Diez casos comunes de datos incorrectos que debes conocer y sus soluciones

10 casos comunes de datos incorrectos y sus soluciones

Introducción

En la era impulsada por los datos, no se puede subestimar la importancia de los datos de alta calidad. La precisión y confiabilidad de los datos desempeñan un papel fundamental en la toma de decisiones cruciales para los negocios, lo que afecta la reputación y el éxito a largo plazo de una organización. Sin embargo, los datos malos o de baja calidad pueden llevar a resultados desastrosos. Para protegerse contra tales errores, las organizaciones deben estar atentas para identificar y eliminar estos problemas de datos. En este artículo, presentamos una guía completa para reconocer y abordar diez casos comunes de datos malos, lo que capacita a las empresas para tomar decisiones informadas y mantener la integridad de sus esfuerzos impulsados por los datos.

¿Qué es un dato malo?

Un dato malo se refiere a datos cuya calidad no es adecuada para el propósito de recolección y procesamiento. Los datos en bruto obtenidos directamente después de la extracción de diferentes sitios de redes sociales u otros métodos tienen una calidad deficiente y son datos en bruto. Requieren procesamiento y limpieza para aumentar su calidad.

¿Por qué es importante la calidad de datos?

Los datos sirven para numerosos propósitos en la empresa. Al ser la base de múltiples decisiones y funciones, el compromiso en la calidad afecta al proceso general. Es responsable de la precisión, consistencia, confiabilidad y completitud de los datos, aspectos importantes que requieren acciones separadas y detalladas para trabajar en ellos.

Principales 10 problemas de datos malos y sus soluciones

Aquí están los 10 principales problemas de datos pobres que debes conocer y sus posibles soluciones:

1. Datos inconsistentes
2. Valores faltantes
3. Entradas duplicadas
4. Valores atípicos
5. Datos no estructurados
6. Inexactitud de datos
7. Incompletitud de datos
8. Sesgo de datos
9. Inadecuada seguridad de datos
10. Gobernanza de datos y gestión de calidad

Datos inconsistentes

Los datos se definen como inconsistentes en presencia de valores conflictivos o contradictorios. Las causas son diferentes tipos de resultados obtenidos después de la recolección de diferentes fuentes o métodos de recolección de datos. También puede ocurrir debido a la falta de alineación de los datos de diferentes períodos de tiempo debido a múltiples razones como errores de medición, metodologías de muestreo y otros.

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Desafíos

• Conclusiones incorrectas: conduce a realizar análisis incorrectos o engañosos que afectan los resultados
• Disminución de la confianza: disminuye la confianza
• Desperdicio de recursos: trabajar con datos inconsistentes y incorrectos desperdicia esfuerzos, recursos y tiempo
• Toma de decisiones sesgada: la inconsistencia resulta en datos sesgados que llevan a la generación y aceptación de una perspectiva

Soluciones

• Ser transparente acerca de las limitaciones de los datos al presentarlos e interpretarlos
• Verificar las fuentes de datos antes de la evaluación
• Verificar la calidad de los datos
• Elegir el método de análisis apropiado

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Valores faltantes

Existen varios métodos para identificar valores faltantes o nulos en el conjunto de datos, como inspección visual, revisión de estadísticas resumidas, uso de herramientas de visualización y perfilado de datos, consultas descriptivas y técnicas de imputación.

Desafíos

• Sesgos y problemas de muestreo: conduce a
• Mala interpretación: se observa en relaciones variables que llevan a dependencias no vistas
• Disminución del tamaño de muestra: plantea limitaciones al utilizar software o funciones específicas de tamaño
• Pérdida de información: resulta en una disminución en la riqueza y completitud del conjunto de datos

Soluciones

• Imputación: mediante el uso de métodos de imputación para crear matrices de datos completas con estimaciones generadas a partir de la media, mediana, regresión, estadísticas y modelos de aprendizaje automático. Se pueden utilizar imputaciones individuales o múltiples
• Comprender el mecanismo de datos faltantes y de baja calidad: analizar el patrón de datos faltantes, que pueden estar en diferentes tipos, como: Faltantes Completamente al Azar (MCAR)
• Ponderación: utilizar técnicas de ponderación para identificar el impacto de los valores faltantes en el análisis
• Recolección: agregar más datos puede completar los valores faltantes o minimizar el impacto
• Informe: enfocarse en el problema desde el principio para evitar sesgos

Entradas duplicadas

Las entradas duplicadas o registros redundantes se identifican como la presencia de múltiples copias de datos dentro del conjunto de datos. Esto ocurre debido a la fusión de datos, problemas del sistema, errores en la entrada y manejo de datos.

Efecto

• Análisis inexacto: Además del impacto general, el efecto se observa en medidas estadísticas con consecuencias en los conocimientos extraídos de los datos.
• Estimación incorrecta: Esto lleva a la sobre o subestimación de atributos.
• Integridad de datos: Pérdida de precisión y confiabilidad debido a datos incorrectos.

Desafíos

• Almacenamiento: El aumento en los requerimientos irrelevantes conlleva a mayores costos y desperdicio de recursos.
• Procesamiento: Disminuye debido al aumento en la carga del sistema, lo que afecta el procesamiento y análisis.
• Mantenimiento: Requiere esfuerzos adicionales para el mantenimiento y organización de los datos.

Soluciones

• Identificador único: Ingrese o establezca un identificador único para prevenir o reconocer fácilmente las entradas duplicadas.
• Restricciones: Introduzca restricciones de datos para garantizar la integridad de los mismos.
• Auditorías: Realice auditorías regulares de datos.
• Comparación difusa: Utilice algoritmos de comparación difusa para identificar duplicados con pequeñas variaciones.
• Hashing: Ayuda en la identificación de registros duplicados a través de etiquetas.

Valores atípicos

Los valores atípicos son valores u observaciones extremas que se encuentran lejos del conjunto de datos principal. Su intensidad puede ser grande o pequeña y rara vez se ven en los datos. La razón de su aparición son errores en la entrada de datos y errores de medición acompañados de eventos extremos genuinos en los datos.

Importancia

• Estadísticas descriptivas: El impacto se ve en la media y desviación estándar, lo que afecta el resumen de los datos.
• Distribución sesgada: Conduce a suposiciones incorrectas en pruebas y modelos estadísticos.
• Predicción inexacta: Los valores atípicos afectan negativamente los modelos de aprendizaje automático, lo que lleva a predicciones inexactas.

Mecanismos

• Mayor variabilidad: Los valores atípicos aumentan la variabilidad de los datos, lo que resulta en desviaciones estándar más grandes.
• Efecto en la tendencia central: Cambian el valor central y, por lo tanto, alteran la media, mediana y otras interpretaciones centrales de los datos.
• Sesgo en modelos de regresión: Los valores atípicos cambian la proporción y, por lo tanto, generan estimaciones de coeficientes sesgados y un rendimiento del modelo incorrecto.
• Pruebas de hipótesis incorrectas: Violan las suposiciones de las pruebas, generan valores p incorrectos y conclusiones erróneas.

Soluciones

• Detección basada en umbrales: Establezca un valor umbral específico según conocimientos del dominio o método estadístico.
• Winsorización: Trunque o limite los valores extremos para reducir el impacto de los valores atípicos.
• Transformación: Aplique transformaciones logarítmicas o de raíz cuadrada.
• Técnicas de modelado: Utilice regresión robusta o modelos basados en árboles.
• Eliminación de valores atípicos: Elimine los valores con cuidado si representan un desafío extremo.

Datos no estructurados

Los datos que carecen de una estructura o una organización predefinida representan desafíos para el análisis y se denominan datos no estructurados. Esto se debe a cambios en los formatos de documentos, técnicas de raspado web, falta de un modelo de datos fijo, fuentes digitales y analógicas, y técnicas de recolección de datos.

Desafíos

• Falta de estructura: El problema dificulta el análisis utilizando métodos tradicionales.
• Dimensionalidad: Estos datos son altamente dimensionales o contienen múltiples características y atributos.
• Heterogeneidad de datos: Pueden utilizar formatos y lenguajes diversos, pueden tener estándares de codificación diversos y complican la integración de datos.
• Extracción de información: Los datos no estructurados requieren el uso de técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP), técnicas de procesamiento de audio o visión por computadora.
• Impacto en la calidad de datos: Resulta en falta de precisión y fuentes verificables, causa problemas con la integración y genera datos irrelevantes e incorrectos.

Solución

• Gestión de metadatos: Utilice metadatos para obtener información adicional para un análisis e integración eficientes.
• Ontologías y taxonomías: Cree estas para una mejor comprensión.
• Visión por computadora: Procese imágenes y videos a través de la visión por computadora para la extracción de características y el reconocimiento de objetos.
• Procesamiento de audio y datos: Implemente técnicas de procesamiento de audio para la transcripción, eliminación de ruido y contenido irrelevante.
• Procesamiento de lenguaje natural (NLP): Utilice técnicas avanzadas para el procesamiento y extracción de información de datos textuales.

Inexactitud de los datos

Los errores humanos, los errores de entrada de datos y la información desactualizada conforman la precisión de los datos, que puede presentarse de las siguientes formas:

• Errores tipográficos: presencia de dígitos transpuestos, formato incorrecto, errores ortográficos
• Datos incompletos: datos faltantes
• Duplicación de datos: las entradas redundantes inflan o aumentan los números y sesgan los resultados estadísticos
• Información desactualizada: lleva a la pérdida de relevancia, lo que genera decisiones e conclusiones incorrectas
• Datos inconsistentes: identificados por la presencia de diferentes unidades de medida y nombres de variables, dificultando el análisis e interpretación de los datos
• Mala interpretación de los datos: datos presentes en diferentes contextos o que transmiten diferentes perspectivas o significados

Solución

• Limpieza y validación de datos (lo más importante)
• Herramientas automatizadas de calidad de datos
• Reglas de validación y lógica empresarial
• Normalización
• Adición de informes de errores y registro de los mismos

Importancia de la limpieza y validación de datos

• Ahorro de costos: evita resultados inexactos, ahorrando así recursos
• Reducción de errores: previene el desarrollo de informes basados en errores
• Confianza: el proceso de validación y limpieza de datos genera datos confiables y, por lo tanto, resultados confiables
• Toma de decisiones efectiva: los datos confiables ayudan en la toma de decisiones efectiva

Incompletitud de los datos

La ausencia de atributos cruciales para el análisis, la toma de decisiones y la comprensión se conoce como la falta de atributos clave. Estos se generan debido a errores de entrada de datos, recolección incompleta de datos, problemas en el procesamiento de datos o omisión intencional de datos. La falta de datos completos juega un papel clave en la interrupción del análisis integral, como se evidencia por los diversos problemas que surgen en su presencia.

Desafíos

• Dificultad en la detección de patrones: generan problemas para detectar patrones y relaciones significativas dentro de los datos
• Pérdida de información: los resultados carecen de información valiosa y perspicacias debido a datos defectuosos
• Sesgo: el desarrollo de sesgos y problemas con el muestreo es común debido a la distribución no aleatoria de los datos faltantes
• Sesgo estadístico: datos incompletos conducen a un análisis estadístico sesgado y estimación de parámetros inexacta
• Impacto en el rendimiento del modelo: el impacto clave se observa en el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático y las predicciones
• Comunicación: los datos incompletos resultan en una mala comunicación de los resultados a las partes interesadas

Soluciones

• Recopilar datos adicionales: recopilar más datos para completar fácilmente las brechas en los datos deficientes
• Establecer indicadores: reconocer la información faltante a través de indicadores y manejarla de manera eficiente sin comprometer el proceso y el resultado
• Análisis de sensibilidad: buscar el impacto de los datos faltantes en los resultados del análisis
• Mejorar la recopilación de datos: identificar los errores o deficiencias en el proceso de recopilación de datos para optimizarlos
• Auditoría de datos: realizar auditorías regulares para buscar errores en el proceso de recopilación de datos y los datos recopilados

Sesgo de los datos

El sesgo de los datos es la presencia de errores sistemáticos o prejuicios en un conjunto de datos que conducen a la inexactitud o generación de resultados inclinados hacia un grupo. Puede ocurrir en cualquier etapa, como la recopilación, el procesamiento o el análisis de datos.

Desafíos

• Falta de precisión: el sesgo de los datos conduce a un análisis y conclusiones sesgados
• Preocupaciones éticas: genera preocupaciones éticas cuando las decisiones favorecen a una persona, comunidad, producto o servicio
• Predicciones engañosas: los datos sesgados conducen a modelos predictivos poco confiables y pronósticos inexactos
• Muestras no representativas: afecta el proceso de generalización de los hallazgos hacia una población más amplia

Solución

• Métricas de sesgo: utilizar métricas de sesgo para rastrear y monitorear el sesgo en los datos
• Inclusividad: agregar datos de grupos diversos para evitar la exclusión sistemática
• Equidad algorítmica: implementar algoritmos de aprendizaje automático capaces de reducir el sesgo
• Análisis de sensibilidad: realizarlo para evaluar el impacto del sesgo de los datos en los resultados del análisis
• Auditoría y perfilado de datos: realizar auditorías y perfiles de datos regularmente
• Documentación: documentar clara y precisamente los datos para garantizar la transparencia y abordar fácilmente los sesgos

Seguridad de Datos Inadecuada

Los problemas de seguridad de datos comprometen la integridad de los datos y la reputación de la organización. Las consecuencias se ven a través de accesos no autorizados, manipulación de datos, ataques de ransomware y amenazas internas.

Desafíos

• Vulnerabilidad de datos: Identificación de puntos vulnerables
• Amenazas avanzadas: Los sofisticados ataques cibernéticos requieren técnicas de gestión avanzadas y eficientes
• Regulación de privacidad de datos: Asegurar la seguridad de los datos mientras se cumple con las leyes de protección de datos en constante evolución es complejo
• Conciencia del empleado: Requiere educar a cada miembro del personal

Soluciones

• Encriptar: Requiere encriptar los datos sensibles en reposo y en tránsito para protegerlos de accesos no autorizados
• Controles de acceso: Implementar un acceso estrictamente controlado para los empleados según sus roles y requisitos
• Cortafuegos y Sistema de Detección de Intrusiones (IDS): Implementar medidas de seguridad con cortafuegos integrados e instalación de IDS
• Autenticación de múltiples factores: Implementar autenticación de múltiples factores para mayor seguridad
• Copia de seguridad de datos: Mitiga el impacto de los ataques cibernéticos
• Seguridad de proveedores: Evaluar y aplicar estándares de seguridad de datos para proveedores externos

Gobernanza de Datos y Gestión de Calidad

La gobernanza de datos se refiere al establecimiento de políticas, procedimientos y directrices para garantizar la integridad, seguridad y cumplimiento de los datos. La gestión de calidad de datos se ocupa de procesos y técnicas para mejorar, evaluar y mantener la precisión, consistencia y completitud de los datos deficientes para mejorar la confiabilidad.

Desafíos

• Silos de datos: Los datos fragmentados son difíciles de integrar y mantener la consistencia
• Preocupaciones de privacidad de datos: Compartir datos, privacidad y manejo de información sensible plantea un desafío
• Alineación organizacional: Obtener aceptación y alineación es complejo en organizaciones grandes
• Propiedad de datos: Difícil de identificar y establecer propiedad
• Madurez de la gobernanza de datos: Requiere tiempo para pasar de prácticas de datos ad-hoc a una gobernanza madura

Soluciones

• Mejora de datos: Incluye el perfilado, limpieza, estandarización, validación y auditoría de datos
• Automatización en calidad: Automatizar el proceso de validación y limpieza
• Monitoreo continuo: Monitorear regularmente la calidad de los datos y abordar simultáneamente los problemas
• Mecanismo de retroalimentación: Crear un mecanismo como formularios u opción de “plantear una consulta” para informar problemas de calidad de datos y sugerencias

Conclusión

Reconocer y abordar los datos deficientes es esencial para cualquier organización impulsada por datos. Al comprender los casos comunes de mala calidad de datos, las empresas pueden tomar medidas proactivas para garantizar la precisión y confiabilidad de sus datos. El programa Blackbelt de Analytics Vidhya ofrece una experiencia de aprendizaje integral, equipando a los profesionales de datos con las habilidades y conocimientos necesarios para enfrentar los desafíos de los datos de manera efectiva. Inscríbete en el programa hoy mismo y capacítate para convertirte en un analista de datos competente capaz de navegar por las complejidades de los datos para tomar decisiones informadas y lograr un éxito notable en el mundo impulsado por datos.

Preguntas frecuentes

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