¿Cómo se comprueba la calidad de los datos antes de la minería?

1 Defina sus criterios de calidad de datos

El primer paso para verificar la calidad de los datos antes de la minería es definir los criterios de calidad de los datos. Estos son los estándares y expectativas que tiene para sus datos en función de sus objetivos y requisitos comerciales. Por ejemplo, es posible que desee verificar si sus datos están completos, lo que significa que no tienen valores faltantes o nulos; si es exacta, lo que significa que refleja el verdadero estado de la realidad; si es coherente, lo que significa que sigue el mismo formato y convenciones en diferentes fuentes; si es oportuno, lo que significa que está actualizado y es relevante para su análisis; y si es apto para su uso, lo que significa que satisface sus necesidades y objetivos específicos. Puede utilizar un marco de calidad de datos o una lista de comprobación para ayudarle a definir los criterios de calidad de los datos y medirlos objetivamente.

2 Evaluar las fuentes y formatos de datos

El siguiente paso para comprobar la calidad de los datos antes de la minería es evaluar las fuentes y formatos de datos. Los orígenes de datos son los orígenes y las ubicaciones de los datos, como bases de datos, archivos, páginas web, API o encuestas. Los formatos de datos son las formas en que se estructuran y representan los datos, como CSV, JSON, XML o Excel. Debe evaluar sus orígenes y formatos de datos para comprender las características, limitaciones y desafíos de sus datos. Por ejemplo, es posible que desee comprobar si sus orígenes de datos son confiables, accesibles y seguros; si sus formatos de datos son compatibles, estandarizados y legibles; y si sus datos tienen metadatos, documentación o esquema que puedan ayudarle a interpretarlos y validarlos. Puede usar herramientas como la generación de perfiles de datos, la catalogación de datos y el linaje de datos para ayudarle a evaluar los orígenes y formatos de datos.

3 Realizar limpieza y transformación de datos

El tercer paso para verificar la calidad de los datos antes de la minería es realizar la limpieza y transformación de datos. La limpieza de datos es el proceso de identificar y corregir errores, inconsistencias, valores atípicos y duplicados en sus datos. La transformación de datos es el proceso de convertir, formatear, agregar o enriquecer los datos para que sean adecuados para su análisis. Debe realizar la limpieza y transformación de datos para mejorar la calidad, la facilidad de uso y la eficiencia de sus datos. Por ejemplo, es posible que desee utilizar técnicas de limpieza de datos como la imputación, la normalización, la estandarización o la validación para tratar los datos faltantes, inexactos o incoherentes; y use técnicas de transformación de datos como analizar, filtrar, combinar o codificar para manipular, integrar o simplificar sus datos. Puede utilizar herramientas como la disputa de datos, la preparación de datos o ETL (Extraer, Transformar, Cargar) para ayudarle a realizar la limpieza y transformación de datos.

4 Realizar auditorías y pruebas de calidad de datos

El cuarto paso para verificar la calidad de los datos antes de la minería es realizar auditorías y pruebas de calidad de datos. Las auditorías de calidad de datos son las revisiones sistemáticas y periódicas de sus procesos, políticas y estándares de calidad de datos. Las pruebas de calidad de datos son las comprobaciones específicas y específicas de los atributos, dimensiones e indicadores de calidad de los datos. Debe realizar auditorías y pruebas de calidad de datos para supervisar, medir y verificar la calidad de sus datos. Por ejemplo, es posible que desee utilizar auditorías de calidad de datos para evaluar si se cumplen los criterios de calidad de datos, si se siguen los procedimientos de calidad de datos y si se resuelven los problemas de calidad de datos; y use pruebas de calidad de datos para examinar si sus datos son completos, precisos, consistentes, oportunos y aptos para su uso. Puede usar herramientas como paneles de calidad de datos, informes o cuadros de mandos para ayudarle a realizar auditorías y pruebas de calidad de datos.

6 Esto es lo que más debe considerar

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