Data Cleaning y la Integración BDD

  Data cleaning, también conocido como limpieza de datos, se refiere al proceso de identificar, corregir y eliminar errores, inconsistencias y redundancias en los conjuntos de datos. 

Su objetivo es mejorar la calidad y la integridad de los datos, lo que a su vez ayuda a obtener resultados más precisos y confiables en el análisis y la toma de decisiones.

Implica varias etapas, que pueden incluir:

• Detección y corrección de errores: Se identifican errores tipográficos, datos faltantes, valores atípicos y otros problemas similares. Estos errores se corrigen o se eliminan según sea necesario.
• Eliminación de duplicados: Se identifican registros duplicados en el conjunto de datos y se eliminan para evitar distorsiones en los resultados y redundancias innecesarias.
• Estandarización y normalización: Los datos se ajustan a un formato consistente y uniforme, lo que facilita su comparación y análisis. Esto puede incluir la conversión de unidades, la normalización de fechas y la estandarización de variables.
• Validación y coherencia: Los datos se someten a pruebas de validación y se verifican para asegurarse de que cumplan con ciertas reglas y criterios establecidos. Se verifica la coherencia entre diferentes variables y se solucionan posibles discrepancias.

La integración de bases de datos (BDD) se refiere al proceso de combinar y consolidar datos provenientes de múltiples fuentes o bases de datos en una sola fuente de información coherente y unificada. 

Implica mapear y transformar los datos de diferentes fuentes para que sean compatibles y puedan combinarse de manera significativa, este proceso implica resolver problemas de inconsistencia de datos, como formatos diferentes, valores desiguales y estructuras de datos contradictorias. 

Puede requerir la identificación de claves primarias y foráneas para establecer relaciones entre los diferentes conjuntos de datos.

La integración de BDD es importante para obtener una visión completa y precisa de la información, evitando duplicaciones y permitiendo análisis y toma de decisiones más efectivos. Al combinar datos de diferentes fuentes, las organizaciones pueden obtener una imagen más completa y holística de su negocio y sus operaciones.