, un reto que afrontan organizaciones de todos los tamaños».
Eficiencia organizativa
A medida que más empresas operan con los datos en el centro, la mala calidad impacta directamente en toda la organización. Por ejemplo, el equipo de ventas puede presentar productos al público equivocado, algo que se habría evitado con datos de buena calidad.
Problemas durante las migraciones
Imagina que una organización decide migrar de una plataforma a otra; la nueva puede tener reglas de gobierno y estandarización de datos diferentes a la anterior, lo que provocará problemas en la migración. También puedes encontrarte con que la plataforma almacena los datos en otro formato: esto dificulta mapearlos con precisión.
Un cuello de botella general
La mala calidad de los datos puede generar rápidamente cuellos de botella graves durante la transformación digital de una organización. Los problemas que surgen hay que solucionarlos, lo que implica pausar el proyecto. Repetir esto varias veces pasa una factura enorme al ritmo de adopción y a los recursos.
10 señales de datos de mala calidad
La calidad de la entrada determina la calidad de la salida. Es prácticamente imposible generar informes precisos y fiables con datos incompletos, inconsistentes o corruptos: si entra basura, sale basura.
Entonces, ¿cómo saber si tu organización sufre un problema de calidad de datos? Estas son diez señales a tener en cuenta (sin orden específico):
#1 Falta información importante
Pueden existir varias causas de datos ausentes: fallos de equipos, archivos perdidos, entrada de datos incompleta, etc. Aunque no es raro que falte algo de información en cualquier conjunto, la ausencia de datos clave plantea muchos retos. Estos son los tres principales:
- La ausencia de datos reduce la potencia estadística, y con ello las posibilidades de detectar un efecto real.
- La falta de datos puede sesgar la estimación de los parámetros.
- La ausencia de información crucial puede reducir la representatividad de las muestras.
Puedes aprender más sobre cómo tratar los datos ausentes en Python con nuestro curso online.
#2 Tareas mecánicas que exigen demasiado esfuerzo y tiempo
Si sientes que la mayor parte de tu tiempo se va en tareas manuales, probablemente tengas datos de mala calidad. Una estrategia de gestión de datos ineficaz (o inexistente) puede llevarte a organizar manualmente datos de varias fuentes, perseguir a personas para cubrir huecos y volcar esa información en hojas de cálculo.
#3 No hay suficientes insights accionables
Los insights accionables son conclusiones a partir de datos que se pueden traducir directamente en una acción o respuesta. Deben ser relevantes, específicos y valiosos para quien decide.
Su valor está en la nueva información que aportan. Eso no significa que deban venir de un conjunto totalmente nuevo. Si tus datos solo te dicen cosas que ya sabes con certeza, no aportan valor ni son relevantes.
#4 Analizar los datos es complicado
Necesitas normalizar tus datos para:
- Asegurar que la tabla solo contenga datos directamente relacionados con la clave primaria.
- Garantizar que cada campo contenga exactamente un elemento de datos.
- Eliminar datos redundantes.
Sin datos normalizados, el análisis puede ser extremadamente difícil, ya que cada fuente vendrá con sus propios formatos, campos y etiquetas que varían entre sí.
#5 Se pierden oportunidades
La sensación de no exprimir al máximo tus datos puede rondarte constantemente, especialmente si no confías en tu estrategia actual. Una señal clara de que dependes de malos datos es que aumentan los riesgos innecesarios, dejándote expuesto ante cambios repentinos.
#6 Los insights no llegan a tiempo
Debes tener acceso inmediato a los datos en un repositorio centralizado. Esto te permite generar informes de forma rápida y sencilla, entre otros beneficios: menos redundancia, lo que minimiza errores y simplifica el acceso a la información.
Con datos centralizados, toda la organización trabaja con el mismo plano y sigue las mismas reglas. La idea es evitar las discrepancias que surgen al usar datos y herramientas dispares.
#7 Demasiados errores en los datos
Las personas cometemos errores. Es irreal esperar datos perfectos cuando alguien introduce información manualmente. Los datos deben auditarse. Esto también ayuda a aclarar si los errores proceden del proveedor del sistema o de fallos humanos.
#8 Falta de confianza en quienes deciden
Los datos deberían generar confianza. Contar con datos fiables es un requisito básico para tomar decisiones basadas en datos. Cuando las personas que deciden no confían en los datos, tienden a volver a lo de siempre: decisiones por intuición y suposiciones informadas.
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#9 Falta de visibilidad de métricas clave del negocio
Cuando los indicadores clave de rendimiento (KPI) no están disponibles en tiempo real, se vuelve difícil saber qué acciones tendrán mayor impacto.
#10 Experiencia de cliente fragmentada
Una señal clara (y posiblemente costosa) de que tienes malos datos es cuando las personas reciben contenidos que no encajan con su etapa del proceso de compra. Hoy en día, las personas consumidoras ya no «quieren» una experiencia personalizada: la esperan. Si no reciben una experiencia personalizada en todos los puntos de contacto, la experiencia se percibe como desconectada.
Si reconoces varias de estas señales en tu organización, hay motivos para preocuparse: probablemente exista un problema de calidad de datos. Descubre más sobre cómo crear motores de recomendación en Python con nuestro curso online.
Cómo gestionar los datos de mala calidad
Esperemos que ya tengas claro que no todos los datos son buenos. La mejor forma de gestionar los datos de mala calidad es evitar que se generen en origen. Sin embargo, si ya estás lidiando con ellos, no siempre es fácil imponer esta solución.
Estos pasos te ayudarán a gestionar los datos de mala calidad cuando ya los has recopilado:
Paso 1: acepta la realidad
Tienes datos de mala calidad. Acéptalo. Si no reconoces el problema, es poco probable que tomes medidas para mejorarlo.
Paso 2: actualiza tus datos
Con tu conocimiento sobre cómo identificar malos datos, toca limpiarlos; probablemente implique actualizar registros existentes.
Paso 3: implanta un programa de calidad de datos
Los programas de calidad de datos reducen el riesgo de errores y establecen procesos comunes y fiables para apoyar el uso y la producción de datos.
Paso 4: mejora las técnicas de recogida
Aplica mejores técnicas para captar datos: puede implicar no pedir información innecesaria y explicar por qué necesitas ciertos datos, cómo piensas usarlos y qué gana tu cliente al compartirlos.
Paso 5: forma a tu entorno
Para gestionar mejor los datos, las personas empleadas deben saber cómo recogerlos, tratarlos, eliminarlos y administrarlos.
La clave está en atajar el problema en el origen. Si ya has recopilado datos de mala calidad, acepta su estado y realiza la limpieza y las actualizaciones necesarias. Después de ponerlos en orden, es crucial reducir el riesgo de volver a caer en lo mismo implantando un programa de calidad de datos que mejore las técnicas de gestión en tu organización. ¿Tienes suficientes habilidades en datos? Aprende a responder preguntas del mundo real con datos con el itinerario de habilidades Data Skills for Business de DataCamp.
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Preguntas frecuentes sobre datos de mala calidad
¿Qué es la calidad de los datos?
La calidad de los datos es una medida de su estado basada en la precisión, la completitud, la consistencia, la fiabilidad y si están actualizados.
¿Cuáles son las causas más comunes de los problemas de calidad de datos?
Los problemas de calidad de datos pueden surgir por varios motivos, pero las tres causas principales que afectan directamente a la eficiencia operativa son: 1) error humano, 2) sistemas dispares y 3) datos no válidos.
¿Cuáles son las consecuencias de los datos de mala calidad?
La mala calidad de los datos puede dañar gravemente tu negocio porque supone un gran cuello de botella. Sus costes incluyen conclusiones erróneas, altos costes financieros, problemas de migración y menor eficiencia organizativa.
¿Cómo saber si mis datos son de mala calidad?
Algunas señales de alarma que indican que tus datos son de mala calidad incluyen:
- La misma pregunta devuelve respuestas distintas
- Los insights no llegan a tiempo / Se pierden oportunidades
- Tareas mecánicas que requieren demasiado esfuerzo y tiempo
- Quejas de clientes sobre el desconocimiento de transacciones previas por parte del personal
- Desacuerdos entre equipos respecto al rendimiento de la organización
- Fracasos recurrentes en migraciones de datos por su mala calidad
- Cifras de rendimiento poco fiables pese a múltiples data warehouses y data lakes
- Las personas no confían en el sistema y mantienen sus propios almacenes de datos
- Analizar los datos es difícil
- Falta información importante
