Optimizando la Calidad de Datos en Excel y Power BI con Data Profiling
Dentro de Excel y Power BI, más específicamente en el editor de Power Query, existe una potente herramienta para realizar Data Profiling o Perfilado de Datos.
Sirve para explorar y comprender los datos, y además realizar algunas transformaciones importantes para garantizar la calidad y consistencia de la información que alimenta nuestras visualizaciones y modelos.
En este artículo, exploraremos la importancia del data profiling, destacando sus beneficios y mostrando cómo puede transformar la manera en que trabajamos con conjuntos de datos.
Antes de aplicar el perfilado de datos es importante definir el tipo de datos de cada columna, ya que esta herramienta se basa en el tipo de datos que debería haber en la columna, para así definir la validez del contenido de la misma.
Vamos a los principales beneficios del Perfilado de Datos:
Identificación y Solución Errores de Forma Eficiente
Esta herramienta nos ayudará a identificar errores y vacíos en nuestras columnas. Utilizando el perfilado de datos, podemos rápidamente determinar qué porcentaje de datos presenta errores y tomar decisiones informadas sobre cómo abordarlos.
La capacidad de reemplazar errores con valores nulos o alternativos nos permite mantener la integridad de la información mientras optimizamos la calidad de nuestros datos.
Visualización de Distribuciones para una Toma de Decisiones Informada
Activando “Column Quality” podemos explorar rápida y visualmente cómo se distribuyen los datos en nuestras columnas (en cuanto a calidad: error, vacío, válido). Entendemos la importancia de evaluar esta distribución en base a la totalidad del conjunto de datos, especialmente cuando trabajamos con grandes volúmenes de información. Aprender a interpretar esta información nos capacita para tomar decisiones informadas sobre la manipulación de datos en nuestro modelo.
Análisis de Distribución y Estadísticas para un Análisis Detallado
El perfilado nos permite sumergimos aún más (activando la opción “Column distibution”) en distribución y estadísticas más detalladas. Esto nos hace saber cuantos valores únicos y cuantos distintivos tenemos, y cuál es su distribución. Y por supuesto, tomar decisiones en base a eso.
Además podemos, si la columna es numérica, obtener máximos, mínimos, desviación estandar, entre otros datos estadísticos.
Por defecto el perfilado de datos aplica a las primeras 1000 filas de tu tabla, pero puedes extenderlo a toda la tabla (en nuestros cursos te explicamos esto y varios tips más del perfilado de datos).
Conclusión
El Data Profiling en Power Query no es simplemente una herramienta informativa, sino altamente valiosa para tomar decisiones.
El criterio del analista desempeña un papel fundamental en esta fase, ya que debe tomar decisiones críticas sobre si corregir los errores o llenar los vacíos mediante la sustitución por datos específicos (y determinar cuáles serían esos datos), o bien, optar por la eliminación de las filas que contienen errores, con el riesgo de perder datos valiosos de otras columnas.
Creo que esta información sirve también para ir hacia atrás en el proceso, saliéndose de la fase de análisis de datos y, de ser posible, mejorar la recolección de datos. Capacitando a quien completa los archivos, sistemas o formularios para luego tener mayor calidad en los datos a analizar, mejorando la eficiencia de todo el proceso.
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