El ciclo de vida de los datos es indispensable en proyectos que dependen de información. Si buscamos valor en ellos para mejorar nuestros procesos y obtener una ventaja competitiva, es clave aprender a utilizar herramientas de gestión y manejar correctamente las etapas en su utilización.
Mediante el Máster en Data Analysis, serás capaz de tomar decisiones basadas en datos y optimizar los procesos de una empresa gracias a ellos.
¿Qué es el ciclo de vida de los datos en proyectos basados en datos?
El ciclo de vida de los datos es un conjunto de etapas que cubre todo el proceso de trabajo con datos, desde su creación o recopilación hasta su uso y posible eliminación. Este ciclo ayuda a las empresas a planificar y gestionar sus datos de forma organizada. Su estructura facilita la trazabilidad y la precisión, permitiendo que la información extraída de los datos sea relevante.
Etapas clave en el ciclo de vida de los datos
El ciclo de vida de los datos cuenta con una serie de etapas que van desde su recopilación hasta el análisis final:
Recopilación de datos
Para reunir los datos relevantes para el proyecto se pueden utilizar fuentes internas, bases de datos de la empresa o sistemas de terceros. La información que se recoja debe ser relevante y confiable.
Almacenamiento y organización de datos
Una vez recopilados, los datos deben ser almacenados en una infraestructura adecuada, de modo que se facilite el acceso y la posterior utilización de la información. Para ello podemos utilizar un gestor de datos.
Limpieza y preprocesamiento de datos
Se deberán eliminar datos duplicados, valores nulos y se estandarizarán los formatos. Sin una limpieza adecuada, los análisis podrían estar sesgados o presentar errores, lo que afectaría los resultados del proyecto.
Transformación y enriquecimiento de datos
Los datos deben transformarse y, en muchos casos, combinarse con otras fuentes para agregar contexto y valor.
Análisis de datos
Esta fase implica aplicar técnicas estadísticas, algoritmos y modelos de aprendizaje automático para extraer patrones, tendencias y relaciones significativas.
Visualización y presentación de resultados
Para presentar los datos y que puedan visualizarlos, los miembros del equipo o los stakeholders podemos usar herramientas como gráficos, dashboards y mapas, ayudan a visualizar el impacto de los datos y facilitan la toma de decisiones.
Mantenimiento y actualización
Los datos deberán seguir siendo actualizados de manera regular para garantizar su vigencia y relevancia.
Importancia de la calidad de los datos en cada fase del ciclo de vida
La calidad de los datos es fundamental en cada fase del ciclo de vida. El uso de datos inexactos, incompletos o sesgados nos llevarían a conclusiones incorrectas y decisiones perjudiciales para la empresa. Para ello, es imprescindible establecer criterios de calidad específicos, además de una supervisión adecuada en todo el proceso.
La calidad de los datos es básica, si la información con la que contamos no es representativa o está incompleta, no nos servirá de nada realizar el mejor análisis, porque obtendremos conclusiones equivocadas. Una limpieza de datos adecuada garantiza que los análisis no estén afectados por errores que puedan introducirse en el proceso.
Herramientas para gestionar el ciclo de vida de los datos en proyectos empresariales.
Las herramientas para poder controlar el ciclo de vida de los datos con un gran aliado para obtener de ellos el mejor beneficio:
Herramientas de almacenamiento y organización
Plataformas como Amazon Web Services (AWS) o Google Cloud Platform (GCP) ofrecen soluciones robustas para el almacenamiento y la organización de datos. Además, si queremos una buena organización, deberemos usar bases de datos como MySQL, PostgreSQL o MongoDB.
Herramientas de limpieza y preprocesamiento de datos
Una herramienta ideal para limpiar y transformar datos de manera rápida y eficiente es OpenRefine. Con Python, también es posible realizar tareas avanzadas de preprocesamiento y limpieza de datos.
Herramientas de análisis de datos
Herramientas como Tableau y Power BI dan la posibilidad de realizar análisis visuales de datos de manera rápida y eficiente.
Herramientas de visualización de datos
Además de permitir que puedan analizar datos, Tableau, Power BI y Google Data Studio son perfectas para poder ofrecer una vista clara de la información con la que se cuenta.
Herramientas de mantenimiento y monitoreo de datos
Para monitorear y orquestar el flujo de trabajo, contamos con otro tipo de herramientas, buenos ejemplos para trabajar son Apache Airflow y Luigi.
Mejores prácticas para asegurar el éxito en el ciclo de vida de los datos
Para conseguir mejorar el ciclo de vida de los datos, debemos ir más allá de un buen uso de estos. Este mantenimiento debe tener claros diferentes puntos que facilitarán nuestro trabajo:
- Definir objetivos claros y medibles para saber qué se quiere lograr con los datos y cómo se medirá el éxito.
- Invertir en la calidad de los datos desde el inicio para garantizar la calidad en la etapa de recopilación y evitar problemas durante el análisis.
- La automatización de tareas, como la limpieza y el procesamiento, reduce errores y mejora la eficiencia.
- El ciclo de vida de los datos puede involucrar a varios departamentos, por lo que una comunicación fluida es esencial.
- Mantener los datos actualizados y realizar auditorías regulares ayuda a garantizar que los resultados sean confiables.
