El Data Wrangling, o también conocido como Data Munging o organización de datos, es un término general que describe los procesos para transformar datos sin procesar en formatos más fáciles de usar. El data wrangling es el acto de transformar, limpiar y enriquecer los datos para que sean más aplicables, consumibles y útiles para tomar decisiones comerciales más inteligentes mediante el análisis de datos. El data wrangling es sumamente importante porque a la hora de tomar decisiones, si los datos están incompletos, no son fiables o son defectuosos, los análisis también lo estarán, lo que reducirá el valor de cualquier información obtenida. Por eso, aquí en Eseid Business School te mostraremos las diferentes técnicas y herramientas en una guía completa.

Entendiendo el Data Wrangling: Introducción y Aplicaciones

La cantidad de datos y procesos que las empresas y organizaciones tienen que procesar es descomunal. De ahí la importancia de organizar de mejor forma dichos datos para acelerar los resultados deseados.

Por ello, en este artículo vamos a mostrarte:

• La definición del Data Wrangling
• La importancia del Data Wragling
• Principios básicos del Data Wragling
• Principales herramientas de Data Wrangling

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¿Qué es el Data Wrangling y por qué es importante?

El Data Wrangling, también conocido como preparación de datos o Data Munging, es el proceso de limpieza, transformación y preparación de datos crudos para su posterior análisis. Implica realizar una serie de tareas como la eliminación de datos redundantes o irrelevantes, la corrección de errores, la estandarización de formatos, la normalización de datos, la integración de múltiples fuentes de datos y la creación de variables derivadas.

El Data Wrangling es importante por varias razones:

• Mejora la calidad de los datos: El proceso de limpieza y transformación ayuda a garantizar que los datos sean precisos, coherentes y confiables. Esto es fundamental para obtener resultados precisos y confiables en el análisis posterior.
• Facilita el análisis de datos: Al preparar los datos de manera adecuada, se simplifica y agiliza el análisis posterior. Los datos limpios y bien estructurados permiten realizar consultas, realizar cálculos y obtener información relevante de manera más eficiente.
• Permite la integración de datos: En muchos casos, los datos provienen de diferentes fuentes y pueden tener formatos y estructuras diferentes. El Data Wrangling facilita la integración de estos datos dispares, lo que permite obtener una visión más completa y precisa de la información.
• Ayuda a identificar patrones y tendencias: Al limpiar y transformar los datos, se pueden descubrir patrones ocultos, identificar tendencias y realizar análisis más profundos. Esto brinda información valiosa para la toma de decisiones y la generación de conocimientos.

A continuación, vamos a seguir con la guía para que puedas entender y aplicar el Data Wrangling de la forma correcta.

Los principales pasos en el proceso de Data Wrangling

Existen diferentes formas de realizar un proceso de Data Wrangling, pero todos coinciden en los siguientes 3 pasos principales: 

Paso 1: Identificación y eliminación de datos irrelevantes

En esta etapa se lleva a cabo un exhaustivo análisis de los datos con el objetivo de determinar cuáles registros o variables no son pertinentes para el análisis en cuestión. Esto implica examinar cuidadosamente cada dato y evaluar su relevancia en función de los objetivos y las preguntas que se buscan responder. Durante este proceso, se pueden eliminar registros completos si no aportan valor o contienen información incompleta, errónea o duplicada. Asimismo, se pueden descartar variables que no aportan insights significativos o que tienen una alta cantidad de valores faltantes.

La eliminación de datos irrelevantes es crucial para asegurar que el conjunto de datos utilizado en el análisis sea preciso, coherente y conciso. Al reducir el ruido y la información superflua, se maximiza la eficiencia y se evita que los resultados se vean distorsionados o sesgados por elementos no relevantes. Es importante destacar que la identificación y eliminación de datos irrelevantes requiere un conocimiento profundo del contexto y los requisitos del análisis en curso. Además, es necesario contar con criterios claros y objetivos para determinar qué datos se consideran irrelevantes. Esto garantiza que se tomen decisiones fundamentadas y consistentes en todo el proceso de Data Wrangling.

Paso 2: Corrección de errores e inconsistencias de formato

Debes llevar a cabo diversas acciones para abordar y resolver cualquier tipo de error presente en los datos. Esta etapa busca mejorar la calidad y la integridad de los datos, garantizando que estén en un estado adecuado para su posterior análisis.

Para comenzar, se identifican y se tratan los valores atípicos, que son datos que se desvían significativamente de la norma y pueden afectar negativamente los resultados del análisis. Estos outliers pueden ser corregidos, eliminados o tratados de forma especial, según la naturaleza del análisis y el contexto de los datos.

Además, se abordan los datos faltantes, es decir, aquellos registros o variables que no tienen información completa, como NULL o N/A. En esta etapa, se pueden aplicar diferentes técnicas para completar o imputar los valores faltantes, como el uso de técnicas estadísticas (como la imputación por media o por regresión) o el uso de métodos basados en el conocimiento del dominio.

Otro aspecto importante en este paso es la estandarización de formatos. Esto implica asegurarse de que los datos se presenten en un formato coherente y consistente, lo que facilita su comparación y análisis posterior. Por ejemplo, se pueden estandarizar las fechas en un formato común, convertir las unidades de medida a un sistema estándar o asegurarse de que los códigos o identificadores sigan una estructura uniforme.

Además, se resuelven las discrepancias y las inconsistencias en los datos. Esto implica abordar problemas como duplicados, registros contradictorios o incompatibilidades entre diferentes fuentes de datos. Se realizan comparaciones, validaciones cruzadas y reconciliaciones para garantizar que los datos sean coherentes y confiables.

Paso 3: Transformación y enriquecimiento de los datos

En la etapa de transformación y enriquecimiento de los datos en el proceso de Data Wrangling, se realizan diversas acciones para convertir los datos en un formato más útil, comprensible y adecuado para el análisis posterior. Estas acciones incluyen la aplicación de transformaciones, la creación de variables derivadas y la integración de datos adicionales para enriquecer la información disponible.

Una de las principales tareas en esta etapa es la transformación de los datos. Esto implica aplicar operaciones matemáticas, funciones estadísticas o algoritmos específicos para modificar o ajustar los valores existentes. Por ejemplo, se pueden realizar transformaciones logarítmicas, escalado de datos, normalización estadística u otras técnicas para modificar la distribución de los datos y cumplir con los requisitos del análisis.

Además, se pueden crear variables derivadas a partir de los datos existentes. Estas variables se generan mediante cálculos o combinaciones de las variables originales y pueden proporcionar información adicional o más específica para el análisis. Por ejemplo, a partir de la fecha de nacimiento, se puede crear una variable de edad, o a partir de la información de ubicación, se puede crear una variable que identifique la región geográfica.

Asimismo, la integración de datos adicionales es otro aspecto importante en esta etapa. Esto implica combinar datos de diferentes fuentes para enriquecer el conjunto de datos original. Por ejemplo, se pueden agregar datos demográficos, datos meteorológicos, datos económicos u otras fuentes relevantes que proporcionen información adicional y contextual al análisis.

Además de estas acciones, durante la transformación y enriquecimiento de los datos, también se pueden realizar otras tareas como la reducción de dimensionalidad, la codificación de variables categóricas, la selección de características relevantes o la agregación de datos a diferentes niveles de granularidad.

Análisis profundo de las principales herramientas de Data Wrangling

Existen diversas herramientas que puedes utilizar, por ello te mostramos las principales: 

Python y Pandas: Un match ideal para el manejo de datos

¡Absolutamente! Python y la biblioteca Pandas son una combinación poderosa y altamente efectiva para el manejo de datos. Pandas es una biblioteca de código abierto que proporciona estructuras de datos flexibles y herramientas de análisis de datos fáciles de usar, construidas sobre el lenguaje de programación Python.

Ventajas de usar Python en Data Wrangling

Aquí hay algunas razones por las que Python y Pandas son un match ideal para el manejo de datos:

• Sintaxis clara y legible: Python tiene una sintaxis intuitiva y fácil de entender, lo que facilita el manejo y la manipulación de datos. Pandas se basa en Python y utiliza una sintaxis similar, lo que hace que el código sea legible y comprensible incluso para aquellos que están comenzando en el análisis de datos.
• Estructuras de datos poderosas: Pandas proporciona dos estructuras de datos fundamentales, los DataFrames y las Series. Los DataFrames son tablas bidimensionales que contienen filas y columnas, similares a una hoja de cálculo, mientras que las Series son arreglos unidimensionales etiquetados. Estas estructuras de datos flexibles permiten almacenar y manipular datos de manera eficiente.
• Amplias funcionalidades: Pandas ofrece una amplia gama de funciones y métodos para el manejo de datos. Permite realizar operaciones de limpieza, filtrado, agrupación, ordenamiento, unión y transformación de datos de manera sencilla. También proporciona herramientas para el cálculo de estadísticas descriptivas, manipulación de fechas y manejo de datos faltantes.
• Integración con otras bibliotecas: Python es un lenguaje versátil y cuenta con una amplia gama de bibliotecas y herramientas para el análisis de datos y el aprendizaje automático. Pandas se integra sin problemas con estas bibliotecas, como NumPy, Matplotlib, scikit-learn y TensorFlow, lo que permite realizar análisis avanzados y construir modelos predictivos con facilidad.
• Comunidad activa y soporte: Python y Pandas cuentan con una comunidad activa de desarrolladores que contribuyen con mejoras, resuelven problemas y comparten recursos. Esto significa que hay una gran cantidad de documentación, tutoriales y ejemplos disponibles en línea, lo que facilita el aprendizaje y la resolución de problemas.

Cómo utilizar Pandas para limpiar tus datos

Pandas es una biblioteca de Python ampliamente utilizada para el manejo y análisis de datos. Proporciona numerosas funciones y métodos para limpiar y transformar datos de manera eficiente. A continuación, te mostraré algunos pasos comunes para limpiar tus datos utilizando Pandas:

1. Importar la biblioteca: Primero, debes importar Pandas en tu script de Python:

«`python

import pandas as pd

«`

2. Cargar los datos: Utiliza la función `read_csv()` de Pandas para cargar tus datos desde un archivo CSV u otro formato compatible. Por ejemplo:

«`python

data = pd.read_csv(‘datos.csv’)

«`

3. Explorar los datos: Utiliza métodos como `head()`, `info()` y `describe()` para obtener una vista general de tus datos y comprender su estructura. Esto te ayudará a identificar problemas y decidir qué acciones de limpieza son necesarias.
4. Manejar valores faltantes: Los valores faltantes son comunes en los conjuntos de datos y pueden afectar el análisis. Puedes utilizar métodos como `isna()` para identificar valores faltantes y luego decidir cómo tratarlos. Puedes eliminar filas o columnas con valores faltantes usando `dropna()`, o rellenar los valores faltantes con `fillna()`.
5. Eliminar duplicados: Los datos duplicados pueden afectar la precisión de los resultados del análisis. Utiliza el método `duplicated()` para identificar duplicados y el método `drop_duplicates()` para eliminarlos.
6. Filtrar y corregir valores atípicos: Los valores atípicos pueden ser errores o datos que se desvían significativamente de la norma. Utiliza técnicas estadísticas como el rango intercuartil (IQR) o desviación estándar para identificar y filtrar valores atípicos.
7. Estandarizar formatos: Asegúrate de que los datos estén en un formato coherente y consistente. Utiliza métodos como `str.lower()` o `str.upper()` para convertir cadenas de texto a minúsculas o mayúsculas, y las funciones de manipulación de texto de Pandas para estandarizar formatos específicos.
8. Manipulación de fechas y tiempo: Si tus datos contienen valores de fechas o tiempo, Pandas ofrece una amplia gama de funciones para manipular y transformar estos datos. Puedes utilizar métodos como `to_datetime()` para convertir cadenas de texto en objetos de fecha y tiempo, y luego aplicar operaciones como extracción de componentes de fecha, cálculos de diferencia de tiempo, etc.
9. Guardar los datos limpios: Una vez que hayas realizado las transformaciones y limpieza de datos necesarias, puedes guardar los datos limpios en un nuevo archivo usando métodos como `to_csv()`.

Estos son solo algunos ejemplos de las acciones de limpieza que puedes realizar utilizando Pandas. La biblioteca ofrece muchas más funciones y métodos para abordar diferentes escenarios de limpieza de datos. Recuerda consultar la documentación oficial de Pandas para obtener más información sobre todas las capacidades y opciones disponibles.

R y dplyr: Otra combinación poderosa en Data Wrangling

R y la biblioteca dplyr también son una combinación poderosa para el Data Wrangling. dplyr es una biblioteca en R que proporciona un conjunto de funciones y operaciones eficientes para manipular y transformar datos de manera fácil y rápida. Aquí hay algunas razones por las que R y dplyr son una combinación ideal para el Data Wrangling:

• Sintaxis sencilla y expresiva: R tiene una sintaxis elegante y expresiva que facilita la manipulación de datos. dplyr se basa en esta sintaxis y ofrece un conjunto de verbos intuitivos y coherentes, como filter(), select(), mutate(), group_by(), summarize(), entre otros. Estos verbos se combinan de manera fluida para realizar operaciones complejas de manera concisa y legible.
• Operaciones eficientes: dplyr está diseñado para manejar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Utiliza estructuras de datos optimizadas, como los «data frames», que permiten realizar operaciones rápidas y eficientes en columnas y filas específicas. Además, muchas funciones de dplyr están escritas en C++ para mejorar aún más el rendimiento.
• Conjunto de herramientas completo: dplyr ofrece un conjunto completo de herramientas para el Data Wrangling, desde filtrado y selección de datos hasta creación de nuevas variables, agregación, combinación de datos y más. También incluye funciones útiles para manipulación de cadenas de texto y manejo de fechas y horas. Esto permite realizar tareas complejas de limpieza y transformación de datos de manera sencilla y eficiente.
• Integración con otras bibliotecas de R: R es un lenguaje ampliamente utilizado en el análisis de datos y cuenta con una amplia gama de bibliotecas especializadas. dplyr se integra sin problemas con otras bibliotecas de R, como ggplot2 para visualización, tidyr para la manipulación de datos en formato «tidy», y muchas más. Esto permite construir flujos de trabajo completos y flexibles para el análisis de datos.
• Comunidad activa y recursos: R cuenta con una comunidad de usuarios y desarrolladores muy activa. Esto se traduce en una gran cantidad de recursos disponibles, como tutoriales, ejemplos de código, paquetes adicionales y foros de discusión. Si te encuentras con un desafío durante el Data Wrangling, es probable que encuentres ayuda y soluciones en la comunidad R.

Seguramente con estas combinaciones podrás sacarle provecho a R y dplyr de la mejor manera posible. Pero si aún tienes dudas en cuanto a R no te preocupes. A continuación, vamos a mostrarte algunas de las razones por las que escogerlo.

Por qué elegir R para el Data Wrangling

Existen varias razones por las cuales elegir R para el Data Wrangling puede ser beneficioso. A continuación, se presentan algunas de las principales razones:

• Amplio conjunto de herramientas: R cuenta con un amplio conjunto de paquetes y bibliotecas específicamente diseñados para el manejo y transformación de datos. Uno de estos paquetes más destacados es dplyr, que proporciona una colección coherente de funciones para realizar tareas comunes de Data Wrangling de manera eficiente. Además, R también cuenta con otras bibliotecas especializadas, como tidyr, stringr y lubridate, que ofrecen funcionalidades adicionales para manejar datos en formato «tidy», manipulación de cadenas de texto y manejo de fechas y horas, respectivamente.
• Sintaxis expresiva y legible: R tiene una sintaxis expresiva y legible que facilita la comprensión y el mantenimiento del código. La sintaxis está diseñada para que se asemeje al lenguaje humano, lo que hace que sea más intuitivo trabajar con datos y realizar operaciones de limpieza y transformación. Esto es especialmente útil cuando se trabaja con conjuntos de datos complejos y al realizar operaciones de filtrado, selección, agregación y transformación de variables.
• Integración con el análisis estadístico y gráficos: R es ampliamente utilizado en el campo del análisis estadístico y ofrece una amplia gama de funciones y paquetes para realizar análisis de datos avanzados. Esto significa que puedes combinar fácilmente el Data Wrangling con análisis estadísticos más complejos, como pruebas de hipótesis, modelos de regresión, análisis de supervivencia, etc. Además, R cuenta con bibliotecas de visualización como ggplot2, que permite crear gráficos de alta calidad y personalizables para explorar y comunicar los resultados de tus análisis.
• Comunidad activa y soporte: R cuenta con una comunidad de usuarios y desarrolladores muy activa y comprometida. Esto se traduce en una amplia gama de recursos disponibles, como documentación detallada, tutoriales, ejemplos de código y foros de discusión. Si te encuentras con un problema o desafío durante el Data Wrangling, es probable que encuentres una solución o ayuda en la comunidad R.
• Reproducibilidad y automatización: R es un lenguaje de programación que fomenta la reproducibilidad y la automatización. Puedes escribir scripts en R para realizar tareas de Data Wrangling de manera sistemática y repetible. Esto es especialmente útil cuando necesitas trabajar con conjuntos de datos en evolución o realizar análisis periódicos que requieren actualización y re-procesamiento de los datos.

Te invitamos a seguir investigando en caso de que no hayas quedado convencido y probarlo para que puedas ver de primera mano todo su potencial. Ahora vamos a pasar a hablarte de como el Dplyr puede ayudarte a manipular datos de forma más sencilla y exacta. 

El papel de dplyr en la manipulación de datos

Dplyr es una biblioteca en R que proporciona un conjunto de funciones y operaciones eficientes para la manipulación de datos. Juega un papel fundamental en el Data Wrangling al facilitar tareas comunes de manipulación y transformación de datos. A continuación, se presentan algunas de las funcionalidades principales de dplyr:

• Filtrado de datos: dplyr ofrece la función filter() para seleccionar filas de un conjunto de datos basándose en condiciones específicas. Puedes utilizar operadores lógicos, comparaciones y funciones para filtrar los datos según tus necesidades.
• Selección de columnas: Con la función select(), puedes elegir las columnas específicas que deseas incluir en tu conjunto de datos. Puedes seleccionar columnas por nombre, utilizando patrones de coincidencia, o incluso excluir columnas que no te interesan.
• Creación y transformación de variables: dplyr proporciona la función mutate() que te permite crear nuevas variables o transformar las existentes. Puedes realizar operaciones matemáticas, aplicar funciones a columnas, generar variables basadas en condiciones, entre otras opciones.
• Agrupación y resumen: dplyr incluye la función group_by() para agrupar los datos según una o varias variables y la función summarize() para realizar resúmenes estadísticos dentro de cada grupo. Esto permite calcular sumas, promedios, conteos u otros resúmenes personalizados para cada grupo de datos.
• Ordenamiento de datos: dplyr ofrece la función arrange() para reordenar las filas de un conjunto de datos según una o varias columnas. Puedes especificar el orden ascendente o descendente y controlar la prioridad de las columnas de ordenamiento.
• Combinación de datos: dplyr proporciona funciones para combinar conjuntos de datos, como inner_join(), left_join(), right_join() y full_join(). Estas funciones permiten unir dos o más conjuntos de datos basándose en columnas comunes.
• Pivoteo de datos: dplyr incluye la función pivot_wider() para convertir datos de formato largo a ancho, y la función pivot_longer() para realizar la operación inversa. Estas funciones son útiles cuando necesitas transformar la estructura de tus datos para realizar análisis o visualizaciones específicas.
• Estas son solo algunas de las funcionalidades principales de dplyr: La biblioteca también incluye otras funciones útiles, como funciones para el manejo de cadenas de texto (por ejemplo, str_detect(), str_extract()) y funciones para el manejo de fechas y horas (por ejemplo, year(), month(), hour()). En general, dplyr simplifica considerablemente el proceso de manipulación y transformación de datos en R, proporcionando una sintaxis clara y eficiente para realizar tareas comunes del Data Wrangling.

Data Wrangling en acción: Casos de uso y estudios de éxito

El Data Wrangling, también conocido como preparación de datos, es una etapa fundamental en el análisis de datos. A continuación, se presentan algunos casos de uso comunes y estudios de éxito que destacan la importancia y el impacto del Data Wrangling:

• Análisis de datos de redes sociales: En el análisis de datos de redes sociales, el Data Wrangling es esencial para procesar y limpiar los datos recopilados de plataformas como Twitter, Facebook, LinkedIn, entre otras. Esto implica la extracción de datos relevantes, la normalización de estructuras, la eliminación de duplicados y la codificación adecuada de variables. El Data Wrangling permite a los analistas de datos trabajar con conjuntos de datos limpios y listos para el análisis, lo que facilita la identificación de patrones, tendencias y percepciones.
• Investigación científica: En la investigación científica, el Data Wrangling es crucial para preprocesar y preparar los datos recopilados de experimentos, observaciones o estudios de campo. Esto puede implicar la eliminación de datos incompletos o inconsistentes, la transformación de variables, la normalización de unidades de medida y la combinación de conjuntos de datos de diferentes fuentes. El Data Wrangling garantiza que los datos sean confiables y estén listos para su análisis, lo que permite a los investigadores obtener conclusiones precisas y significativas.
• Análisis de datos de ventas: En el análisis de datos de ventas, el Data Wrangling se utiliza para limpiar, combinar y transformar los datos de ventas de diferentes canales, regiones o períodos de tiempo. Esto implica la normalización de nombres de productos, la consolidación de datos duplicados, el cálculo de métricas clave como ingresos y márgenes, y la segmentación de clientes. El Data Wrangling proporciona una base sólida para el análisis de datos de ventas, lo que permite a las empresas identificar patrones de compra, segmentos de clientes rentables y oportunidades de crecimiento.
• Proyectos de análisis de big data: En proyectos que involucran grandes volúmenes de datos (big data), el Data Wrangling desempeña un papel crucial en la preparación y procesamiento de los datos antes de su análisis. Esto puede incluir el muestreo de datos para reducir el tamaño, la transformación de variables, la detección y eliminación de valores atípicos, y la integración de datos de múltiples fuentes. El Data Wrangling en proyectos de big data garantiza que los datos estén en un estado utilizable y eficiente para realizar análisis posteriores.

Algunos estudios de éxito en la aplicación del Data Wrangling incluyen:

1. Netflix: Netflix utiliza técnicas de Data Wrangling para procesar y preparar grandes volúmenes de datos de visualización y preferencias de los usuarios. Esto les permite recomendar contenido personalizado y mejorar la experiencia del usuario en su plataforma de transmisión.
2. Uber: Uber utiliza el Data Wrangling para limpiar y procesar datos de viajes, ubicaciones y calificaciones de conductores y pasajeros. Estos datos se utilizan para mejorar la eficiencia de la plataforma, optimizar las rutas y ofrecer una experiencia de usuario más fluida.
3. NASA: La NASA aplica el Data Wrangling en sus proyectos científicos para limpiar, transformar y combinar datos de múltiples misiones espaciales y observaciones satelitales. Esto permite a los científicos analizar y comprender fenómenos espaciales complejos, como el clima, la atmósfera y la geología planetaria.

Estos casos de uso y estudios de éxito resaltan la importancia del Data Wrangling en diferentes ámbitos y cómo contribuye al análisis de datos de calidad, la toma de decisiones informada y el logro de resultados significativos.

Cómo el Data Wrangling impulsa el análisis de Big Data

El Data Wrangling desempeña un papel fundamental en el análisis de Big Data al preparar y transformar los datos en un formato adecuado para su análisis. A continuación, se presentan algunas formas en las que el Data Wrangling impulsa el análisis de Big Data:

• Limpieza de datos: El Big Data a menudo contiene datos incompletos, inconsistentes, duplicados o con errores. El Data Wrangling permite limpiar y eliminar estos problemas mediante la identificación y corrección de valores faltantes, la normalización de formatos, la eliminación de duplicados y la detección y corrección de errores. La limpieza de datos asegura que los datos utilizados en el análisis sean confiables y precisos.
• Integración de datos: El análisis de Big Data a menudo implica la combinación de datos de múltiples fuentes, como bases de datos, archivos CSV, registros de eventos, redes sociales, sensores, entre otros. El Data Wrangling facilita la integración de estos datos al mapear y alinear adecuadamente las variables, resolver inconsistencias en los esquemas de datos y fusionar conjuntos de datos relacionados. La integración de datos permite obtener una visión más completa y holística de los datos para el análisis.
• Transformación de datos: El Data Wrangling permite transformar los datos en formatos y estructuras adecuadas para el análisis. Esto incluye la conversión de unidades de medida, la normalización de escalas, la codificación de variables categóricas, el cálculo de nuevas variables a partir de las existentes y la agregación de datos a diferentes niveles de granularidad. La transformación de datos garantiza que los datos estén en un formato óptimo para realizar análisis y obtener resultados significativos.
• Reducción de datos: El Big Data a menudo contiene conjuntos de datos masivos que pueden ser difíciles de manejar y analizar en su totalidad. El Data Wrangling puede incluir técnicas de muestreo o reducción de datos para seleccionar una muestra representativa o reducir la dimensión de los datos sin perder información crítica. Esto permite realizar análisis más eficientes y rápidos en conjuntos de datos más manejables.
• Preparación para el modelado y análisis avanzado: El Data Wrangling prepara los datos para su modelado y análisis avanzado en el contexto del Big Data. Esto puede incluir la selección de variables relevantes, la creación de características derivadas, la normalización de datos y la partición de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba. La preparación adecuada de los datos garantiza que los modelos y algoritmos utilizados en el análisis de Big Data sean efectivos y produzcan resultados confiables.

La eficacia del Data Wrangling en la toma de decisiones empresariales

El Data Wrangling juega un papel crucial en la toma de decisiones empresariales al garantizar la calidad, la integridad y la preparación adecuada de los datos utilizados en el proceso. A continuación, se presentan algunas formas en las que el Data Wrangling mejora la eficacia de la toma de decisiones empresariales:

• Datos confiables y consistentes: El Data Wrangling permite limpiar, normalizar y eliminar datos inconsistentes, duplicados o incorrectos. Esto asegura que los datos utilizados en la toma de decisiones sean confiables, lo que a su vez mejora la precisión de los resultados y reduce el riesgo de basar decisiones en información errónea.
• Datos completos y actualizados: El Data Wrangling ayuda a garantizar que los datos utilizados en la toma de decisiones estén completos y actualizados. Esto implica la identificación y el manejo de valores faltantes, la incorporación de nuevos datos a medida que están disponibles y la eliminación de datos obsoletos. Contar con datos completos y actualizados permite tomar decisiones basadas en información relevante y actual.
• Datos integrados y consistentes: El Data Wrangling permite integrar datos de múltiples fuentes, como bases de datos, sistemas internos, datos externos y fuentes en la nube. Al alinear y combinar adecuadamente estos datos, se crea una visión más completa y holística de la organización y su entorno. Esto facilita la toma de decisiones informadas al considerar diferentes factores y perspectivas.
• Datos en un formato adecuado para el análisis: El Data Wrangling prepara los datos para su análisis al transformarlos en un formato adecuado. Esto puede incluir la normalización de escalas, la codificación de variables categóricas, la agregación de datos a diferentes niveles de granularidad y la creación de nuevas variables derivadas. Al tener los datos en un formato óptimo para el análisis, se facilita la identificación de patrones, tendencias y relaciones significativas.
• Eficiencia en el análisis de datos: El Data Wrangling ayuda a agilizar el proceso de análisis de datos al reducir el tiempo dedicado a la preparación y limpieza manual de los datos. Al automatizar tareas repetitivas de manipulación de datos, se liberan recursos y se acelera el tiempo de respuesta en la toma de decisiones. Esto permite una toma de decisiones más ágil y oportuna.
• Visualización y comunicación efectiva: El Data Wrangling puede incluir la preparación de datos para su visualización y comunicación efectiva. Al estructurar los datos de manera adecuada y crear visualizaciones claras y comprensibles, se facilita la interpretación de la información y se mejora la comunicación de los hallazgos a los tomadores de decisiones. Esto ayuda a respaldar la toma de decisiones basadas en datos de manera más efectiva.

Conclusiones y mejores prácticas en Data Wrangling

El Data Wrangling es una parte fundamental del proceso de análisis de datos y desempeña un papel crucial en la obtención de información valiosa y la toma de decisiones informadas. Mejores prácticas en el Data Wrangling:

Es importante tener un plan claro que defina los objetivos, los requisitos de datos y las etapas del proceso. Esto ayuda a mantener el enfoque y garantizar que se realicen las transformaciones y limpiezas necesarias. Antes de realizar cualquier modificación en los datos, es importante explorarlos y comprender su estructura, calidad y distribución. Esto ayuda a identificar problemas potenciales y tomar decisiones informadas sobre cómo abordarlos.

También es importante abordar la limpieza y la transformación de los datos de manera sistemática y documentada. Esto implica la identificación y corrección de valores faltantes, la eliminación de duplicados, la normalización de formatos y la estandarización de variables, entre otras tareas. Mantener un proceso estructurado ayuda a mantener la calidad y consistencia de los datos.

Cuando sea posible, se deben utilizar herramientas y técnicas de automatización para agilizar el proceso de Data Wrangling. Esto incluye el uso de scripts, pipelines de datos y herramientas de preparación de datos que pueden realizar tareas repetitivas y ahorrar tiempo. Es fundamental documentar todas las transformaciones y limpiezas realizadas en los datos. Esto ayuda a mantener un registro de los cambios realizados, facilita la reproducibilidad y permite a otros colaboradores comprender y utilizar los datos de manera efectiva.

Después de realizar las transformaciones y limpiezas, es importante validar y verificar los datos resultantes. Esto implica realizar controles de calidad, realizar pruebas y comparar los resultados con las expectativas iniciales. La validación asegura que los datos estén listos para su análisis y toma de decisiones.

Errores comunes en Data Wrangling y cómo evitarlos

Aunque el Data Wrangling es un proceso esencial, se pueden cometer errores que pueden afectar la calidad y la precisión de los datos. Algunos errores comunes en el Data Wrangling y cómo evitarlos son:

• Falta de exploración inicial: No realizar una exploración adecuada de los datos antes de comenzar el proceso de Data Wrangling puede llevar a pasos incorrectos o a la omisión de problemas importantes. Es importante dedicar tiempo a comprender los datos y su estructura antes de tomar decisiones sobre limpieza y transformación.
• Eliminación incorrecta de datos: Es importante tener cuidado al eliminar datos considerados como «anómalos» o «atípicos». Estos datos pueden contener información valiosa o representar casos importantes. Antes de eliminarlos, es necesario analizarlos y evaluar si son realmente errores o si tienen un significado relevante.
• No mantener un registro de cambios: La falta de documentación sobre los cambios realizados durante el proceso de Data Wrangling puede dificultar la comprensión y la replicación de los pasos realizados. Es importante mantener un registro claro de todas las transformaciones y limpiezas realizadas, así como de las razones detrás de cada decisión.
• Sesgo y falta de objetividad: Es necesario ser consciente de los sesgos propios al realizar transformaciones y limpiezas en los datos. Los sesgos pueden introducirse involuntariamente al seleccionar variables, establecer umbrales de limpieza o tomar decisiones sobre la estructura de los datos. Es importante mantener la objetividad y basar las decisiones en principios claros y transparentes.
• Falta de validación y verificación: No realizar pruebas y validaciones adecuadas en los datos resultantes puede llevar a análisis y decisiones basadas en información incorrecta. Es importante realizar controles de calidad, comparar los resultados con las expectativas iniciales y asegurarse de que los datos estén listos y sean confiables para su uso.

Maximizando el impacto de tus proyectos con Data Wrangling

Para maximizar el impacto de tus proyectos con Data Wrangling, considera las siguientes estrategias:

• Definir objetivos claros: Antes de comenzar un proyecto de Data Wrangling, establece objetivos claros ymedibles. Comprende qué tipo de información deseas obtener y cómo se utilizará para la toma de decisiones empresariales. Esto te ayudará a enfocar tus esfuerzos de Data Wrangling de manera efectiva.
• Colaboración multidisciplinaria: Involucra a diferentes partes interesadas en el proceso de Data Wrangling. Trabaja en estrecha colaboración con expertos en dominios específicos, analistas de datos y profesionales de TI para comprender las necesidades, los desafíos y las perspectivas de todos los involucrados. Esto asegurará que los resultados del Data Wrangling sean relevantes y útiles para todos.
• Utilizar herramientas adecuadas: Existen numerosas herramientas y plataformas disponibles para facilitar el proceso de Data Wrangling. Evalúa y elige las herramientas que mejor se adapten a tus necesidades y que te permitan realizar tareas de limpieza, transformación y preparación de datos de manera eficiente. Automatizar tareas repetitivas puede ahorrar tiempo y recursos.
• Mantener la calidad de los datos: La calidad de los datos es fundamental para obtener resultados precisos y confiables. Asegúrate de mantener un enfoque riguroso en la limpieza y la validación de los datos. Implementa controles de calidad, realiza pruebas y verifica la consistencia y la integridad de los datos en todas las etapas del proceso de Data Wrangling.
• Actualizaciones y seguimiento continuos: Los datos y las necesidades empresariales evolucionan con el tiempo. Es importante mantener los proyectos de Data Wrangling actualizados y realizar un seguimiento continuo de los cambios en los datos y las demandas del negocio. Esto te permitirá adaptar y ajustar tus procesos de Data Wrangling para mantener su relevancia y eficacia a lo largo del tiempo.
• Comunicación efectiva: Comunica claramente los resultados del Data Wrangling a los tomadores de decisiones y otros interesados en el proyecto. Utiliza visualizaciones y narrativas claras para presentar los datos procesados y resaltar las principales conclusiones y recomendaciones. Una comunicación efectiva ayudará a maximizar el impacto de los proyectos de Data Wrangling en la toma de decisiones empresariales.g

Esperamos que esta guía te haya servido y puedas aplicar el Data  Wrangling en tus proyectos de la mejor forma posible. Si estás interesado en saber más acerca del Análisis de Datos, no te pierdas la oportunidad de revisar el resto de los artículos que tenemos aquí en Eseid Business School y de revisar los másters y cursos que ofrecemos.