{"id":770533,"date":"2022-12-29T06:00:00","date_gmt":"2022-12-29T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=770533"},"modified":"2023-02-20T19:12:34","modified_gmt":"2023-02-20T19:12:34","slug":"gestion-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qa-release.questionpro.com\/blog\/es\/gestion-de-datos\/","title":{"rendered":"Gesti\u00f3n de datos: Qu\u00e9 es y pasos a seguir"},"content":{"rendered":"\n

En la era digital actual, las empresas obtienen grandes vol\u00famenes de datos en l\u00ednea. Los datos en bruto deben ser procesados de forma eficiente y cuidadosa. La gesti\u00f3n de datos<\/strong> se utiliza para ayudar a transformar los datos en bruto en datos valiosos que puedan proporcionar resultados informativos.<\/p>\n\n\n\n

Con la ayuda de la gesti\u00f3n de datos se pueden tomar mejores decisiones empresariales si se hace correctamente.Conoce los pasos a seguir y las mejores pr\u00e1cticas que lo acompa\u00f1an. <\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es la gesti\u00f3n de datos?<\/h2>\n\n\n\n

La gesti\u00f3n de datos es el proceso de transformar los datos en bruto en una forma m\u00e1s procesada mediante su reorganizaci\u00f3n, limpieza y enriquecimiento. <\/p>\n\n\n\n

La gesti\u00f3n de datos implica el procesamiento de datos<\/a> en varios formatos y an\u00e1lisis, y su combinaci\u00f3n con otro conjunto de datos para producir informaci\u00f3n significativa. Las estrategias espec\u00edficas var\u00edan en funci\u00f3n de los datos que se utilicen y del objetivo que se pretenda alcanzar.<\/p>\n\n\n\n

Ejemplos de la gesti\u00f3n de datos<\/h3>\n\n\n\n

Combinar fuentes de datos<\/a> para el an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n

Rellenar o eliminar lagunas de datos.<\/p>\n\n\n\n

Eliminar datos innecesarios o irrelevantes del proyecto.<\/p>\n\n\n\n

Identificar los datos at\u00edpicos y explicarlos o eliminarlos para permitir el an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n

La gesti\u00f3n de datos puede hacerse de forma manual o autom\u00e1tica. Cuando los conjuntos de datos son enormes, es esencial limpiarlos autom\u00e1ticamente. Un data scientist o cient\u00edfico de datos u otro miembro del equipo dedicado suele encargarse de la limpieza de datos en las empresas que cuentan con un equipo de datos completo. Las empresas m\u00e1s peque\u00f1as suelen confiar en personas no especializadas en datos para que los limpien antes de utilizarlos.<\/p>\n\n\n\n

Beneficios de la gesti\u00f3n de datos<\/h2>\n\n\n\n

La depuraci\u00f3n de datos es beneficiosa. Cuando se considera lo beneficioso que ser\u00e1, est\u00e1 claro que merece la pena dedicar tiempo a entenderlos. A continuaci\u00f3n, se enumeran algunas de las ventajas que la gesti\u00f3n de datos puede aportar a su empresa:<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lisis sencillo: Los analistas de negocio y las partes interesadas pueden examinar incluso los datos m\u00e1s complejos de forma r\u00e1pida, eficiente y eficaz una vez que los datos en bruto han sido domesticados y convertidos.<\/p>\n\n\n\n

Manipulaci\u00f3n de datos<\/a>: El procedimiento convierte los datos brutos y desestructurados en filas y columnas. La t\u00e9cnica enriquece los datos para obtener una comprensi\u00f3n m\u00e1s profunda.<\/p>\n\n\n\n

Mejora de la orientaci\u00f3n: La combinaci\u00f3n de datos de varias fuentes ayuda a comprender mejor a la audiencia, lo que mejora la orientaci\u00f3n de las campa\u00f1as publicitarias y la estrategia de contenidos.<\/p>\n\n\n\n

Aprovechamiento del tiempo: La t\u00e9cnica permite a los analistas dedicar menos tiempo a la gesti\u00f3n de datos desordenados y m\u00e1s a la adquisici\u00f3n de conocimientos para tomar decisiones precisas basadas en datos sencillos de entender.<\/p>\n\n\n\n

Visualizaci\u00f3n de los datos<\/a>: Los datos se pueden exportar a cualquier plataforma de an\u00e1lisis visual para clasificar, analizar y resumir los datos una vez que se han desordenado.<\/p>\n\n\n\n

Pasos para realizar la gesti\u00f3n de datos<\/h2>\n\n\n\n

Cada proyecto de datos necesita una estrategia diferente para garantizar que el conjunto de datos final sea fiable y est\u00e9 disponible. A menudo se denominan etapas o actividades necesarias para la gesti\u00f3n de datos.<\/p>\n\n\n\n

Etapa 1: Descubrimiento<\/h3>\n\n\n\n

El proceso de descubrimiento es el paso inicial en el proceso de gesti\u00f3n de datos. Se trata de un paso para conseguir una mejor comprensi\u00f3n de los datos. Para que los datos sean m\u00e1s f\u00e1ciles de utilizar y analizar, hay que observarlos y considerar c\u00f3mo se desea organizarlos.<\/p>\n\n\n\n

Los datos pueden mostrar tendencias o patrones durante el proceso de descubrimiento. Este es un paso crucial porque influir\u00e1 en todas las acciones posteriores. Tambi\u00e9n permite identificar problemas evidentes, como los valores que faltan o est\u00e1n incompletos.<\/p>\n\n\n\n

Paso 2: Estructuraci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n

La mayor\u00eda de las veces, los datos brutos incompletos o mal formateados no son adecuados para el prop\u00f3sito previsto. El proceso de tomar los datos sin procesar y convertirlos para que puedan utilizarse m\u00e1s f\u00e1cilmente se conoce como estructuraci\u00f3n de datos.<\/p>\n\n\n\n

Es el m\u00e9todo para extraer la informaci\u00f3n relevante de los nuevos datos. Los datos pueden estructurarse en una hoja de c\u00e1lculo a\u00f1adiendo columnas, clases, t\u00edtulos, etc. Esto mejorar\u00e1 la usabilidad para que el analista pueda utilizarlos f\u00e1cilmente en tu an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n

Paso 3: Limpieza<\/h3>\n\n\n\n

La limpieza de los datos consiste en erradicar cualquier defecto arraigado que pueda sesgar el an\u00e1lisis o reducir su utilidad. La limpieza o correcci\u00f3n de datos tiene como objetivo garantizar que los datos finales para el an\u00e1lisis no se vean afectados.<\/p>\n\n\n\n

Los datos brutos suelen contener errores que deben limpiarse antes de poder utilizarlos. La limpieza de datos incluye la correcci\u00f3n de valores at\u00edpicos, la eliminaci\u00f3n de datos err\u00f3neos, etc. Al limpiar los datos, se obtienen los siguientes resultados:<\/p>\n\n\n\n