Empieza por analizar el conjunto de datos antes de modificarlo
La forma más rápida de complicar un proyecto de limpieza de datos es empezar a editar filas antes de comprender el conjunto de datos. Empieza por analizar el perfil: número de filas, porcentaje de celdas en blanco, valores únicos, patrones de duplicados, formatos de los campos, anomalías evidentes y relaciones entre columnas importantes.
La elaboración de perfiles te proporciona una referencia y revela si el problema es aislado o sistémico. Además, ayuda a distinguir entre los asuntos que pueden estandarizarse automáticamente y los registros que requieren una valoración.
Estandarizar los formatos y los valores permitidos
Un formato inconsistente puede hacer que un mismo valor se vea diferente para los sistemas y los analistas. Las fechas, los números de teléfono, los nombres de países, las abreviaturas de comunidades autónomas, las divisas, el uso de mayúsculas y minúsculas, las etiquetas de categorías y los sufijos de las empresas son ejemplos habituales.
Define el formato de destino antes de comenzar con los cambios en bloque. Una regla de limpieza debe ser lo suficientemente repetible como para que otra persona pueda aplicarla al siguiente archivo y obtener el mismo resultado.
- Utiliza un único formato de fecha dentro de un campo
- Normalizar los valores de país y estado
- Definir las normas de mayúsculas y minúsculas para los nombres y las etiquetas
- Estandarizar las categorías controladas y las listas de selección
- Documenta por separado los valores nulos, desconocidos y no aplicables
Elimina los duplicados basándote en reglas de negocio, no solo en los nombres
La detección de duplicados rara vez es tan sencilla como comparar nombres exactos. Los nombres de las empresas pueden variar debido a la puntuación, las abreviaturas, los sufijos legales, las filiales o los nombres de marca. Las personas pueden tener el mismo nombre, cambiar de empresa o aparecer con varias direcciones de correo electrónico.
Utiliza identificadores más sólidos siempre que sea posible, como dominios, ID de cuenta, direcciones de correo electrónico, URL de perfil o claves del sistema. A continuación, define qué registro prevalece y qué campos deben conservarse al fusionar los registros.
Tratar los valores que faltan de forma deliberada
Un campo en blanco puede significar que nunca se recopiló el valor, que la fuente no lo conocía, que el campo no es aplicable o que el valor no superó la validación. Estas situaciones no siempre deben tratarse de la misma manera.
Antes de rellenar los campos en blanco, comprueba si ese campo es realmente obligatorio. Si lo es, decide si el valor que falta debe buscarse, obtenerse de una fuente fiable, marcarse para su revisión o dejarse en blanco indicando el motivo en la documentación.
Validar los campos que generan riesgos posteriores
La validación comprueba si un valor cumple las normas exigidas por el flujo de trabajo. Esto puede incluir la sintaxis y la verificación del correo electrónico, la existencia del dominio, los intervalos permitidos, las relaciones obligatorias, los identificadores válidos o la coherencia entre campos.
Da prioridad a la validación en función del impacto. Un campo que se utilice para dirigir registros, hacer coincidir cuentas, importar datos a una plataforma o activar procesos automatizados merece controles más estrictos que un campo de notas descriptivas.
Distinguir entre las correcciones automáticas y las decisiones discrecionales
Algunas tareas de limpieza son ideales para aplicar lógica de código o de hoja de cálculo: eliminar espacios en blanco, normalizar las mayúsculas y minúsculas, asignar etiquetas conocidas, comprobar formatos y detectar duplicados exactos. Otras requieren investigación y criterio, como decidir si dos empresas son la misma entidad o qué etiqueta sectorial refleja mejor la actividad empresarial.
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Finaliza con el control de calidad y un registro de cambios documentado
Tras la limpieza, vuelve a perfilar el archivo. Compara el número de duplicados, los valores que faltan, los registros no válidos y la distribución de los campos clave con la referencia original. Toma una muestra de las filas modificadas para confirmar que las reglas de limpieza no han generado nuevos errores.
Lleva un registro de las transformaciones aplicadas, los supuestos de origen, las reglas de fusión y los campos que aún requieren atención. Un archivo bien organizado resulta más valioso cuando el proceso se puede repetir la próxima vez que cambien los datos.
Common questions
¿Qué es la limpieza de datos?
La limpieza de datos, también denominada depuración de datos, es el proceso de identificar y corregir errores, incoherencias, duplicados, valores que faltan y problemas estructurales, con el fin de que los datos sean más precisos y fáciles de utilizar.
¿Cuáles son los pasos habituales para la limpieza de datos?
Entre los pasos habituales se incluyen la elaboración de perfiles, la estandarización, la deduplicación, el tratamiento de los valores que faltan, la validación, la revisión manual de los registros ambiguos y el control de calidad final.
¿Se puede automatizar la limpieza de datos?
Muchas tareas repetitivas pueden automatizarse, pero la correspondencia de entidades, las clasificaciones ambiguas, las fuentes contradictorias y otros casos que requieren un alto grado de criterio suelen seguir necesitando una revisión humana.
¿Es necesario limpiar los datos antes de la migración?
Por lo general, sí, en el caso de los campos y registros que se van a migrar. La limpieza previa a la asignación y la importación reduce los registros duplicados, los valores no válidos y los problemas de transformación en el sistema de destino.
Final thoughts
La limpieza de datos es el proceso de detectar y corregir errores, incoherencias, duplicados, valores que faltan y problemas estructurales, de modo que se pueda confiar en un conjunto de datos para la tarea que debe realizar. No se trata de un trabajo meramente superficial. Los datos limpios reducen las coincidencias erróneas, las importaciones fallidas, los informes poco fiables y los contactos duplicados, y evitan revisiones manuales innecesarias en fases posteriores.
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