Los datos “sucios” tienen consecuencias: Cuatro soluciones a los problemas más comunes de preparación de datos
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Conozca cuatro maneras de limpiar los datos y completar los análisis con mayor celeridad y confianza.
Si alguna vez analizó datos, conoce la sensación de profundizar en ellos y luego descubrir que tienen una estructura incorrecta o numerosas imprecisiones, o que simplemente están incompletos. Los “datos sucios” constituyen una dificultad común que puede tener un gran impacto financiero y cultural en una organización.
En la actualidad, la mayoría de las personas esperan que los datos tengan la forma y estructura correctas antes de introducirlos en la herramientas de inteligencia de negocios. Sin embargo, preparar los datos para el análisis suele ser una tarea compleja, que consume mucho tiempo y que se limita a unos pocos usuarios. El resultado es demoras y frustración.
En este informe se describen maneras de superar los problemas más habituales de la preparación de datos. Además, incluye consejos sobre lo siguiente:
- Estar a la altura de la demanda de datos limpios y listos para usar
- Establecer un estándar de “datos limpios” para toda la empresa
- Romper los silos de preparación de datos que ocasionan imprecisiones y confusión
- Democratizar la preparación de datos en toda la organización
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