Es un término que se utiliza con frecuencia en distintos procesos del Data Science o ciencia de datos. Se utiliza para definir el procedimiento que consiste en extraer, transformar y mapear la información que se obtiene de los macrodatos. Pero si quieres saber qué es Data Wrangling debes entender otros procesos de obtención de datos.

Es importante que sepas que durante este proceso se obtiene una gran cantidad de datos sin procesar y sin ningún orden específico. Sin embargo, se organizan en un formato más cómodo, de forma que pueda ser valioso para otros propósitos, como el análisis o la implementación de aprendizaje automático.

Definición Data Wrangling

En español, Data Wrangling se traduce como manipulación de datos o disputa de datos. Esta se lleva a cabo a través de un profesional de la manipulación de datos, es el encargado de llevar a cabo los procesos de transformación.

Alguna de las tareas que debe realizar es la visualización de la información, su ordenamiento y agregación en un modelo estadístico, de forma que se pueda aprovechar todo el potencial que contiene dicha información.

En este sentido, también se puede utilizar un término conocido como el mezclado de datos, que consiste en la utilización de algoritmos matemáticos para segmentar o clasificar la estructura de datos predefinidos. De esta forma, es más fácil analizarlas posteriormente.

Durante este proceso también puede participar el científico de datos para finalmente trasladar todo el contenido en un depósito de almacenamiento disponible para usos futuros.

Su funcionamiento se determinará según la cantidad y el formato de los datos entrantes. Pero, tradicionalmente se realiza de forma manual, especialmente a través de hoja de cálculo de Excel.

Aunque también se pueden utilizar otras herramientas de procesamiento, como KNIME, que funcionan a través de lenguajes informáticos como Python. Este lenguaje es el más utilizado cuando se trata de minería de datos y análisis estadísticos, pero ahora también tiene mucha popularidad dentro del Data Wrangling.

Otra de sus funciones principales es hacer que la información obtenida sea más accesible para los programadores y no programadores. Para esto también utilizan herramientas de inteligencia artificial que permite hacer que la disputa de datos sea más fácil de entender. Uno de los gestores de datos visuales más importantes actualmente es OpenRefine.

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¿Por qué utilizar Data Wrangling y para qué sirve?

La función principal de esta metodología es ordenar y limpiar los datos obtenidos de la Big Data, también conocidos como raw data (información en bruto y sin procesar). Este paso es muy importante antes del análisis, ya que la información en bruto suele contener errores de registro que pueden entorpecer el análisis posterior.

Igualmente, esta transformación se puede aplicar en campos, filas, columnas y distintos formatos, de forma que se pueda organizar un conjunto completo con esta información. Alguna de las acciones que se involucran en la extracción es el análisis, la unión, la limpieza y el filtrado de información. Todas pueden ser utilizadas con provecho para las actividades de la empresa.

También sirve para preparar la información que posteriormente será analizada por los ingenieros o científicos de datos, principalmente para encontrar patrones o tendencias que pueden ser aprovechadas para estrategias de marketing. Toda la información procesada será almacenada en una base de datos que estará disponible siempre para cualquier actividad de la empresa.

¿Cómo hacer Data Wrangling?

Para empezar, es necesario tener en cuenta que se trata de un proceso muy largo. De hecho, los analistas de datos consideran que al menos el 80?l tiempo se dedican a esta actividad en un proyecto.

Es por esto que desde el principio se debe tener un objetivo claro cuya respuesta será beneficiosa para el negocio. De esta forma, también se puede organizar toda la actividad en una misma dirección.

Una vez establecido el objetivo específico para la extracción de datos se puede proseguir con los siguientes pasos.

  1. Identificación: Consiste en conocer cuáles son los datos más relevantes. Tienen que estar relacionados con el objetivo principal.
  2. Elegir el formato: Si se realiza la extracción en un archivo de Excel, se debe determinar una hoja específica para todos los datos, es decir que la fecha tenga el mismo formato, los nombres o siglas, entre otras características.
  3. Optimizar y limpiar: Es una etapa donde el responsable debe verificar que todos los datos cuenten con el mismo formato. Al mismo tiempo, se eliminan posibles errores y espacios en blanco.
  4. Agregación: En caso de que la información haya sido extraída en ficheros distintos, se procede a hacer la integración en un solo archivo. De esta forma, el análisis puede ser más exacto.
  5. Validación: Es la fase final consiste en verificar que todos los datos sean consistentes y estén unificados cumpliendo con el formato.

Utilizar una herramienta automatizada para el Data Wrangling

Ya que los profesionales de la disputa de datos pasan tanto tiempo transformando la información para su posterior análisis, se han popularizado las herramientas automatizadas para el mismo propósito. De esta forma, las empresas pueden reducir el tiempo del flujo de trabajo para hacerlo más exacto y preciso, así como para potenciar el resultado final para el análisis.

Algunos de los beneficios más importantes de utilizar una herramienta automatizada para estas tareas son los siguientes.

  • Capaces de gestionar datos de forma intuitiva, al mismo tiempo que analiza la información y aplica diferentes niveles de coincidencia.
  • También automatizar tareas como la organización de flujo de trabajo y tareas regulares de repetición.
  • Pueden liberar los datos de diferentes fuentes seleccionadas, bien sea en diferentes formatos de informe o lenguajes de consulta.
  • Incursionan en distintas base de datos de Microsoft, Amazon u Oracle y emiten la información en hojas de cálculo.
  • También puede incursionar en diferentes bases de datos sociales, como Facebook y Twitter, así como desde Google Analytics.

Sin duda, se trata de una práctica que requiere de mucha paciencia, trabajo, determinación y experiencia. Pero, sin dudas, el Data Wrangling es la actividad más importante para al análisis de datos y su posterior interpretación.

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