La preparación de datos es un paso fundamental antes de sumergirte en cualquier proceso de análisis. Al dedicar el tiempo necesario a organizar y verificar la información, no solo garantizarás la confiabilidad de tus resultados, sino que además optimizarás el resto de las etapas de tu proyecto. A continuación, descubrirás los aspectos esenciales que debes tener en cuenta a la hora de preparar datos, desde su ubicación y organización hasta la verificación de su integridad y su relación con la pregunta de negocio que buscas responder.
Antes de iniciar el análisis, pregúntate:
¿Dónde se encuentran tus datos?
Determina si los datos están en hojas de cálculo, bases de datos SQL, plataformas de terceros o archivos de texto. Tener clara su localización te ayuda a planificar mejor los siguientes pasos.
¿Cómo están organizados tus datos?
Verifica si tus datos se encuentran clasificados por fechas, categorías, regiones o algún otro criterio. Esta información facilitará el filtrado y la manipulación posterior.
¿Tus datos presentan sesgos o problemas de credibilidad?
Asegúrate de que tus datos cumplan con el principio ROCCC:
Reliable (Fiables): Proceden de una fuente confiable.
Original (Originales): No han sido modificados de manera que distorsione la realidad.
Comprehensive (Integrales): Cubren la totalidad o la mayor parte de la información que necesitas.
Current (Actuales): Están actualizados al periodo que deseas analizar.
Cited (Citados): Cuentas con referencias claras sobre su procedencia.
¿Cómo manejas la licencia, la privacidad, la seguridad y la accesibilidad?
Debes conocer los permisos de uso (licencias) y asegurarte de que los datos cumplan con las normativas de protección de datos y privacidad. También, valida la forma de almacenar y compartir estos datos para que estén disponibles solo para las personas autorizadas.
¿Has comprobado la integridad de la información?
Revisa que no existan duplicados, errores de captura ni valores atípicos injustificados. Un conjunto de datos íntegro aumenta la probabilidad de que tus conclusiones sean acertadas.
¿Cómo contribuye la información a tu pregunta de negocio?
Debe existir una relación lógica entre los datos que estás recopilando y la pregunta que buscas responder. Si no la hay, corres el riesgo de analizar variables irrelevantes.
¿Existen inconvenientes con los datos?
Es posible que la información esté incompleta, contenga valores nulos o requiera un proceso extra de limpieza. Identificar estos inconvenientes desde el principio te ahorrará tiempo en etapas posteriores.
La fase de preparación se centra en reunir y organizar la información de manera que sea fiable y valiosa para tu análisis. Entre las tareas más importantes se incluyen:
Recolección y almacenamiento adecuado: Decide si obtendrás los datos de un sistema interno, de terceros o si tendrás que recopilarlos por tu cuenta. Asegúrate de almacenarlos en un formato que facilite la manipulación, como CSV, Excel o bases de datos relacionales.
Identificación de la estructura de los datos: Familiarízate con columnas, tablas o campos clave.
Clasificación y filtrado: Crea reglas para ordenar y depurar la información.
Evaluación de la credibilidad: Confirma que la fuente y el proceso de recopilación sean consistentes con el estándar ROCCC.
Datos propios (First-party data): Son aquellos que recopilas directamente, por ejemplo, a través de formularios, registros de transacciones o encuestas de satisfacción. Tienes control total sobre el proceso, lo que aumenta la fiabilidad y coherencia.
Datos de otras fuentes:
Second-hand data: Información recolectada por otro grupo y luego vendida.
Third-party data: Ofrecida por un proveedor que no generó la información de primera mano; generalmente abarca varias fuentes mezcladas.
Reflexiona sobre los objetivos de tu proyecto para decidir qué método se ajusta mejor. Si necesitas datos muy específicos de tu operación diaria, será más conveniente recopilar primero tus propios registros. En cambio, si buscas variables macroeconómicas o tendencias de mercado, quizá debas recurrir a datos de terceros.
Pregunta si el conjunto de datos realmente ayuda a responder tu cuestión de negocio. Un ejemplo práctico:
Si deseas identificar tendencias de ventas a lo largo del tiempo, necesitas incluir una columna con fechas y valores de ventas que te permitan trazar la evolución.
Tamaño de la muestra: Piensa si un subconjunto aleatorio de tus datos puede ser suficiente o si necesitas recolectar de manera exhaustiva cada registro.
Criterios de recolección: Decide si filtrar por región, canal de venta, rango de fechas u otros elementos que sean críticos para tu análisis.
Si estás analizando tendencias, deberás recopilar datos durante un lapso significativo que permita observar patrones. Pero si necesitas una respuesta rápida, quizá debas trabajar con información ya existente, aunque no sea tan extensa.
Ejemplo de toma de decisiones: Supón que tu empresa lanza un nuevo producto y quieres conocer su aceptación en el mercado. Podrías decidir recolectar datos de ventas durante un mes (first-party data). Si observas que el periodo no es suficiente para sacar conclusiones sólidas, podrías reforzar el análisis con datos de la industria (third-party data) que te proporcionen un contexto más amplio.
Invertir tiempo en la preparación y gestión de datos es la piedra angular para un análisis exitoso. Como principiante en el rol de analista de datos, ten presente que la calidad de tu información condiciona la calidad de tus resultados. Revisar la procedencia, la forma de recolección y la relevancia para tu pregunta de negocio garantizará que el posterior análisis sea efectivo y confiable.
En un escenario donde el volumen de datos crece exponencialmente, la verdadera ventaja competitiva surge de la capacidad para organizar, limpiar y entender la información clave. Con estos pasos y consideraciones, estarás mejor preparado para ofrecer insights valiosos que impulsen decisiones estratégicas en tu organización.
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