¿Le preocupa la calidad de sus datos? Si es así, debería considerar el uso de métricas de calidad de datos para asegurarse de que sus datos son precisos y fiables.
Las métricas de calidad de datos son herramientas que le ayudan a medir la calidad de sus datos. Pueden ayudarle a identificar errores e incoherencias y a realizar un seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo. Mediante el uso de métricas de calidad de datos, puede mejorar la calidad de sus datos y tomar mejores decisiones sobre ellos.
Pero, ¿cuáles son las métricas de calidad de datos que marcan la diferencia en la recopilación de datos y la inteligencia? Este post lo revela todo, además de mostrarte el secreto para obtener estas métricas mediante web scraping.
¿Qué parámetros de calidad de datos es más importante controlar?
Dependiendo del tipo de datos con los que se trabaje, es importante medir diferentes parámetros de calidad. Por ejemplo, supongamos que trabaja con datos de clientes. En ese caso, es importante medir aspectos como la precisión (¿son precisos los registros de clientes?), la exhaustividad (¿se han rellenado todos los campos obligatorios?) y la puntualidad (¿se actualizan los datos puntualmente?).
Otros parámetros importantes para medir la calidad de los datos son la coherencia (¿los datos son coherentes en las distintas fuentes?), la unicidad (¿hay registros duplicados?) y la validez (¿los datos están dentro del intervalo correcto?). También es importante hacer un seguimiento de la frecuencia con la que se producen problemas de calidad de los datos (linaje e integridad) y disponer de un proceso para solucionar rápidamente cualquier problema que surja.
Veámoslos más de cerca.
Precisión.
La precisión es una medida de la calidad de los datos que se refiere al porcentaje de datos clasificados o etiquetados correctamente. Por ejemplo, si un conjunto de datos contiene 100 registros y 90 están correctamente etiquetados, la precisión es del 90%.
Hay varias formas de calcular la precisión, pero la más habitual es utilizar la fórmula:
Precisión = (Verdaderos positivos + Verdaderos negativos) / Número total de registros
Los verdaderos positivos son los registros etiquetados correctamente como positivos, y los verdaderos negativos son los registros etiquetados correctamente como negativos.
En cuanto a la precisión, es importante recordar que no siempre es la métrica más importante. Por ejemplo, supongamos que intenta predecir si un paciente padece o no una enfermedad. En ese caso, puede que le preocupe más la tasa de falsos positivos (el porcentaje de pacientes sanos etiquetados incorrectamente como enfermos) que la precisión.
Integridad.
La exhaustividad, por su parte, se refiere al grado de inclusión de todos los datos pertinentes en el conjunto de datos. La exhaustividad es una medida de la calidad de los datos que evalúa cuántos de los datos que deberían estar presentes lo están realmente. Los datos pueden estar incompletos por diversas razones, como valores que faltan, valores incorrectos y valores que no están actualizados. La exhaustividad es importante porque puede afectar a la precisión y utilidad de los datos.
Puntualidad.
Un aspecto importante de la calidad de los datos es su actualidad. La actualidad es importante porque los datos demasiado antiguos pueden dejar de ser pertinentes o precisos. Por ejemplo, los datos sobre el número de personas que han muerto de una enfermedad pueden no ser exactos si son de hace 10 años.
Hay dos formas principales de medir la puntualidad: en tiempo real y en tiempo casi real. Los datos en tiempo real se recogen y procesan a medida que se generan. Los datos casi en tiempo real se recogen y procesan poco después de generarse.
Cuál de estos dos métodos se utilice dependerá de la aplicación concreta. Por ejemplo, los datos en tiempo real serían más importantes para tomar decisiones basadas en la información más actualizada si los datos se utilizan para controlar un brote de enfermedad.
Coherencia.
La coherencia es importante a la hora de medir la calidad de los datos porque garantiza que los datos sean comparables en diferentes mediciones. Si los datos son incoherentes, resulta difícil compararlos y comprenderlos. Hay muchos factores que pueden afectar a la coherencia de los datos, como el método de medición, el momento y el entorno en el que se realiza la medición. Para garantizar la coherencia, es importante utilizar el mismo método de medición, realizar las mediciones simultáneamente y controlar otras variables que puedan afectar a los datos.
Singularidad.
Otra forma de medir la calidad de los datos es en términos de unicidad. Es decir, ¿cuán único es cada dato? Por ejemplo, si tiene un conjunto de datos de nombres y direcciones de clientes, puede que quiera saber cuántos nombres y direcciones únicos hay. Esta puede ser una buena forma de medir la calidad de los datos, porque si hay muchos duplicados, puede significar que los datos no son muy precisos.
Validez.
La validez es el grado en que una medida refleja con exactitud el constructo que pretende medir. Para que una medida sea válida, primero debe ser fiable. Esto significa que la medida debe producir resultados coherentes en diferentes ocasiones y con diferentes medidas. Si una medida no es fiable, no puede ser válida.
Existen dos tipos de validez: de contenido y de constructo.
- La validez de contenido es el grado en que una medida cubre todo el constructo que pretende medir. Por ejemplo, una medida de ansiedad que sólo evalúe el miedo a volar no tendría una buena validez de contenido porque no cubriría todos los aspectos de la ansiedad.
- La validez de constructo es el grado en que una medida refleja con precisión el constructo teórico que pretende medir. Por ejemplo, una medida de la ansiedad que incluya ítems sobre el miedo a volar, a hablar en público y a las alturas tendría una buena validez de constructo porque estaría midiendo el constructo de la ansiedad.
Existen varias formas de establecer la validez, como el consenso de los expertos, la validez aparente, la validez convergente, la validez discriminante y la validez predictiva.
- Se habla de consenso de expertos cuando los expertos en la materia coinciden en que una medida es una buena medida del constructo que pretende medir.
- La validez aparente es cuando una medida parece medir lo que se supone que debe medir.
- La validez convergente se da cuando una medida correlaciona con otras medidas del mismo constructo.
- La validez discriminante se da cuando una medida no se correlaciona con medidas de otros constructos. La validez predictiva se da cuando una medida predice resultados futuros.
Linaje.
El linaje es el proceso de seguimiento de los orígenes y movimientos de los elementos de datos a medida que fluyen a través de una organización. Es un componente clave de la gestión de la calidad de los datos, ya que permite a las organizaciones rastrear el historial de los elementos de datos e identificar cualquier error que pueda haberse producido durante su procesamiento. El linaje puede utilizarse para evaluar la calidad de los elementos de datos, identificar posibles problemas en el procesamiento de datos y determinar las causas fundamentales de los problemas de calidad de datos.
Integridad.
En cuanto a la medición de la calidad de los datos, la integridad se refiere a la exactitud y exhaustividad de los datos. En otras palabras, mide hasta qué punto los datos representan el fenómeno del mundo real que deben medir. Los datos con alta integridad son precisos y completos, mientras que los datos con baja integridad son inexactos y/o incompletos.
Hay varias formas de medir la integridad de los datos, pero una de las más comunes es el porcentaje de valores que faltan. Un alto porcentaje de valores perdidos indica una baja integridad de los datos, ya que una gran parte de los datos no está disponible para el análisis. Otra medida habitual es el porcentaje de valores no válidos. Los valores no válidos son valores que no cumplen los requisitos del conjunto de datos (por ejemplo, si un conjunto de datos requiere que todos los valores sean positivos, entonces un valor negativo se consideraría no válido). Un alto porcentaje de valores no válidos también indica una baja integridad de los datos.
La integridad de los datos es importante porque afecta a la precisión de los análisis que se realicen con ellos. Los datos inexactos o incompletos pueden llevar a conclusiones incorrectas. Por ejemplo, si en un conjunto de datos faltan muchos valores, las conclusiones que se extraigan de él pueden ser inexactas. Del mismo modo, si un conjunto de datos contiene un gran número de valores no válidos, cualquier conclusión extraída de ese conjunto de datos también puede ser inexacta.
Es importante señalar que la integridad de los datos no es lo mismo que la calidad de los datos. La calidad de los datos se refiere a la utilidad general de los datos, mientras que la integridad de los datos se refiere específicamente a la exactitud y exhaustividad de los datos. Los datos pueden ser de alta calidad pero tener baja integridad (por ejemplo, si son antiguos y ya no son precisos), o pueden ser de baja calidad pero tener alta integridad (por ejemplo, si son de mala calidad pero siguen siendo completos y precisos).
Web scraping y proxies residenciales.
Hay muchas métricas de calidad de datos que las empresas deben controlar para asegurarse de que sus datos están limpios y son precisos. Sin embargo, el seguimiento manual de estas métricas puede llevar mucho tiempo y resultar caro. Para mantenerse al día, es crucial utilizar las herramientas de raspado web adecuadas para ayudar a recopilar y analizar los datos.
Para obtener más información, consulte Herramientas gratuitas de Web Scraping.
El web scraping utilizando los proxies residenciales de IPBurger es la mejor manera de obtener métricas precisas de la calidad de los datos. Los proxies le permiten raspar datos de múltiples fuentes de forma rápida y sencilla, proporcionando datos precisos y actualizados en los que puede confiar.
