{"id":163202,"date":"2022-04-07T15:20:15","date_gmt":"2022-04-07T14:20:15","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=154096"},"modified":"2026-02-27T16:51:41","modified_gmt":"2026-02-27T15:51:41","slug":"datacleaning-limpieza-de-datos-definicion-tecnicas-importancia-en-data-science","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/datacleaning-limpieza-de-datos-definicion-tecnicas-importancia-en-data-science","title":{"rendered":"Datacleaning Limpieza de datos: definici\u00f3n, t\u00e9cnicas, importancia en Data Science"},"content":{"rendered":"\n

La limpieza de datos es un proceso esencial en la Data Science y en Machine Learning. Consiste en resolver anomal\u00edas en conjuntos de datos(Datasets), para poder explotarlos despu\u00e9s. Definiciones, t\u00e9cnicas, casos de uso\u2026. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los datos son esenciales en la ciencia de los datos<\/b>, la inteligencia artificial<\/b> y el machine learning <\/b>. Es el combustible de estas tecnolog\u00edas. Por lo tanto, es muy importante garantizar la calidad<\/b> de los datos. Ahora es muy f\u00e1cil encontrar datos de buena calidad, limpios y estructurados en los marketplace especializados. En cambio, para que una empresa limpie sus propios datos internos, debe recurrir a la limpieza de datos.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es el Data Cleaning o la limpieza de datos?<\/h2>\n\n\n\n

La limpieza de datos tambi\u00e9n conocida como \u00abData Cleansing\u00bb o \u00abData Scrubbing\u00bb<\/b> engloba varios procesos destinados a mejorar la calidad de los datos. Hay muchas herramientas y pr\u00e1cticas para eliminar los problemas de un conjunto de datos. Estos procesos se utilizan para corregir o eliminar registros inexactos <\/b>en una base de datos o conjunto de datos. En general, esto significa identificar y sustituir los datos o registros incompletos, inexactos, corruptos o irrelevantes.<\/p>\n\n\n\n

Despu\u00e9s de una limpieza de datos correctamente realizada, todos los conjuntos de datos deben ser coherentes y estar libres de errores. Esto es esencial para el uso y la explotaci\u00f3n de los datos. Sin la limpieza, es probable que los resultados de los an\u00e1lisis est\u00e9n distorsionados. Del mismo modo, un modelo de machine learning\u00a0 o de IA entrenado con datos err\u00f3neos puede estar sesgado o ofrecer un rendimiento deficiente<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

La limpieza de datos es diferente de la transformaci\u00f3n de datos.<\/b> La limpieza consiste en convertir los datos de un formato a otro, mientras que la transformaci\u00f3n (tambi\u00e9n llamada Wrangling o Munging) consiste en convertir los datos brutos en un formato adecuado para el an\u00e1lisis.  <\/p>\n\n\n\n

\u00bfPara qu\u00e9 sirve la limpieza de datos?<\/h2>\n\n\n\n

Los datos son ahora un recurso esencial para las empresas de todos los sectores. En la era del Big Data, se utiliza para apoyar la toma de decisiones cr\u00edticas. Seg\u00fan un estudio de IBM, la mala calidad de los datos cuesta<\/b> a Estados Unidos 3,1 billones de d\u00f3lares<\/b> al a\u00f1o. Y este coste est\u00e1 creciendo exponencialmente.<\/p>\n\n\n\n

La prevenci\u00f3n a trav\u00e9s del Data Cleaning<\/b>\u00a0 es relativamente asequible, pero arreglar los problemas existentes puede costar diez veces m\u00e1s. Y lo que es peor, arreglar un problema en los datos despu\u00e9s de haber causado un fallo es cien veces m\u00e1s caro. Los datos de baja calidad pueden provocar una gran variedad de problemas. Por ejemplo, una campa\u00f1a de marketing puede estar mal<\/b> orientada y, por tanto, fracasar.<\/p>\n\n\n\n

En el \u00e1mbito de la sanidad, unos datos deficientes pueden llevar a tratamientos inadecuados e incluso al fracaso en el desarrollo de medicamentos. Un estudio realizado por Accenture revela que la falta de datos limpios es la principal barrera para la adopci\u00f3n de la IA en este campo.<\/p>\n\n\n\n

En el \u00e1mbito de la log\u00edstica, los datos pueden causar problemas de inventario, de planificaci\u00f3n de las entregas y, por tanto, de satisfacci\u00f3n del cliente. En el \u00e1mbito de la fabricaci\u00f3n, las f\u00e1bricas que configuran los robots con datos err\u00f3neos pueden causar graves problemas. Por \u00faltimo, la limpieza de datos es necesaria para cumplir con las normas de privacidad impuestas por leyes como el RGPD<\/b>. Por lo tanto, sea cual sea el sector, esta pr\u00e1ctica puede evitar grandes problemas.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Las ventajas del Data Cleaning<\/h2>\n\n\n\n

Una mayor calidad repercute positivamente<\/b> en todas las actividades relacionadas con los datos. Los datos son cada vez m\u00e1s importantes en todos los sectores.<\/p>\n\n\n\n

Para aprovechar al m\u00e1ximo esta pr\u00e1ctica, la limpieza de datos debe considerarse un esfuerzo de toda la empresa<\/b>. No s\u00f3lo agiliza las operaciones de la empresa, sino que tambi\u00e9n aumenta la productividad, ya que los equipos no tienen que perder tiempo con datos incorrectos.<\/p>\n\n\n\n

Las ventas pueden aumentar<\/b> si los equipos de marketing tienen acceso a los mejores datos. La combinaci\u00f3n de estos beneficios internos y externos conduce a una mayor rentabilidad. <\/p>\n\n\n\n

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Hacer un curso de Data Cleaning<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Tipos de problemas de datos<\/h2>\n\n\n\n

Las empresas recogen una gran variedad de datos, procedentes de muchas fuentes<\/b>. Esta informaci\u00f3n puede recogerse directamente de forma interna o de los clientes, o incluso captarse de la web y las redes sociales. Sin embargo, en el proceso pueden surgir varios problemas. En primer lugar, un conjunto de datos puede contener datos duplicados<\/b>, es decir, varios registros id\u00e9nticos.<\/p>\n\n\n\n

Los datos tambi\u00e9n pueden entrar en conflicto. Un conjunto de datos puede contener varios registros similares con diferentes atributos.<\/b> Por el contrario, los atributos de los datos pueden faltar. Los datos tambi\u00e9n pueden no cumplir la normativa. Estos problemas pueden tener distintas causas. Puede tratarse de un problema de sincronizaci\u00f3n<\/b>, en el que los datos no se comparten correctamente entre dos sistemas.<\/p>\n\n\n\n

Otra causa puede ser un bug en las aplicaciones<\/b> de procesamiento de datos. La informaci\u00f3n puede estar \u00abescrita\u00bb con errores, mientras que los datos correctos pueden ser sustituidos por accidente. Por \u00faltimo, la causa puede ser simplemente humana<\/b>. Los consumidores pueden proporcionar deliberadamente datos incompletos o incorrectos para proteger su privacidad.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

\u00bfCu\u00e1les son las caracter\u00edsticas de los datos de alta calidad?<\/h2>\n\n\n\n

Para ser considerados de alta calidad, los datos deben cumplir varios criterios. Debe ser \u00abv\u00e1lidos\u00bb, lo que significa que corresponde a las normas y limitaciones establecidas por la empresa. <\/p>\n\n\n\n

Los datos de calidad <\/b>tambi\u00e9n deben ser precisos, completos, coherentes, uniformes y trazables. Estas son las caracter\u00edsticas que afectan a la calidad de los datos y que pueden corregirse mediante la limpieza de los mismos. <\/p>\n\n\n\n

Los pasos para el Data Cleaning<\/h2>\n\n\n\n

Para que sea eficaz, la limpieza de datos debe considerarse un proceso gradual<\/b>. Para empezar, hay que establecer un plan de calidad de datos.<\/p>\n\n\n\n

Este plan consiste en identificar la principal fuente de errores y problema<\/b>s, y determinar c\u00f3mo remediarlos. Las acciones correctoras deben distribuirse a los responsables correspondientes. Adem\u00e1s, hay que elegir m\u00e9tricas que midan la calidad de los datos de forma clara y concisa. Esto permitir\u00e1 posteriormente priorizar las iniciativas de limpieza de datos.<\/p>\n\n\n\n

Por \u00faltimo, debe identificarse un conjunto de acciones <\/b>\u00a0a tomar para iniciar el proceso. Estas acciones se actualizar\u00e1n con el tiempo a medida que cambie la calidad de los datos y evolucione la empresa. El segundo paso es corregir los datos en origen<\/b>, incluso antes de que entren en el sistema de forma incorrecta. Esto ahorra tiempo y energ\u00eda y permite corregir los problemas antes de que sea demasiado tarde.<\/p>\n\n\n\n

Posteriormente, es importante medir la precisi\u00f3n de los datos en tiempo real. Existen varias herramientas y t\u00e9cnicas para ello. Si desgraciadamente no se pueden eliminar los duplicados en el origen, es importante detectarlos y eliminarlos activamente a posteriori. Tambi\u00e9n debe estandarizar, normalizar, fusionar, agregar y filtrar los datos.<\/p>\n\n\n\n

Finalmente, el \u00faltimo paso es completar la informaci\u00f3n que falta<\/b>. Una vez completado este proceso, los datos est\u00e1n listos para ser exportados a un cat\u00e1logo de datos y analizados. <\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo formarse en la limpieza de datos?<\/h2>\n\n\n\n

La limpieza de datos es esencial para la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Por ello, es imprescindible dominar las diferentes herramientas y t\u00e9cnicas que existen para trabajar en estos campos.<\/p>\n\n\n\n

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