Gestión de datos: imprescindible para las empresas en 2023

¿Sabes que investigaciones recientes revelan que disputa de datos las prácticas son sustancial para el futuro de las ciencias de datos? La disputa de datos es el acto de limpiar, cambiar y mapear datos de una forma básica a otra para que puedan utilizarse mejor en procesos posteriores, como el análisis. Dado que el volumen de datos disponibles crece constantemente, la organización adecuada de los datos se ha vuelto esencial en la era digital actual de big data. Los usuarios del mundo corporativo dependen en gran medida de los datos y la información para informar sus decisiones y perspectivas.

Por lo tanto, limpiar los datos para que estén listos para el análisis es crucial. Los estudios demuestran que la disputa de datos transforma los datos para el análisis, incluida la limpieza, el formateo y el mapeo. La disputa de datos, o la remediación de datos y la manipulación de datos, abarca una amplia gama de operaciones destinadas a reformatear datos sin procesar en articulaciones más consumibles. Los procedimientos precisos varían de un proyecto a otro según los datos que se utilizan y el resultado deseado. Profundicemos para descubrir los aspectos destacados de la disputa de datos.

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¿Qué es la disputa de datos?

La disputa de datos es la limpieza y combinación de fuentes de datos dispares para que sean utilizables y sencillos para el análisis. Sin embargo, se está volviendo cada vez más crítico almacenar y organizar grandes cantidades de datos para el análisis de la cantidad de datos. El número de fuentes de esos datos continúa creciendo exponencialmente. Cuando los datos sin procesar se limpian, organizan y transforman al formato deseado, los analistas pueden tomar decisiones rápidas basadas en la información.

La investigación muestra que la mala calidad de los datos puede influir negativamente en las decisiones y los resultados. La disputa de datos ayuda a las empresas a manejar datos más complejos en menos tiempo, con hallazgos más precisos y mejores juicios: los procedimientos específicos dependen de los datos particulares y el objetivo claro de cada proyecto. Las empresas confían cada vez más en las soluciones de gestión de datos para preparar los datos para el análisis posterior.

Algunos ejemplos de disputa de datos:

Las técnicas de manipulación de datos se utilizan para una variedad de propósitos. Las aplicaciones más comunes para la disputa de datos son:

  • Combinar múltiples fuentes de datos en un solo conjunto de datos para el análisis.
  • Detectar espacios o celdas vacías en los datos y llenarlos o eliminarlos.
  • Eliminar información innecesaria o redundante.
  • Identificar datos atípicos significativos y explicarlos o eliminarlos para facilitar el análisis.

Las empresas también utilizan las herramientas de gestión de datos para:

  • Identificar el fraude corporativo.
  • Ayuda con la seguridad de los datos.
  • Garantice resultados de modelado de datos coherentes y precisos. Asegurar el cumplimiento comercial con los estándares de la industria.
  • Llevar a cabo un análisis de comportamiento del cliente.
  • Reconozca el valor empresarial de sus datos lo antes posible.
  • Descubra patrones de datos.

Las mejores y esenciales herramientas de gestión de datos

  • Hojas de cálculo / Excel Power Query – Esta es la herramienta de manipulación de datos manual más básica.
  • AbrirRefinar es una solución automática de limpieza de datos que requiere conocimientos de programación.
  • nanoredes puede automatizar fácilmente la transformación de datos de documentos PDF, imágenes y documentos escritos a mano.
  • Tabula es una herramienta que puede manejar varios tipos de datos.
  • Preparación de datos de Google es un servicio de datos que investiga, limpia y prepara datos.
  • organizador de datos es una herramienta de limpieza y transformación de datos.
  • Talend también es una útil herramienta de gestión de datos.
  • Trifacta es un software de análisis y creación de perfiles de datos interactivos basado en la nube.

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¿Cómo funciona la disputa de datos?

Gestion de datos imprescindible para las empresas en 2023

Fuente de imagen: INZATA

La disputa de datos se ha convertido en un componente esencial del procesamiento de datos. El considerable trabajo real de la disputa de datos es el siguiente. Así es como mejora la calidad de los datos:

Hace que los datos sin procesar sean accesibles

La disputa de datos hace que los datos sin procesar sean accesibles, y los datos ordenados correctamente garantizan que los datos de calidad se ingresen en el análisis posterior.

Limpiar elementos defectuosos/faltantes

Los procesos de disputa de datos combinan datos sin procesar y limpian el ruido de datos o los elementos defectuosos o faltantes. Este proceso implica adquirir datos y darles sentido.

Crea formato estándar para datos

Las técnicas de disputa de datos, como las herramientas de integración de datos automatizadas, limpian y convierten los datos de origen en un formato estándar que se puede usar repetidamente en función de los requisitos finales.

No permite pasar por alto

Pasar por alto los procesos de disputa de datos clave puede resultar en caídas sustanciales, oportunidades perdidas y modelos incorrectos que dañarán la reputación de análisis de la organización. Por lo tanto, no está permitido en la disputa de datos.

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Fuente de imagen: Unsplash

¿Por qué debería usar la disputa de datos?

La disputa de datos es esencial, ya que es la única forma de convertir datos sin procesar en información procesable. En el mundo real, la información sobre clientes o finanzas a menudo llega en fragmentos, provenientes de varias ubicaciones y departamentos.

He aquí por qué debería usar la disputa de datos:

Elimina la imprecisión

La disputa de datos elimina los problemas como la duplicación de datos y los datos inexactos que pueden ser motivo de múltiples lugares de almacenamiento, como numerosas computadoras, hojas de cálculo y sistemas, incluidos los sistemas heredados.

Proporciona una imagen precisa de su negocio

La forma más fácil de obtener una imagen precisa de lo que sucede en una organización es tener todos los datos relevantes en un solo lugar. Un experto en gestión de datos puede usar la información para sacar conclusiones e hipótesis.

Provoca una mayor productividad

A través del proceso de disputa de datos, se mitigan los errores en los datos y se trazan procedimientos para reducir la dependencia de personas clave. Se eliminan las tareas poco manuales y los empleados pueden concentrarse en actividades de alto valor. Como resultado, las empresas se benefician de una mayor productividad y conocimientos más profundos de los empleados.

Controle los datos para examinarlos rápidamente

Una vez que los datos sin procesar han sido domesticados y procesados, los analistas comerciales y las partes interesadas pueden examinarlos de manera rápida y eficiente.

Ofrece información en tiempo real

La disputa de datos convierte el contenido textual de forma libre en un formato tabular. Este método mejora los datos para obtener información más significativa en tiempo real.


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¿Cómo hacer disputas de datos? – Enfoque paso a paso

Cada proyecto de datos requiere una estrategia única para garantizar que el conjunto de datos final es confiable y de fácil acceso. Sin embargo, el sistema a menudo se basa en algunos procesos. Estos se conocen con frecuencia como pasos de disputa de datos que se mencionan a continuación:

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Fuente de imagen: turing

Descubrimiento de datos

El descubrimiento es la acción de aprender sobre la información para formar ideas sobre sus posibles aplicaciones. Es el equivalente a revisar la nevera en busca de alimentos antes de preparar la cena. Durante esta fase, puede encontrar problemas como valores faltantes o incompletos y tendencias y patrones subyacentes en los datos. Esta es una etapa crucial ya que dará forma al resto del proceso.

Estructuración de Datos

Debido a que están incompletos o tienen un formato inadecuado para el uso previsto, los datos sin procesar suelen ser inútiles antes de ser procesados. En la estructuración de datos, los datos sin procesar se transforman en información que puede usarse de manera más efectiva. Sus datos tomarán una forma específica según el marco analítico que emplee.

Limpieza de Datos

Los errores en los datos pueden sesgar su análisis y reducir la calidad de sus resultados. Por lo tanto, es esencial limpiar sus datos antes de usarlos. Algunos ejemplos de operaciones de limpieza son la eliminación de duplicados, la eliminación de valores atípicos y la estandarización de entradas. El propósito de la limpieza de datos es eliminar o reducir la cantidad de errores que podrían afectar el resultado de un análisis.

Enriquecimiento de datos

Una vez que tenga una comprensión firme de sus datos y los haya limpiado para que puedan usarse de manera efectiva, deberá verificar si contiene todo lo que necesita para completar su esfuerzo actual. Si ese no es el caso, puede seleccionar «enriquecer» sus datos agregando valores de fuentes externas. Por eso es crucial conocer los numerosos casos de uso de datos.

Validación de datos

Si desea asegurarse de que sus datos sean confiables, debe validarlos. La validación es el proceso de verificar si su información está o no libre de errores y, por lo tanto, es adecuada para el análisis. A menudo se requiere programación para los muchos procesos automatizados que se utilizan en la validación.

Publicación de Datos

Tus datos están listos para publicar después de que se haya completado la verificación. Compartirlo internamente para su revisión es un paso necesario en este proceso. Si elige distribuir los datos en forma de un informe en papel o un archivo electrónico, lo determinarán los detalles específicos de los datos que haya recopilado y las necesidades de su empresa.

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Fuente de imagen: Unsplash

¿Cuáles son las mejores prácticas para la disputa de datos?

Muchos enfoques y prácticas para la disputa de datos pueden variar con los lectores o espectadores específicos. Las siguientes son algunas de las mejores prácticas que se pueden utilizar en cualquier situación:

Demografía enfocada

Los requisitos particulares para la disputa de datos varían de un negocio a otro. Debe saber quién usará los datos y con qué propósito si desea protegerlos de ojos no deseados. A través de este método, puede recopilar datos que lo ayudarán a comprender mejor su grupo demográfico objetivo. Por ejemplo, recopile información demográfica detallada sobre su clientela actual.

Utilice herramientas y técnicas eficientes

Las audiencias crecen constantemente y cada día trae nuevas combinaciones de tecnologías. Para brindar servicios efectivos de disputa de datos, los especialistas en datos deben aprender a usar nuevas herramientas y tecnología de análisis.

Concéntrese en los datos apropiados

No es necesario tener una gran cantidad de datos; en cambio, tener datos precisos sí lo es. Por esta razón, es esencial seleccionar los fragmentos de datos adecuados. No utilice información con una alta prevalencia de espacios en blanco o enteros repetidos o recurrentes. Para hacer esto, deberá recopilar datos de varias fuentes. Puede ordenar la información según sus criterios y luego elegir un tema que se ajuste a sus necesidades.

Identificar pros y contras

Debe reconocer cómo los datos satisfacen los estándares de gobierno de su empresa. Sería útil si entendiera los entresijos de los datos, la base de datos y los muchos formatos de archivo. Además, aproveche las características que ofrecen las herramientas de visualización para investigar el estado actual de los datos. Al caracterizar sus datos, puede generar métricas para medir la calidad de sus datos.

¿Cuáles son los diferentes casos de uso de la disputa de datos?

A continuación se enumeran algunos de los casos de uso más cruciales de disputas de datos en economía y empresa:

Gestión de datos para información financiera

La disputa de datos es una herramienta poderosa para los analistas financieros en el sector empresarial, que les permite descubrir información procesable sobre inversiones potenciales. La disputa de datos aborda cuidadosamente las consultas sobre los mercados y sectores para informar las decisiones de inversión.

Gestión de datos para una mayor transparencia

Hay una demanda continua de informes de muchas divisiones dentro de las instituciones financieras y otras empresas. Sin embargo, los datos sin procesar y no estructurados que muestran estos resultados pueden dificultar la comunicación efectiva de los hallazgos. La gerencia logra una mejor comprensión de los datos gracias al trabajo de un administrador de datos.

Gestión de datos para el diseño estandarizado de la empresa

Dependiendo de las necesidades de cada división o división de una corporación, la recopilación de datos puede manejarse a través de una variedad de sistemas diferentes. La capacidad de consolidar y comparar datos de múltiples fuentes es un beneficio crucial de la disputa de datos.

Gestión de datos para conocer a los clientes

Debido a la diversidad de su clientela, la información que recopile sobre ellos puede variar mucho. Las preferencias de los clientes por ciertos artículos se pueden comprender mejor con la ayuda de la disputa de datos, que resalta los patrones subyacentes y los puntos en común entre los clientes.

Disputa de datos por la calidad de los datos

La disputa de datos se utiliza cuando es necesario mejorar la calidad de los datos con los que se trabaja. Ya sea que sea un analista financiero o el jefe del departamento de marketing, necesita datos de alta calidad para concluirlo. Los diversos pasos de la disputa de datos pueden ayudarlo a llegar allí.

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Fuente de imagen: Unsplash


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Gestión de datos para empresas

Las empresas tienen diferentes estrategias de uso de datos. En una empresa, los datos sin procesar pasan por varios procedimientos diferentes. Estas operaciones remodelan la información para que pueda ser leída y utilizada en varios estudios. El uso del linaje de datos permite a las empresas controlar este tipo de activos de información y ayuda a los analistas a determinar el origen de los errores. Saber cómo descifrar datos es crucial para llevar a las empresas al éxito. Existen numerosos métodos para realizar la disputa de datos.

Estas son las mejores pautas de gestión de datos para empresas

Si desea ahorrar tiempo y aprovechar al máximo el proceso, siga estas pautas:

Análisis de los datos

Es de gran ayuda en la disputa de datos si conoce a su audiencia. Puede adaptar mejor sus esfuerzos a los requisitos y objetivos de los usuarios si sabe quién accederá y utilizará los datos. Esta información es útil si las organizaciones desean demostrar su capacidad para obtener ingresos, pero se requiere una segmentación adicional si el objetivo principal es reducir costos.

Usar datos relevantes

La cantidad de datos es menos importante que la calidad de los datos. La disputa de datos es esencial porque brinda datos limpios para un estudio posterior.

Por ejemplo,

  • Sería útil si tratara de mantener sus entradas únicas y evitar hacer duplicados o entradas vacías.
  • No confíe en una sola fuente de datos cuando realice una investigación. Cambia tu fuente de información.
  • Ordenar la información de acuerdo con los criterios especificados.
  • Piensa críticamente sobre la información.

Especificar datos

También debe saber cómo se relacionan los resultados de la interpretación de sus datos con los requisitos de su organización. Puede localizar los muchos tipos de bases de datos y archivos. Sin embargo, las métricas de calidad de los datos se pueden generar según sea necesario. Las restricciones en los datos deben tratarse con precaución.

Datos convergentes

Puede haber una oportunidad de mejora o inexactitudes en los datos cuestionados, sin importar qué tan bien estén optimizados. Revise la información desordenada para verificar si hay errores e identificar formas de hacerla más eficiente. Los analistas pueden descubrir formas de mejorar la calidad, por ejemplo, cuando manipulan datos financieros. Las facturas que aún no se han pagado se pueden vincular a estimaciones de cuándo se realizarán esos pagos y se pueden detectar errores operativos.

Transformar datos

Los datos sin procesar se pueden analizar, interpretar y limpiar mejor con la ayuda de la disputa de datos. Aunque lleva tiempo, le impide analizar datos que no son relevantes para su problema. El resultado es una vista consolidada de la información pertinente que se puede utilizar para mejorar las operaciones.

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Automatización de disputas de datos

La mayoría de las empresas se beneficiarían enormemente de la automatización de la mayoría de sus disputas de datos. Lleva menos tiempo, cuesta menos dinero y genera menos errores. Una nueva generación de nuevas empresas emplea el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para ofrecer automatizado Soluciones de gestión de datos que también presentan datos dentro de sistemas de tablero fáciles de usar y brindan notificaciones periódicas y recomendaciones basadas en datos como resultado de estos avances industriales. Las decisiones comerciales ahora se basarán en datos válidos, lo que aumentará enormemente las posibilidades de obtener buenos resultados.

¿La automatización de disputas de datos es adecuada para su empresa?

Algunos ejemplos comunes de empresas que experimentan una transformación evolutiva a través de la disputa automatizada de datos son:

  • Las empresas de la industria energética están interesadas en conocer los hábitos de los consumidores y mejorar la eficiencia de la red.
  • Las empresas de la industria de la consultoría desean brindar a sus clientes información adicional basada en datos.
  • Las empresas que operan en el comercio electrónico deben comprender el comportamiento del cliente y actuar en consecuencia. Pueden beneficiarse de la disputa automatizada de datos.
  • Para tener una comprensión más profunda de las estadísticas de campaña, muchas agencias de marketing recurren a la automatización de la disputa de datos.
  • Las empresas de los sectores de fabricación y logística también están tratando de optimizar sus procesos y redes de suministro.

Solicitar una consulta gratuita y considerar cuidadosamente las ventajas lo ayudará a decidir si la disputa automatizada de datos es adecuada para usted.

¿Cómo funciona la automatización de la disputa de datos?

La automatización de la gestión de datos siempre ha sido un desafío, ya que no implica la simple automatización de procedimientos repetidos. Es encontrar datos excelentes, eliminar datos deficientes y convertirlos al formato necesario. Así sucesivamente, todos exigen un alto nivel de inteligencia, que es un requisito previo para la disputa de datos. Anteriormente, se requería un equipo de científicos o ingenieros de datos para crear, probar, implementar y revisar algoritmos dentro de un entorno en vivo.

Aquí es donde los avances en inteligencia artificial y Aparece el aprendizaje automático. Estas dos técnicas, llamadas AutoML o «aprendizaje automático automatizado», han revolucionado nuestra capacidad para interpretar conjuntos de datos sin procesar rápidamente y han hecho que esta capacidad sea accesible para quienes no son especialistas.

Beneficios de la automatización de disputas de datos

  • El uso de la automatización puede ahorrar una cantidad significativa de tiempo. En lugar de hacer actividades a mano, puede hacer que el software las haga mientras se enfoca en cosas más esenciales.
  • Recopilar, procesar, transformar y analizar datos puede desperdiciar tiempo y dinero. Por otro lado, la automatización de datos puede lograr todas estas cosas mejor, más rápido y a un menor costo.
  • Mientras que los humanos pueden cometer errores, el software de automatización de datos no. El software recopila, modifica, carga y analiza cantidades masivas de datos con extrema precisión y exactitud.
  • Con la automatización de datos, puede utilizar mejor a su personal, ya que el programa maneja trabajos poco interesantes y tediosos.

Descubrir cómo los casos de uso de Nanonets pueden aplicarse a su producto.


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