EN LA era de la información, la calidad de los datos es crucial para el éxito de cualquier investigación u organización. Sin embargo, la realidad es que los datos en su forma natural, normalmente denominados “datos crudos”, están lejos de ser perfectos y, por el contrario, pueden presentar múltiples incoherencias o errores en sus distintas variables.

Uno de los principales métodos para garantizar la calidad de la información es data wrangling que busca limpiar, transformar y consolidar los datos para enriquecer procesos de análisis con grandes volúmenes de información.

De acuerdo con el ingeniero de sistemas y datos, Yobany Forero, “hay situaciones en las que esta práctica puede garantizar que se mantenga la calidad dentro de grandes volúmenes de información no estructurada”.

Señala que “es importante comprender que, aunque los datos provengan del mismo registro, pueden presentar inconsistencias en las variables, haciéndolos muy diferentes. Es entonces que data wrangling adquiere valor, eliminando estas inconsistencias y asegurando que los datos procesados sean confiables y de calidad antes de ser sometidos al análisis”.

Sostiene el experto que “las actividades de limpieza de datos requieren gran cantidad de recursos, pero traen consigo beneficios en la calidad de la información, logrando el aprovechamiento de todos los datos consolidados por parte de las diferentes áreas de las organizaciones. Lo cual, sin duda, vale la inversión”.

Indica que es necesario desarrollar pasos para eliminar datos incorrectos o defectuosos, entre ellos “enfocándose en el propósito y metas del análisis, así como en los requerimientos de información del negocio más que en las especificaciones técnicas”.

Explica que “la manipulación de datos o data wrangling es, quizás, la fase más vital e importante en el proceso de aseguramiento de la calidad de la información”.