Análisis de Datos: limpieza y exploración con Python
En esta clase de nuestro Curso Introductorio a Data Science, vas a descubrir cómo preparar, limpiar, analizar y visualizar datos de forma efectiva, usando herramientas como Python, Pandas, GeoPandas y Power BI.
En la era digital, la información fluye a una velocidad sin precedentes. Cada interacción, cada proceso, genera datos que, si se saben interpretar, se convierten en la clave del éxito. Para cualquier rol en el universo de la tecnología, desde un analista hasta un ingeniero de datos, dominar las bases de datos es el cimiento indispensable para transformar esos rastros en conocimiento estratégico y decisiones de alto impacto.
En el mundo profesional, tu conexión con una base de datos será inevitable. Son el punto de partida para explotar la información del negocio, resolver problemáticas y, sobre todo, tomar decisiones objetivas y basadas en hechos. De hecho, las empresas que priorizan esta cultura data-driven son significativamente más rentables.
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En esta nota, exploraremos por qué los datos son el activo más valioso de tu negocio y cómo las bases de datos se convierten en el epicentro para organizarlos, procesarlos y prepararlos, utilizando herramientas que canalizan ese caudal de información para darte una visión clara y accionable.
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Las bases de datos: el activo más valioso de tu negocio
Piensa en los datos como el principal activo de cualquier compañía en el contexto actual. Son el caudal de datos que se va acumulando y que, una vez bien organizado, puede ser explotado para generar reportes, nutrir tableros de control y facilitar la toma de decisiones. Así como una represa acumula agua para diversos fines, nuestro objetivo es generar un caudal de datos para, posteriormente, encauzarlo hacia la generación de reportes y la toma de decisiones.
Herramientas de visualización como Power BI, Tableau o Looker Studio se valen de estos datos para plasmar en un tablero de control un mensaje claro e intuitivo, transmitiendo información y generando conocimiento. Estas herramientas actúan como un puente vital, transformando los complejos conjuntos de datos en insights accionables y fáciles de comprender, permitiendo que incluso los equipos no técnicos puedan entender la dirección del negocio y participar activamente en la cultura data-driven.
👉 Pero para que este flujo de datos se convierta en conocimiento, debe ser automatizado y ágil. Los datos se barren de distintos sistemas (transaccionales, archivos como TXT o PDF) y se alojan en un repositorio centralizado y unificado, que permite su posterior integración y análisis.
El desafío de los datos crudos y la magia del procesamiento
Imagina que recibes datos de un archivo TXT y también de un PDF. Es probable que hablen un lenguaje totalmente distinto porque tienen estructuras distintas. Para poder integrarlos, necesitan hablar un mismo vocabulario, un mismo lenguaje. Aquí es donde la instancia del procesamiento y la normalización de los datos gana relevancia.
Un dato, en su estado natural crudo, no siempre tiene una estructura definida.
👉 Por ejemplo, una transacción de venta: te llevas dos gaseosas, pagas con tarjeta de débito un jueves a las 20:15. Esa transacción queda almacenada dentro de un sistema transaccional, priorizando la velocidad y la atomicidad del evento de negocio. Sin embargo, si quieres analizar cuál es el método de pago preferido de tus clientes o la hora pico de venta, un dato aislado simplemente representa un evento de manera independiente y no te lo dirá. Para que ese dato te pueda generar valor adicional, es necesario que sea procesado e integrado a otros datos similares.
Aquí entra en juego la calidad del dato. No solo se trata de procesar, sino de asegurar que los datos sean exactos, completos, consistentes, válidos y oportunos. Si los datos de origen están incompletos o son inconsistentes, el análisis posterior será deficiente, siguiendo el principio de "garbage in, garbage out" (basura entra, basura sale). La limpieza y transformación garantizan que, al insertarse en una tabla, cada valor se dirija a una columna con un tipo de dato específico, lo que da consistencia a toda la información del negocio de manera automatizada.
Dentro del procesamiento, la normalización es clave. Busca reducir la redundancia de datos y mejorar su integridad, organizando las columnas y tablas de una base de datos para asegurar que las dependencias estén correctamente establecidas. Esto significa que cada tabla debe contener solo los datos que son directamente relevantes para su clave principal. Sin embargo, en escenarios de análisis (como los data warehouses), a veces se recurre a la desnormalización para mejorar el rendimiento de lectura, aunque pueda introducir cierta redundancia.
Además, la tipificación de las variables es fundamental. Cada columna en una base de datos debe tener un tipo de dato definido (ej. VARCHAR para texto, INT para números enteros, DECIMAL para números con decimales, DATE para fechas, BOOLEAN para verdadero/falso). Esto no solo optimiza el almacenamiento, sino que también asegura la integridad de los datos y mejora el rendimiento de las consultas, ya que el sistema de gestión de bases de datos sabe exactamente cómo manejar y almacenar cada pieza de información.
¿Qué es una base de datos?
Una base de datos es un sistema formado por un conjunto de datos tipificados, definidos y almacenados que comparten relaciones entre sí. Estos datos, que son unidades mínimas de información, deben respetar una integridad coherente y permanente y estar interrelacionados entre sí por un mismo ámbito, como los datos de una misma organización. Si bien para el análisis solemos trabajar con datos estructurados o semiestructurados, una base de datos es esencialmente una colección organizada de datos. A diferencia de un dato aislado, que por sí solo tiene un valor limitado, la información surge cuando un conjunto de datos relacionados es procesado, centralizado y unificado, permitiéndonos responder preguntas de negocio, identificar patrones y tomar decisiones objetivas.
La importancia de las bases de datos para analistas
Para cualquier analista de datos, la base de datos es su herramienta principal.
Aquí radica su importancia:
🔸Almacenamiento y organización: Te permite entender cómo los datos van a estar organizados, lo que a su vez te permite explotarlos y conocer sus limitantes.
🔸Manipulación: Es crucial entender cómo los datos están tipificados para aplicar las funciones correctas. Por ejemplo, si tienes variables numéricas, sabes que puedes aplicar funciones matemáticas.
🔸Análisis efectivos: Comprender la estructura de las tablas, los campos y sus relaciones es esencial para realizar análisis efectivos.
🔸Extracción, limpieza y transformación de datos: Debes saber "cómo utilizar consultas SQL u otras herramientas de extracción que permita acceder a la información necesaria para el análisis posterior".
🔸Consultas y filtrado: Te permiten seleccionar los datos específicos y relevantes para desarrollar informes y dashboards.
SQL (Structured Query Language) es el lenguaje estándar para interactuar con bases de datos relacionales. Permite no solo extraer datos (SELECT nombre, ventas FROM productos WHERE categoria = 'Electrónica';) sino también modificarlos (INSERT, UPDATE, DELETE). Dominar SQL es una habilidad fundamental que te permite acceder, filtrar y transformar grandes volúmenes de información de manera eficiente.
Además, la optimización del rendimiento en las bases de datos es vital. Conceptos como la indexación son clave: un índice es una estructura que mejora la velocidad de las operaciones de recuperación de datos en una tabla. Piensa en él como el índice de un libro; te permite ir directamente a la información que buscas sin tener que revisar cada página. Implementar índices estratégicamente puede acelerar dramáticamente tus consultas.
Finalmente, las bases de datos son pilares de la gobernanza de datos. Al centralizar y estructurar la información, facilitan la implementación de políticas y procedimientos para garantizar la calidad, seguridad y cumplimiento normativo de los datos en toda la organización.
Sistemas de Gestión de Bases de Datos (SGBD)
Los SGBD, también conocidos como "motores de base de datos", son aplicaciones que funcionan de nexo entre el usuario final y el servidor donde los datos se encuentran alojados. Gestionan todo el almacenamiento de información y nos proveen de recursos para poder tomar decisiones.
Sus funciones van más allá del simple almacenamiento:
✅ Permiten definir la estructura de la base de datos (tablas, campos, relaciones).
✅ Facilitan las operaciones de inserción, actualización, eliminación y consulta.
✅ Controlan quién tiene acceso a qué datos y qué acciones puede realizar.
✅ Aseguran que los datos sean consistentes y precisos.
✅ Permiten que múltiples usuarios accedan y modifiquen los datos simultáneamente sin conflictos.
✅ Ofrecen mecanismos para proteger los datos y recuperarlos en caso de fallos.
Ejemplos populares de SGBD relacionales incluyen PostgreSQL (conocido por su robustez y cumplimiento de estándares SQL), MySQL (popular para aplicaciones web), Oracle Database (para entornos empresariales grandes) y Microsoft SQL Server.
Bases de datos relacionales vs. NoSQL: la elección estratégica
Cuando hablamos de bases de datos relacionales, nos referimos a aquellas con una estructura definida, compuestas por "un conjunto de tablas que se conectan entre sí mediante campos en común". Esta interconexión genera una red en la cual los datos pueden ir y venir , permitiendo generar información consolidada.
La estructura relacional se basa en el cumplimiento de las propiedades ACID:
Atomicidad (Atomicity): Una transacción es indivisible; o se completa por completo, o no se realiza en absoluto.
- Consistencia (Consistency): Una transacción lleva la base de datos de un estado válido a otro estado válido.
- Aislamiento (Isolation): Las transacciones concurrentes se ejecutan de forma aislada, como si fueran secuenciales.
- Durabilidad (Durability): Una vez que una transacción se ha confirmado, sus cambios son permanentes, incluso en caso de fallo del sistema.
Estas propiedades son críticas para garantizar la integridad de los datos en sistemas transaccionales, donde la precisión es primordial.
Sin embargo, en el universo de las bases de datos, las relacionales no son las únicas con las que puedes trabajar. También existen las bases de datos NoSQL (Not only SQL) o no relacionales, que ofrecen diferentes modelos para diversos casos de uso, especialmente cuando los datos no tienen una estructura fija, la escalabilidad horizontal es una prioridad, o se manejan grandes volúmenes de datos no estructurados o semiestructurados.
Existen varios tipos de bases de datos NoSQL:
- Bases de datos de clave-valor: Almacenan datos como un conjunto de pares clave-valor simple (ej. Redis, DynamoDB). Son muy rápidas para operaciones de lectura/escritura.
- Bases de datos de documentos: Almacenan datos en documentos flexibles, generalmente en formato JSON o BSON (ej. MongoDB, Couchbase). Son ideales para datos con esquemas cambiantes.
- Bases de datos de columnas anchas (Column-Family Stores): Almacenan datos en familias de columnas (ej. Apache Cassandra, HBase). Optimizadas para un gran volumen de datos distribuidos y consultas por rangos.
- Bases de datos de grafos: Utilizan estructuras de grafos con nodos y aristas para representar y almacenar datos altamente conectados (ej. Neo4j). Perfectas para análisis de redes sociales, sistemas de recomendación o detección de fraude.La elección entre una base de datos relacional y una NoSQL depende de la naturaleza de los datos, los requisitos de escalabilidad, el modelo de consistencia deseado (a menudo relacionado con el Teorema CAP, que postula que un sistema distribuido solo puede garantizar dos de tres propiedades: Consistencia, Disponibilidad o Tolerancia a la Partición), y el tipo de consultas que se realizarán.
El futuro con IA y datos
La Inteligencia Artificial (IA) está transformando radicalmente la forma en que gestionamos y extraemos valor de los datos.
Las bases de datos modernas están incorporando capacidades de IA para:
- Optimización automática: SGBD "auto-tunables" que ajustan parámetros y generan índices de forma autónoma para mejorar el rendimiento.
- Detección de anomalías: Identificar patrones inusuales en tiempo real para detectar fraudes o problemas operativos.
- Análisis predictivo: Realizar predicciones directamente dentro de la base de datos, agilizando los procesos de machine learning.
- Gestión de Big Data: La IA es crucial para manejar el volumen, la velocidad y la variedad de los Big Data, facilitando la ingesta, el procesamiento y el análisis de conjuntos de datos masivos que residen en estas bases.
La sinergia entre IA y bases de datos es bidireccional: las bases de datos proveen el combustible para entrenar y operar modelos de IA, mientras que la IA mejora la eficiencia y las capacidades de las propias bases de datos.
Tu próximo paso en el mundo de los datos
Comprender los fundamentos de las bases de datos, su importancia, cómo se gestionan y las diferencias entre sus modelos, te da una ventaja fundamental en un mercado laboral que busca profesionales que puedan transformar el "caudal de datos" en decisiones de negocio estratégicas.
En Henry, te preparamos para dominar este fascinante universo. Nuestra carrera de Data Science te brinda las herramientas y el conocimiento práctico para que aprendas a analizar, modelar y visualizar datos, construir modelos predictivos y llevarlos a producción. Aprenderás a dominar Python con Pandas, SQL para la manipulación de datos, Power BI para la visualización y te introducirás a conceptos avanzados como Machine Learning y MLOps.
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