¿Qué es data wrangling y por qué es importante?

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¿Qué es data wrangling y por qué es importante? 

Data wrangling garantiza que los datos sean confiables y completos antes de que los profesionales los analicen y los utilicen para crear conocimientos. Gracias a este proceso, esos conocimientos se basan en datos precisos y de alta calidad.

Los científicos de datos han afirmado que la disputa de datos toma alrededor del 75 por ciento de su tiempo en completarse [1]. Aun así, a los expertos de la industria les gustaría ver reducida la cantidad de tiempo dedicado al proceso de disputa de datos, liberando a los científicos de datos y otros profesionales para dedicar más tiempo a crear conocimientos.

Si estás pensando en iniciar una carrera en datos en algún momento, es probable que tengas que lidiar con disputas de datos de alguna manera. Hemos elaborado esta guía para ayudarte a comprender mejor qué es, por qué es importante y cómo puedes usarla en el futuro.

¿Qué es data wrangling?

Data wrangling también se conoce como organización de datos.

Es un término general que describe varios procesos, todos diseñados para tomar datos sin procesar y transformarlos de conjuntos de datos complejos y desordenados en formatos más fáciles de usar. Cuando participas en la disputa de datos, encuentras y transformas datos para que puedas usarlos para responder una pregunta o producir una información valiosa necesaria para tomar decisiones.

Los profesionales llevan a cabo el data wrangling de una de dos maneras: manual o automatizada. En las empresas con un equipo de datos, los científicos de datos y otros miembros del equipo suelen encabezar el proceso de disputa de datos. En organizaciones más pequeñas, puede ser responsabilidad de los profesionales que no son de datos limpiar los datos antes de usarlos.

¿Por qué es importante el data wrangling?

Imagínate si el Palacio de Bellas Artes en la Ciudad de México se construyera sobre cimientos de baja calidad, o si el ingeniero que construyó tu casa la ensamblara sin prestar atención a la calidad de los cimientos y los materiales de construcción. La disputa de datos funciona de manera similar como una base sólida para la investigación y el análisis.

Una vez que se complete el proceso, obtendrás resultados mucho más rápido, con menos posibilidades de errores u oportunidades perdidas. Cuando utilizas herramientas de organización de datos y sigues los pasos, haces que los datos sin procesar sean utilizables. A continuación, algunos otros beneficios:

• El data wrangling te permite recopilar datos de múltiples fuentes en un lugar central.

• Limpiar y convertir datos a un formato estándar te permite realizar análisis de conjuntos de datos cruzados.

• La organización de datos prepara los datos eliminando elementos defectuosos y faltantes, preparándolos para la minería de datos y capacitando a las empresas para tomar decisiones concretas basadas en datos.

Explora el proceso: Seis pasos comunes de disputa de datos

Si trabajas con datos, es probable que también trabajes con varias herramientas para ayudarte a navegar fácilmente el proceso de disputa de datos. Algunas herramientas populares incluyen Tabula, DataWrangler, Pandas y Python. Cada proyecto puede requerir que adoptes un enfoque ligeramente diferente y puedes presentar desafíos únicos a lo largo del proceso.

AnyConnector identifica seis procesos comunes que se utilizan para informar su enfoque de la disputa de datos: descubrimiento, estructuración, limpieza, enriquecimiento, validación y publicación.

1. Descubrimiento

El primer paso te ayuda a dar sentido a los datos con los que estás trabajando. También deberás mantener el objetivo principal del análisis de datos durante este paso. Por ejemplo, si tu organización quiere obtener información sobre el comportamiento de los clientes, puedes tomar los datos de los clientes y clasificarlos según la ubicación, los códigos promocionales y las compras.

2. Estructuración

Una vez que hayas terminado el primer paso, es posible que te encuentres con datos sin procesar desorganizados, incompletos o mal formateados para tus propósitos. Ahí es donde entra en juego la estructuración de datos. Este es el proceso en el que tomas esos datos sin procesar y los transformas en una forma apropiada para el modelo analítico que deseas usar para interpretar los datos.

3. Limpieza

Durante el paso de limpieza de datos, eliminas los errores de datos que podrían distorsionar o dañar el valor de tu análisis. Esto incluye tareas como estandarizar entradas, eliminar celdas vacías, eliminar valores atípicos y eliminar filas vacías. En última instancia, el objetivo es asegurarse de que los datos estén lo más libres de errores posibles.

4. Enriquecimiento

Una vez que hayas transformado tus datos a un estado más utilizable, debes averiguar si tienes todos los datos que necesitas para el proyecto. Si no lo haces, puedes enriquecerlos agregando valores de otros conjuntos de datos. Y si lo haces, es posible que debas repetir los pasos del uno al tres para los nuevos datos.

5. Validación

Cuando trabajas en la validación de datos, verificas que tus datos sean consistentes y de suficiente calidad. Durante este paso, es posible que encuentres algunos problemas que debes abordar o que los datos están listos para ser analizados. Este paso generalmente se completa mediante procesos automatizados y requiere algunas habilidades de programación.

6. Publicación

Una vez que hayas terminado de validar tus datos, estarás listo para publicarlos. En este paso, los colocarás en el formato que prefieras para compartirlo con otros miembros de la organización con fines de análisis. Puedes utilizar informes escritos o archivos digitales, según la naturaleza de los datos y los objetivos generales de la organización.

Posibles carreras profesionales y sus salarios

Aprender sobre data wrangling puede abrir la puerta a varias carreras profesionales. Algunos de los roles que podrías considerar seguir incluyen:

• Científico de datos: En este rol, puedes recopilar datos, transferirlos a nuevos formatos fáciles de analizar y crear herramientas para recopilar datos. También puedes crear marcos para recopilar datos y crear presentaciones e informes para distribuir de acuerdo con los objetivos comerciales. La plataforma DevSkiller en su más reciente Reporte IT Skills, reportó un incrementó de 295 por ciento en cuanto al número de labores en relación con ciencia de datos para procesos de reclutamiento en 2021 [2]. De acuerdo con datos de Glassdor, un científico de datos en México gana hasta $35,000 por mes [3].

• Especialista en almacenamiento de datos: En este trabajo, puedes ser un enlace entre analistas de datos, programadores y arquitectos de datos. Puedes trabajar activamente para asegurarte de que los datos se administren correctamente, además de manipular y combinar datos y realizar tareas de administración relacionadas con la tecnología. Crear un data warehouse (un almacén de datos o una base de datos institucional) es primordial para llevar a cabo informes y analizar información. Esto permite la toma acertada de decisiones y es considerado un componente esencial para implantar la inteligencia de negocios en una empresa. El salario mensual para un especialista en datos en México es de $14,000 [4].

• Administrador o arquitecto de la base de datos: En esta carrera podrás crear y organizar sistemas para proteger y almacenar datos. Las tareas adicionales incluyen la copia de seguridad de los datos, garantizar que las bases de datos funcionen sin errores y mantener los datos seguros. Una arquitectura de datos digital con una estructura sólida es determinante para el éxito o el fracaso de una estrategia basada en datos. Además, ayuda a optimizar su valor. Su aplicación principal es la de establecer el principio y el tipo de datos que serán utilizados en el transcurso del negocio. De acuerdo con la información proporcionada por Glassdoor, el sueldo mensual en México para un administrador o arquitecto de base de datos es de $66,217 [5].

Perspectiva laboral

Se prevé que el mercado de disputas de datos se mantenga fuerte. Según Mordor Intelligence, el mercado podría alcanzar los $2.28 millones (USD) en 2026, frente a los $1.3 millones (USD) de 2020 [6]. Tu perspectiva laboral específica dependerá del rol que elijas desempeñar.

Planifica tu carrera

Tu trayectoria profesional dependerá de tus objetivos. Para la mayoría de los roles que trabajan con data wrangling, es posible que necesites una licenciatura en informática, tecnología de la información o un campo relacionado como mínimo. Si deseas convertirte en científico de datos, una de las rutas más comunes es obtener una licenciatura o una maestría.

También, es esencial saber que los empleadores buscan candidatos con una base sólida en el contexto empresarial de los datos con habilidades como:

• Capacidad para realizar transformaciones de datos, incluida la agregación y la fusión.

• Competencia en lenguajes de programación de ciencia de datos, incluyendo Julia, SQL, Python y R.

• Habilidades agudas de pensamiento crítico y la capacidad de hacer juicios lógicos alineados con los objetivos comerciales.

Coursera ofrece el Certificado profesional de Análisis de datos de Google que te ayuda a comprender cómo limpiar y organizar datos para el análisis, y completar análisis y cálculos utilizando hojas de cálculo, programación SQL y R.

Si estás considerando una carrera que incluya data wrangling, tienes opciones educativas. Puedes obtener un título tradicional o un plan de estudios en línea. Las certificaciones profesionales también pueden ayudarte a desarrollar las habilidades que podrías necesitar para trabajar con datos. Además, puedes considerar tomar cursos en línea para empezar con temas específicos para ver si es una buena opción para ti.