Descripción: El wrangling de datos, también conocido como limpieza de datos o transformación de datos, es el proceso de limpiar y unificar conjuntos de datos desordenados y complejos para un acceso y análisis fáciles. Este proceso implica una serie de pasos que incluyen la identificación de datos faltantes, la corrección de errores, la eliminación de duplicados y la conversión de datos a formatos adecuados. A menudo, los datos provienen de múltiples fuentes y pueden estar en diferentes formatos, lo que complica su análisis. El wrangling de datos es esencial para garantizar que los analistas y científicos de datos trabajen con información precisa y coherente, lo que a su vez mejora la calidad de los resultados obtenidos a partir de los análisis. Este proceso no solo ahorra tiempo, sino que también permite a las organizaciones tomar decisiones más informadas basadas en datos confiables. En el contexto de prácticas de gestión de datos, el wrangling de datos se convierte en una práctica fundamental que facilita la colaboración entre equipos de datos, asegurando que todos los miembros tengan acceso a conjuntos de datos limpios y bien estructurados, lo que optimiza el flujo de trabajo y la eficiencia en el análisis de datos.
Historia: El término ‘wrangling de datos’ comenzó a ganar popularidad en la década de 2010, a medida que el volumen de datos generados por las empresas y los individuos aumentaba exponencialmente. Con el auge del Big Data, se hizo evidente que la calidad de los datos era crucial para el análisis efectivo. Herramientas y técnicas para el wrangling de datos comenzaron a desarrollarse, permitiendo a los analistas manejar conjuntos de datos más grandes y complejos. La evolución de lenguajes de programación como Python y R, junto con bibliotecas específicas para la manipulación de datos, ha facilitado aún más este proceso.
Usos: El wrangling de datos se utiliza en diversas áreas, incluyendo análisis de negocios, investigación científica, y desarrollo de inteligencia artificial. En el análisis de negocios, permite a las empresas limpiar y preparar datos de ventas y marketing para obtener insights valiosos. En la investigación científica, se utiliza para preparar datos experimentales antes de realizar análisis estadísticos. En el desarrollo de inteligencia artificial, el wrangling de datos es crucial para asegurar que los modelos se entrenen con datos de alta calidad.
Ejemplos: Un ejemplo de wrangling de datos es el uso de la biblioteca Pandas en Python para limpiar un conjunto de datos de ventas que contiene valores faltantes y errores tipográficos. Otro ejemplo es el uso de herramientas como OpenRefine para transformar datos desordenados de una hoja de cálculo en un formato estructurado que puede ser fácilmente analizado. Además, plataformas como Alteryx permiten a los usuarios realizar wrangling de datos de manera visual, facilitando el proceso para aquellos que no son expertos en programación.
