Descripción de la creación de perfiles de datos

Descripción general:
todo en el mundo de hoy tiene que ver con la generación de datos. Con todas estas enormes cantidades de datos por ahí, existe un requisito de estándar y calidad. El perfilado de datos entra en escena aquí. La elaboración de perfiles de datos es el método de evaluar la calidad y el contenido de los datos para que los datos se filtren correctamente y se prepare una versión resumida de los datos. Estos datos recién perfilados son más precisos y completos.  

Ejemplo:
por ejemplo, podemos usar perfiles de datos en una organización al iniciar un proyecto para averiguar si hay suficientes datos disponibles para continuar con el proyecto y si vale la pena continuar con el proyecto. Este conocimiento ayuda a la organización a establecer metas realistas y perseguirlas.

Categorías de perfiles de datos :

1. Análisis de estructuras o descubrimiento de estructuras:
   este tipo de creación de perfiles de datos se centra en lograr la coherencia y los datos con el formato adecuado. Esto se hace mediante el uso de sistemas como la coincidencia de patrones que también ayuda al analista a encontrar los valores que faltan con mucha facilidad.
    
2. Descubrimiento de contenido:
   este tipo de creación de perfiles de datos adopta un enfoque intensivo y se centra directamente en los datos. Los datos se comprueban individualmente y se seleccionan los valores nulos e incorrectos.
    
3. Descubrimiento de relaciones:
   este tipo de perfilado de datos enfatiza la relación entre los datos, es decir, las conexiones, similitudes, diferencias, etc. Esto disminuye las posibilidades de tener datos desalineados en la base de datos.

Desafíos:
la creación de perfiles de datos parece muy fácil al principio, sin embargo, la gran cantidad de datos que se generan todos los días es muy difícil de monitorear y perfilar. Esta situación ocurre principalmente en sistemas heredados antiguos que tienen una gran cantidad de datos antiguos redundantes y desorganizados. Por lo tanto, para abordar esta situación se necesita un experto que tenga que ejecutar muchas consultas para clasificar los datos significativos.  

Mejores prácticas en técnicas de perfilado de datos:

1. Perfilado de columnas: 
   es un tipo de técnica de análisis de datos que escanea los datos columna por columna y verifica la repetición de datos dentro de la base de datos. Esto se utiliza para encontrar la distribución de frecuencias.
    
2. Perfilado de columnas cruzadas:
   es un método de fusión que consta de dos métodos, dependencia y análisis clave. Aquí, las relaciones dentro de la base de datos están incrustadas dentro de un conjunto de datos o no.
    
3. Perfilado de tablas cruzadas: 
   utiliza claves externas para descubrir los registros de datos huérfanos dentro de la base de datos y también muestra las diferencias sintácticas y semánticas dentro de la base de datos. Aquí se determinan las relaciones entre los objetos de datos.
    
4. Perfil de validación de reglas de datos: 
   verifica y verifica que todos los datos sigan las reglas y estándares predefinidos establecidos por la organización. Esto ayuda en la validación por lotes de los datos.

Importancia:

• Genera información de mayor calidad, válida y verificada a partir de los datos sin procesar.
• No quedan datos huérfanos en la base de datos.
• Nos muestra la relación entre la base de datos.
• Asegura que todos los datos generados sigan los estándares de la organización.
• Los datos permanecen consistentes y conectados.
• Se vuelve más fácil ver y analizar los datos.

Conclusión:
finalmente, la elaboración de perfiles de datos se utiliza generalmente en lugares donde la calidad de los datos es muy necesaria. Estos proyectos pueden requerir la recopilación de datos de múltiples bases de datos para generar un informe final. Aquí, si aplicamos perfiles de datos, podemos asegurarnos de que no se incluyan datos huérfanos o corruptos en el informe final y se detecten todos los problemas. Además, cuando convertimos o migramos los datos de un sistema de base de datos a otro, podemos utilizar perfiles de datos para garantizar que la calidad de los datos no se vea comprometida durante la transferencia.