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title: Data profiling, el primer paso en calidad de datos
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# Data profiling, el primer paso en calidad de datos

Descubre en qué consiste el análisis que data profiling lleva a cabo y en qué situaciones agrega más valor el perfilado.

 ene 13, 2017

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**Data profiling** es el acto de analizar el contenido de tus datos. **Junto a data profniling tenemos dos componentes más que integrarían data quality. Se trata de data correctio y data monitoring.**

**Data correction** es el acto de corregir tus datos cuando se encuentran por debajo de los estándares. Por otro lado, **data monitoring** es el acto continuo de establecer **estándares de calidad de datos** en un conjunto de métricas significativas para el negocio, revisar los resultados de una manera recurrente, y tomar medidas correctivas que puedan superar los umbrales aceptables de calidad.

Pero hoy nos centramos sólo en **data profiling**. El cual proporciona a las organizaciones la capacidad de analizar grandes cantidades de datos rápidamente en un proceso sistemático y repetible.

 

[![La calidad de los Datos como parte esencial de MDM ](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/239039/1cdf8c96-7ea1-49f8-b520-c687e1e72552.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/239039/1cdf8c96-7ea1-49f8-b520-c687e1e72552)

# El análisis que data profiling lleva a cabo

Una herramienta de data profiling permite hacer distintos tipos de análisis, cuya combinación hace posible ganar una perspectiva mucho más completa sobre este activo. Entre ellos se encuentran:

- **Análisis de la exhaustividad:** a la vista de sus resultados descubrirás con qué frecuencia un determinado atributo se rellena, y con qué frecuencia queda en blanco o aparece como nulo.

- **Análisis de distribución de valores**: te permite averiguar cuál es la distribución de registros a través de diferentes valores para un atributo dado.

- **Análisis de unicidad:** es el modo más rápido de conocer cuántos valores únicos (distintos) se encuentran para un atributo dado en todos los registros. **Mediante esta analítica identificarás las duplicidades fácilmente.**

- **Análisis de patrones**: es el medio a través del que **data profiling** hace posible saber qué formatos se encontraron para un atributo determinado y cuál es la distribución de registros a través de ése u otros formatos.

- **Análisis de rango:** se usa para descubrir cuáles son los valores mínimo, máximo y medio que se dan para un atributo determinado.

 

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En la práctica, el **data profiling puede agregar valor en una amplia variedad de situaciones**, algo que seguramente ya sabes si lo utilizas habitualmente en tu organización. Algunos de **los escenarios donde su aportación resulta más enriquecedora **son:

**a) Iniciativas de calidad de datos del sistema fuente**. Uno de los objetivos de un proyecto de este tipo es tratar de corregir los problemas existentes y prevenir la aparición de otros futuros. **La generación de perfiles de datos puede ayudar a maximizar el ROI del proyecto. Mediante data profiling se pueden identificar las áreas dentro del sistema que sufren los problemas de calidad de datos más graves y / o numerosos.** El perfilado también facilitaría la detección de cuestiones de calidad en relación con entradas manuales incorrectas o interfaces erróneas del sistema.

**b) [**Proyectos de migración de datos.**](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/como-han-cambiado-las-estrategias-de-migracion-de-datos)** La generación de perfiles de datos puede ayudar a minimizar el riesgo en el traslado de datos desde un sistema heredado hasta el nuevo de destino. Aquí, **data profiling permitiría descubrir los problemas de calidad existentes antes de migrar datos**. Así, podría actuarse sobre el código o introduciendo los cambios necesarios en el sistema objetivo.

**c) Iniciativas de Data Warehousing e inteligencia empresarial.** La nota común a ambos tipos de proyectos es la necesidad de recoger datos de sistemas dispares. En este caso, **el perfilado puede ayudar a asegurar el éxito del proyecto mediante la identificación de tres tipos de problemas**:

- **Los relacionados con la calidad de datos en origen,** que habrán de corregirse allí.

- **Los de atributos de calidad que se pueden corregir en el procesamiento ETL.**

- **Los que tienen que ver con el descubrimiento de reglas** **empresariales** que podrían desembocar en la revocación del proyecto.

Por supuesto**, todos estos beneficios se ven multiplicados cuando el perfilado de datos se lleva a cabo de forma automática, en vez de manual**. Las **herramientas de data profiling** te ayudarán a ganar en velocidad, completitud del análisis permitiendo, en muchas ocasiones, disfrutar además de un repositorio centralizado para el almacén de datos y metadatos que facilite la compartición de información por los diferentes usuarios de negocio.

 

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*[![Consulta con un experto en Calidad de Datos](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/239039/f330fcc3-f524-43a1-81ee-80ec57b47454.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/239039/f330fcc3-f524-43a1-81ee-80ec57b47454)*

 

[Data Migration](https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/topic/data-migration)

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