El descubrimiento de datos es el proceso de recopilar datos de diversas fuentes, prepararlos y analizarlos, y extraer información valiosa. El objetivo final del descubrimiento de datos es comprender los datos a un nivel más profundo y utilizarlos para tomar mejores decisiones. La información extraída del proceso de descubrimiento de datos puede ayudar a las empresas en la detección de fraudes, la planificación empresarial, la predicción de la rotación de clientes, la evaluación de riesgos, la generación de clientes potenciales y mucho más.
En este artículo, aprenderá qué es el descubrimiento de datos, por qué es importante y cuáles son los pasos más comunes del proceso de descubrimiento de datos.
¿Qué es el descubrimiento de datos y por qué es importante?
Según las estimaciones, la cantidad de datos generados cada díaalcanzará los 181 zettabytes en 2025. Estas grandes cantidades de datos pueden ser increíblemente útiles; sin embargo, es necesario encontrar una forma de extraer información útil de ellos. Aquí es donde entra en juego el descubrimiento de datos. Al combinar datos de diversas fuentes y analizarlos, las empresas pueden mejorar su toma de decisiones y su estrategia comercial.
El proceso de descubrimiento de datos
Normalmente se siguen varios pasos como parte del proceso de descubrimiento de datos, entre los que se incluyen la definición del objetivo, la recopilación de datos, la preparación de datos, la visualización de datos, el análisis de datos y la interpretación y la acción:
Es importante señalar que el descubrimiento de datos es un proceso muy iterativo; se puede pasar de cualquier paso del proceso a uno anterior si se considera que ello mejora el resultado final.
1. Defina su objetivo
Aunque a veces se pasa por alto, definir sus objetivos debe ser el primer paso en el proceso de descubrimiento de datos. Su objetivo es lo que determina los datos que necesita. Una vez que sepa lo que quiere conseguir, tendrá una idea más clara de los datos que debe recopilar, cómo prepararlos, cómo analizarlos y cómo obtener información valiosa a partir de ellos.
2. Recopilación de datos
Una vez definido el objetivo, debe identificar las fuentes de datos que desea utilizar y recopilarlos. Hay muchos métodos diferentes para hacerlo. Por ejemplo, la mayoría de las organizaciones ya poseen una gran cantidad de datos útiles, a menudo denominados datos propios. Estos datos pueden almacenarse en bases de datos, lagos de datos, almacenes de datos o algo similar. Con los datos internos, la obtención de los datos es sencilla y, en general, los datos propios son fiables.
Sin embargo, los datos internos a menudo no son suficientes para generar información útil. Por lo general, también es necesario recopilar datos de diversas fuentes externas. Una opción es utilizar API, que muchas empresas y organizaciones proporcionan para compartir sus datos. Algunos ejemplos conocidos son la API de Google, la API de Instagram, la API de Zillow, la API de Reddit y la API de YouTube. Aunque algunas API son gratuitas, muchas requieren pago. Antes de explorar otros métodos de recopilación de datos, es buena idea comprobar si la fuente ofrece una API, ya que puede simplificar enormemente el proceso.
Sin embargo, la mayoría de los datos web no están disponibles a través de una API. Si ese es el caso, aún puede recopilar datos medianteel scraping web, que le permite obtener datos de una página web y almacenarlos en un formato más conveniente para el análisis de datos, como CSV.
Puede realizar el Scraping web usted mismo escribiendo scripts personalizados que extraigan los datos que necesita. Sin embargo, eso requiere conocimientos de Scraping web y puede llevar mucho tiempo. También tienes que lidiar con los mecanismos antirraspado que emplean los sitios web. Una alternativa es utilizar rastreadores instantáneos ya creados, como laAPI Bright Data Web Scraper. Herramientas como esta son bastante sencillas, no requieren conocimientos de programación y pueden ser muy eficaces a la hora de lidiar con los mecanismos antirraspado.
Si busca una solución aún más sencilla, puede intentar encontrar Conjuntos de datos ya preparados que estén disponibles para su compra. Estos Conjuntos de datos se recopilan cuidadosamente de fuentes fiables, se analizan, se limpian y se estructuran de forma que sean fáciles de usar. Por ejemplo, Bright Data ofrecemás de un centenar de Conjuntos de datos listos para usarprocedentes de algunas de las fuentes de datos más populares, como Amazon, Instagram, X (Twitter), LinkedIn y Walmart. También le permitegenerar un Conjunto de datos personalizadoutilizando una plataforma automatizada.
En general, a menudo se utiliza una combinación de estas fuentes de datos o incluso algunas que no se mencionan (como datos en tiempo real, Conjuntos de datos públicos o encuestas). Esto se debe a que ninguna fuente de datos por sí sola suele contener todos los datos que se necesitan.
3. Preparación de datos
Una vez que tienes los datos, el siguiente paso es prepararlos para el análisis. Por lo general, los datos recopilados de diversas fuentes no tienen el formato exacto que necesitas. Depende de ti unificar el formato,realizar Parseo de los datos, gestionar los valores que faltan, eliminar los datos duplicados, tratar los valores atípicos, gestionar los datos categóricos, estandarizar o normalizar los datos y resolver cualquier otro problema que identifiques.
Los datos sin procesar suelen presentar ciertos defectos, como datos faltantes. Si ese es el caso, puede optar por descartar simplemente los casos en los que faltan algunos datos. Sin embargo, un método más común es imputar los valores faltantes (especialmente en los casos en los que no se dispone de muchos datos).
Existen varios métodos de imputación de valores perdidos, como la imputación de la mediana, la imputación de la media o métodos más sofisticados, como la imputación multivariante por ecuaciones encadenadas (MICE). Otro problema potencial con los datos numéricos son las variables con diferentes rangos. En ese caso, podría ser beneficioso normalizar (escalar los datos a un rango entre 0 y 1) o estandarizar (escalar los datos a una media de 0 y una desviación estándar de 1) los datos. La elección entre ambos depende de la técnica estadística que se utilice durante la etapa de análisis de datos, así como de la distribución de los datos.
Los datos de baja calidad pueden dar lugar a resultados y conclusiones de baja calidad. El objetivo de este paso es ingestar los datos sin procesar y generar datos limpios y de alta calidad, listos para ser analizados.
4. Visualización de datos
Una vez limpios los datos, puede crear diversos gráficos que le ayudarán a explorarlos. La visualización de datos es útil, ya que a veces resulta más fácil obtener información a partir de datos visualizados que de datos en tablas. Existen innumerables tipos de gráficos, todos ellos capaces de mostrar diferentes aspectos de los datos. Algunos de los más populares son el gráfico de barras (útil para comparar valores), el gráfico de líneas (útil para mostrar una tendencia durante un periodo determinado), el gráfico circular (útil para mostrar la estructura de una categoría), el diagrama de caja (útil para resumir datos e identificar valores atípicos), el histograma (útil para inspeccionar la distribución de los datos) y los mapas de calor (útiles para analizar correlaciones).
Existen muchas herramientas que pueden ayudarle con las técnicas de visualización de datos mencionadas anteriormente. Algunas de las más populares sonPower BIyTableau. Estas herramientas son fáciles de usar, ideales para crear paneles de control e informes, y excelentes para la colaboración y el intercambio.
Si necesita visualizaciones altamente personalizadas, puede recurrir a bibliotecas de Python, comoMatplotliboseaborn. Estas bibliotecas requieren conocimientos de programación y tienen una curva de aprendizaje mucho más pronunciada en comparación con Power BI y Tableau. Sin embargo, le permiten utilizar tipos específicos de visualizaciones y ofrecen una amplia personalización:
En esencia, la visualización de datos le ayuda a comprender mejor los datos con los que trabaja, incluidos los patrones ocultos en ellos, las relaciones entre las variables y las anomalías en los datos.
5. Análisis de datos
El análisis de datos está estrechamente relacionado con la visualización de datos. De hecho, estos dos pasos suelen realizarse al mismo tiempo en un proceso integral denominado análisis exploratorio de datos.
El análisis de datos le permite explorar más a fondo los datos, crear estadísticas descriptivas y resumidas, y resumir todo ello en informes completos. Al igual que la visualización de datos, el objetivo de este paso es identificar tendencias, patrones, relaciones y anomalías.
Existen muchas técnicas para extraer información de los datos. El análisis estadístico es una técnica muy popular que, por lo general, analiza los datos mediante estadísticas descriptivas (útiles para resumir las características de los datos) y estadísticas inferenciales (útiles para hacer predicciones basadas en una muestra). El aprendizaje automático (ML) también es muy popular y utiliza el aprendizaje supervisado (funciona con clasificaciones y regresiones basadas en datos etiquetados), el aprendizaje no supervisado (utiliza técnicas como la agrupación y la reducción de dimensionalidad en datos sin etiquetar) y el aprendizaje por refuerzo (aprende a través de interacciones con el entorno). Puede realizar todo esto utilizando bibliotecas de Python, comopandas,NumPy yscikit-learn.
6. Interpretación y acción
Tras el análisis de datos, es el momento de resumir todos los patrones identificados e interpretarlos. Basándose en los pasos de análisis y visualización de datos, se deberían extraer valiosas conclusiones de los datos. Estas conclusiones deben ser aplicables y conducir a una mejor toma de decisiones. Se puede llegar a esas conclusiones identificando los patrones relevantes para los objetivos empresariales, comprendiendo por qué se producen, priorizándolos y continuando con el seguimiento de su evolución.
En este punto, puede volver a examinar los objetivos definidos y comprobar si se han cumplido. Si no es así, puede volver a cualquiera de los pasos anteriores e intentar mejorarlos. Esto puede significar obtener más datos, prepararlos de forma diferente o analizarlos más a fondo y buscar información adicional.
Métodos de descubrimiento de datos
El proceso de descubrimiento de datos puede ser manual o automatizado. Ambos métodos tienen sus pros y sus contras.
Descubrimiento manual de datos
Como su nombre indica, el descubrimiento manual de datos implica que un ser humano realiza el proceso de descubrimiento de datos. Esto significa que un ser humano recopila los datos, unifica los formatos, los prepara para su posterior análisis y los visualiza y analiza. Para que esto tenga éxito, la persona que realiza el descubrimiento manual de datos debe estar familiarizada con las herramientas y técnicas de análisis de datos, diversos métodos estadísticos y herramientas de visualización de datos; debe tener algunas habilidades técnicas, como la codificación; y debe tener conocimientos especializados en el campo en el que trabaja.
Con el descubrimiento manual de datos, un ser humano tiene la capacidad de extraer información valiosa de los datos que una máquina podría pasar por alto, como algunas relaciones entre las variables, ciertas tendencias o las razones de las anomalías. Si hay una anomalía en los datos, un ser humano es capaz de investigar las razones que la provocan, mientras que una máquina normalmente solo puede informar de ella. Sin embargo, realizar el proceso de descubrimiento de datos de forma manual requiere un conjunto complejo de habilidades y es mucho más lento que el descubrimiento automatizado de datos.
Descubrimiento automatizado de datos
Gracias a los enormes avances en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático, el proceso de descubrimiento de datos puede automatizarse en gran medida. En el caso del descubrimiento automatizado de datos, el software de IA realiza muchos de los pasos mencionados anteriormente.
Las herramientas de IA, como DataRobot, Alteryx y Altair RapidMiner, pueden preparar los datos automáticamente, lo que incluye unificar los formatos, gestionar los valores que faltan y detectar anomalías y valores atípicos. Estas herramientas también son más rápidas que el descubrimiento manual de datos y no requieren tanta experiencia.
Hay que tener en cuenta que las herramientas de IA pueden ser complejas, caras, muy dependientes de la calidad de los datos y, a menudo, requieren mantenimiento; además, los resultados de las herramientas de IA pueden ser más difíciles de interpretar. Todos estos factores deben tenerse en cuenta a la hora de elegir entre el descubrimiento de datos automatizado y el manual.
Clasificación de datos
Un concepto relacionado con el descubrimiento de datos es el de la clasificación de datos. Con la ayuda de la clasificación de datos, estos pueden categorizarse utilizando criterios y reglas predefinidos. Algunas de las formas más comunes de categorizar los datos basándose en estos criterios son dividirlos según el tipo de datos (estructurados, no estructurados, semiestructurados), el nivel de sensibilidad (públicos, internos, confidenciales), la forma en que se utilizan los datos (operativos, históricos, analíticos) y la fuente de los datos (externa e interna). Esto puede ayudar a las empresas a realizar un seguimiento de las grandes cantidades de datos que recopilan.
Existen varias técnicas que se pueden utilizar para la clasificación de datos. Los métodos más sencillos consisten en utilizar la clasificación basada en reglas, en la que los datos se pueden clasificar en función de determinadas palabras clave o patrones. Un método más sofisticado sería utilizar algunos de los algoritmos de aprendizaje automático más populares, como las redes neuronales, los árboles de decisión o los modelos lineales.
Seguridad y cumplimiento
La seguridad y el cumplimiento de normativas como elReglamento General de Protección de Datos (RGPD),la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) ola Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA) son fundamentales para las empresas que manejan datos. Sin embargo, a medida que aumenta la cantidad de datos en una organización, resulta más difícil garantizar la seguridad y el cumplimiento.
El descubrimiento de datos puede ayudar en este sentido, ya que es capaz de detectar riesgos de seguridad y deficiencias de cumplimiento. A través del descubrimiento de datos, las organizaciones pueden ayudar a identificar datos confidenciales en ubicaciones no seguras, detectar anomalías o detectar datos almacenados durante más tiempo del necesario. Algunas herramientas pueden ayudar con la seguridad de los datos, comoVaronis,Collibra yBigID.
En la sección anterior se mencionó que la clasificación de datos puede ayudar al cumplimiento normativo. Esto se puede lograr entrenando modelos de clasificación de IA para que señalen los riesgos de seguridad y los datos que no cumplen con la normativa. Los modelos de IA pueden ser modelos supervisados, como las redes neuronales y las máquinas de refuerzo de gradientes, pero también no supervisados, como la detección de anomalías. Al integrarse en los marcos de seguridad existentes, la IA puede mejorar la detección de amenazas, la capacidad de respuesta y la postura de seguridad. La IA también puede ayudar a analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones que un humano podría pasar por alto; puede predecir posibles vulnerabilidades, así como detectar comportamientos inusuales.
Herramientas para el descubrimiento de datos
Existen numerosas herramientas disponibles para ayudar en el descubrimiento de datos. Estas herramientas permiten incluso a personas sin experiencia en programación realizar el proceso de descubrimiento de datos. Estas herramientas pueden ayudar en la preparación automatizada de datos, el análisis o la visualización automatizada. Sin embargo, las herramientas de descubrimiento de datos también pueden mejorar significativamente el proceso de recopilación de datos, principalmente mediante la automatización del Scraping web.
Por ejemplo, laAPI Bright Data Web Scraperle permite extraer datos de sitios web populares. Es fácil de usar, altamente escalable y cuenta con todas las características que se esperan de un rastreador web instantáneo. Si prefiere obtener un conjunto de datos preconstruido, puede elegir uno de losmás de cien conjuntos de datosque Bright Data tiene disponibles.
La fuente de datos que elija dependerá de la disponibilidad de los datos, así como de sus necesidades y preferencias. Si encuentra un conjunto de datos preconstruido que contiene los datos que necesita, es más rápido obtener ese conjunto de datos que intentar recopilar los datos usted mismo. Si los conjuntos de datos no están disponibles, puede ver si los datos están disponibles a través de una API, ya que generalmente es más rápido que extraer los datos. Sin embargo, si no hay una API, probablemente tendrá que extraer los datos usted mismo, ya sea manualmente o utilizando un Scraper web automatizado.
Conclusión
En este artículo, ha aprendido la importancia del descubrimiento de datos y cómo llevar a cabo el proceso de descubrimiento de datos. También ha aprendido algunos métodos de descubrimiento de datos y algunas de las herramientas que puede utilizar para el descubrimiento de datos.
Bright Dataofrece varias soluciones para el descubrimiento de datos, comoservicios de Proxy, la API de rastreo web y Conjuntos de datos. Estas herramientas pueden ser de gran ayuda en la fase de recopilación de datos del proceso de descubrimiento de datos. ¡Pruebe Bright Data gratis hoy mismo!
