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El Data Cleaning, es una de las actividades más críticas a la hora de poner en marcha cualquier iniciativa de datos. Contar con datos correctos, consistentes y fiables, es esencial antes de analizar información o entrenar modelos de Inteligencia Artificial.
Las técnicas tradicionales de Data Cleaning se han caracterizado por ser manuales y reactivas; requiriendo invertir mucho tiempo en esta tarea y siendo difíciles de escalar.
En este artículo explicamos qué es la limpieza de datos, su importancia y su evolución hacia nuevos enfoques basados en IA.
Qué es el Data Cleaning
El Data Cleaning, Data Cleansing o limpieza de datos, es el proceso de identificar, corregir y eliminar errores o datos incorrectos, incompletos o duplicados.
Se trata de un paso previo fundamental al análisis o modelado de la información, cuyo objetivo es garantizar la calidad del dato; es decir, que éstos sean precisos y consistentes.
“Los científicos de datos pasan hasta un 60% de su tiempo organizando y limpiando los datos (Research Gate)”.
Importancia del Data Cleaning
El Data Cleaning es esencial para confiar en los datos con los que trabajas.
Sin un buen proceso de Data Cleaning, los datos pueden contener errores o duplicados, que después se arrastran a informes y modelos, generando resultados poco confiables.
La limpieza de datos evita rehacer trabajos, ahorra tiempo en la etapa de análisis y ayuda a reducir el riesgo en la toma de decisiones e incrementar la precisión de modelos predictivos.
“La mala calidad de los datos cuesta a las empresas millones de dólares cada año- en Estados Unidos, se estima que tiene un impacto de 3.1 trillones de dólares cada año (IBM).”
Por lo tanto, los procesos de Data Cleaning:
- Requieren invertir grandes recursos, especialmente si se realiza de forma manual.
- Influyen de forma directa en la toma de decisiones y la capacidad de utilizar la analítica o los modelos de IA con confianza; si los datos que se utilizan no son de calidad, las conclusiones que se extraen de ellos tampoco lo serán.
Enfoque tradicional de Data Cleaning: manual, estático y reactivo
Tradicionalmente, el proceso de Data Cleaning se ha venido realizando a través de validaciones manuales y de reglas estáticas definidas por los equipos.
El método clásico de Data Cleaning es reactivo y manual:
- Se aplican reglas fijas que no se adaptan al contexto
- La validación ocurre tras el error
- Se invierte mucho tiempo en la limpieza de datos
El resultado: los equipos invierten su tiempo corregir errores en lugar de prevenirlos.
Data Cleaning con Inteligencia Artificial
Las técnicas tradicionales de limpieza de datos pueden funcionar bien en entornos de datos sencillos, pero a medida que el volumen y la complejidad aumenta son poco escalables.
Esta situación ha dado pie a la aparición de nuevos enfoques de Data Cleaning basados en Inteligencia Artificial. Aplicar IA para mejorar el Data Quality, no solo acelera la identificación y corrección de errores al automatizar el proceso, sino que también ayuda a anticiparlos. Gracias a la IA, es posible identificar patrones ocultos de datos de baja calidad y adaptar de forma dinámica las reglas de validación al contexto de los datos.
En resumen, el Data Cleaning basado en IA incluye:
- Identificación automática de datos duplicados, faltantes o inconsistentes
- Corrección de valores incorrectos sin intervención manual
- Adaptación dinámica de reglas de validación según contexto del dato
Aplicar Inteligencia Artificial en el proceso de limpieza de datos permite adoptar un enfoque preventivo e inteligente.
Data Cleaning con IA: cómo lo aplicamos
El Data Cleaning con IA es un proceso continuo que combina automatización, aprendizaje y gobierno. La IA aprende, ajusta validaciones y garantiza la calidad de los datos a medida que éstos van cambiando. Todo ello bajo supervisión humana y siguiendo reglas de negocio.
- Ingesta del dato
Esta primera fase comprende la recopilación de datos de diferentes fuentes y la aplicación de Inteligencia Artificial para comprender su tipología, estructura o relaciones.
Tras ello, se obtiene una “foto” inicial de la calidad del dato y se detectan posibles riesgos.
- Perfilado
La IA analiza características estructurales y semánticas de los datos, identificando de forma automática valores atípicos y errores de formato o estandarización. Además, identifica patrones ocultos, yendo más allá de reglas simples.
- Estandarización y normalización
Partiendo de los patrones aprendidos y reglas definidas, la IA permite homogeneizar valores y formatos, nomenclaturas y estructuras de los datos.
Por ejemplo, gracias a IA generativa que interpretan y transforman textos libres, es posible transformar “calle”, “c/”, “Calle” en una forma estándar.
- Matching y deduplicación
En esta etapa se identifican los registros duplicados y se fusionan, más allá de la coincidencia exacta de campos y del uso de lógica difusa.
- Enriquecimiento
Los datos se completan o amplía con información de otras fuentes, incluyendo externas.
- Generación del Golden Record
Se trata de obtener la mejor versión de cada registro; construyendo una versión única, completa y confiable de cada entidad.
- Monitorización continua y Gobierno automatizado
La IA supervisa la evolución del Data Quality a lo largo del tiempo para mantener la integridad del Golden Record y auditar cambios.
Ventajas del Data Cleaning con IA
Adoptar un enfoque preventivo y automatizado en los procesos de Data Cleaning gracias a la IA aporta múltiples beneficios:
- Menos errores en etapas posteriores y mayor precisión: debido a que la IA permite identificar patrones ocultos o relaciones complejas.
- Mayor agilidad: el proceso de Data Cleaning consume gran parte el tiempo de los expertos, por lo que apoyarse en la IA hace posible destinar más tiempo para el análisis estratégico y la toma de decisiones.
- Escalabilidad en grandes volúmenes de datos: al superar las limitaciones de los métodos tradicionales.
- Mayor confianza de los equipos en los datos.
Data Cleaning con IA: un proceso impulsado por tecnología, pero bajo el control humano
Pese a que el proceso de Data Cleaning se apoya en la IA para automatizar la identificación de errores en los datos, el control nunca se pierde.
Todas las fases del ciclo se llevan a cabo bajo supervisión humana, revisándose las decisiones críticas y ajustando las reglas.
- La automatización del Data Cleaning con IA no reemplaza la supervisión humana, sino que la potencia. Además de definir las reglas, los equipos revisan todas las decisiones críticas y pueden conocer por qué la IA ha llevado a cabo ciertas acciones.
- El enfoque de Data Cleaning basado en IA asegura la trazabilidad del proceso y su alineación con las políticas de Gobierno del Dato definidas por la organización. El proceso no funciona como una “caja negra”, de forma opaca e inexplicable, sino que los humanos pueden comprender las razones por las que la IA toma decisiones.
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Con años de experiencia ayudando a empresas a mejorar la calidad de sus datos, hemos visto cómo un enfoque preventivo basado en IA cambia los resultados. Si quieres descubrir cómo aplicarlo en tu organización, en Berocam te ayudamos a evaluar tu proceso actual y a que la limpieza de datos sea un proceso más ágil y confiable.
