“La limpieza de datos, también conocida como Data Cleaning o Data Cleansing, es el proceso de identificar y corregir errores e inconsistencias en un conjunto de datos para mejorar su calidad y prepararlo para su uso en análisis, modelado y en la toma de decisiones. Este proceso implica eliminar o modificar datos incorrectos, incompletos, duplicados o irrelevantes”.
La limpieza de datos a vista de pájaro
La limpieza de datos es el proceso de preparación de los datos para su análisis para eliminar o modificar de datos incorrectos, incompletos, irrelevantes, duplicados o con un formato inadecuado. En muchos casos, estos datos no suelen ser necesarios ni útiles a la hora de analizarlos, ya que pueden entorpecer el proceso o proporcionar resultados inexactos.
Existen varios métodos para limpiar los datos en función de cómo estén almacenados y de las respuestas que se busquen.
- Eliminación de duplicados, que evita conteos dobles y datos repetidos.
- Corrección de errores tipográficos o de formato, que unifica nombres, fechas, unidades y escritura.
- Tratamiento de valores faltantes, que ayuda a eliminar, imputar (promedio, mediana, modelo) e interpolar (en series de tiempo)
- Validación de reglas de negocio, que asegura coherencia lógica: fechas válidas, rangos permitidos, etc.
- Detección y manejo de outliers, que identifica y evalúa valores extremos que pueden distorsionar el análisis.
- Conversión de tipos y formatos, que asegura que los datos estén correctamente tipados (números, fechas, texto).
- Eliminación de datos irrelevantes, que quita columnas o registros que no aportan valor.
- Integración y reconciliación de fuentes, que armoniza datos al combinar múltiples orígenes.
La limpieza de datos no consiste simplemente en borrar información para dejar espacio a nuevos datos, sino en encontrar la forma de maximizar la precisión de un conjunto de datos sin tener que borrar necesariamente información.
Por un lado, la limpieza de datos incluye más acciones que la eliminación de datos, como la corrección de errores ortográficos y sintácticos, la normalización de conjuntos de datos y la corrección de errores como campos vacíos, códigos que faltan e identificación de puntos de datos duplicados. Por otra parte se considera un elemento fundamental de los fundamentos de la ciencia de datos, ya que desempeña un papel importante en el proceso analítico y en la obtención de respuestas fiables.
Y lo que es más importante, el objetivo de la limpieza de datos es crear conjuntos de datos estandarizados y uniformes que permitan a las herramientas de inteligencia empresarial y análisis de datos acceder fácilmente y encontrar los datos adecuados para cada consulta.
¿Por qué es importante la limpieza de datos?
Veamos a continuación los principales beneficios:
Mejora la calidad de los datos
Permite obtener información más precisa, de calidad y confiable, lo que conduce a los usuarios a tomar decisiones más informadas.
Facilita el análisis
Disponer de datos limpios es esencial para la construcción de modelos analíticos y la obtención de resultados precisos sin fricciones.
Contribuye a optimizar los costes
Evita errores costosos en la toma de decisiones y optimiza el uso de recursos minimizando los retrabajos y haciendo más eficiente el trabajo colaborativo.
Permite la toma de decisiones informadas
La calidad de los datos influye directamente en la efectividad y la rapidez de las acciones tomadas por una organización en base a datos fiables.
En síntesis, la limpieza de datos es un proceso crucial para asegurar la calidad y utilidad de los datos, permitiendo a las organizaciones tomar decisiones más acertadas y optimizar sus operaciones.
¿Cómo enfocar el proceso de limpieza de datos?
Independientemente del tipo de análisis o visualización de datos que necesites, la limpieza de datos es un paso vital para garantizar que las respuestas que genere sean precisas y, en consecuencia, útiles para la toma de decisiones. Al recopilar datos de varios flujos y con la introducción manual de datos por parte de los usuarios, la información puede contener errores, estar mal introducida o tener lagunas.
La limpieza de datos ayuda a garantizar que la información coincida siempre con los campos correctos, al tiempo que facilita que las herramientas de inteligencia empresarial interactúen con los conjuntos de datos para encontrar información de forma más eficaz. Uno de los ejemplos más comunes de limpieza de datos es su aplicación en almacenes de datos.
Un almacén de datos exitoso almacena una variedad de datos de fuentes dispares y los optimiza para el análisis antes de realizar cualquier modelado. Para ello, las aplicaciones de Data Warehouse deben analizar millones de registros entrantes para asegurarse de que son precisos antes de poder colocarlos en la base de datos, tabla u otra estructura adecuada.
Las organizaciones que recopilan datos directamente de los consumidores que rellenan encuestas, cuestionarios y formularios también utilizan mucho la limpieza de datos. En estos casos, se comprueba que los datos se hayan introducido en el campo correcto, que no contengan caracteres no válidos y que no haya lagunas en la información facilitada.
En resumen
La limpieza de datos es un habilitador clave para que los datos se conviertan en activos estratégicos. Debes tener en cuenta que, como proceso, la limpieza de datos no es solo una tarea previa al análisis. Es parte integral de toda la cultura de datos de una organización.
Sin limpieza, los datos son solo ruido.
Y en estos casos, tu plataforma de análisis podrá ser relevante a la hora de ayudarte a acelerar y procesar datos con la máxima calidad.
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Parapentex Studios, July 2025