“En la era digital, la gran cantidad de datos generados por diversas fuentes hace que la estandarización sea un proceso crucial para la gestión eficiente de la información. Al implementar estándares, las organizaciones pueden mejorar la calidad de sus datos, optimizar sus procesos, tomar decisiones más informadas y obtener una ventaja competitiva”.
La estandarización de datos a vista de pájaro
La estandarización de datos (Data Standardization) es el proceso de transformar datos de diversas fuentes en un formato y estructura consistentes para facilitar su análisis, comparación e integración en diferentes sistemas. Implica definir y aplicar estándares comunes para la captura, almacenamiento y uso de la información.
La mayoría de las organizaciones utilizan datos procedentes de diversas fuentes, como Data Warehouses, Data Lakes y todo tipo de fuentes almacenadas en bases de datos relacionales o NoSQL. Sin embargo, los datos procedentes de fuentes dispares pueden ser problemáticos si no son uniformes, lo que puede dar lugar a dificultades más adelante (por ejemplo, cuando se utilizan esos datos para producir cuadros de mando y visualizaciones, etc.).
La normalización de datos es crucial por muchas razones. En primer lugar, ayuda a establecer elementos y atributos claros y definidos de forma coherente, proporcionando un catálogo completo de los datos. Sea cual sea la información que intentes obtener o los problemas que pretendas resolver, comprender correctamente sus datos es un punto de partida crucial.
Para conseguirlo, hay que convertir los datos a un formato uniforme, con definiciones lógicas y coherentes, y estas definiciones formarán sus metadatos: las etiquetas que identifican el qué, cómo, por qué, quién, cuándo y dónde de sus datos. Esta es la base del proceso de normalización de datos.
Desde el punto de vista de la precisión, estandarizar la forma de etiquetar los datos mejorará el acceso a la información más relevante y actual. Esto facilitará el análisis y la elaboración de informes. Desde el punto de vista de la seguridad, la catalogación consciente constituye la base de un potente enfoque de autenticación y autorización, que aplicará restricciones de seguridad a los elementos de datos y a los usuarios de datos según proceda.
Veamos a vista de pájaro cuáles son sus principales beneficios:
Consistencia interna
Asegura que cada fuente de datos utiliza el mismo formato y etiquetas, eliminando variaciones y ambigüedades que pudieran obstaculizar el proceso de análisis.
Facilita la integración
Permite combinar, sin fisuras, datos provenientes de diferentes fuentes y orígenes, mejorando así la eficiencia de los procesos y reduciendo los errores.
Mejora la calidad de los datos
Al resolver inconsistencias y errores, se obtiene una visión más precisa y confiable de la información, lo que aumenta la confianza de los usuarios en sus decisiones basadas en datos.
Apoya el análisis de datos
La estandarización facilita la aplicación de técnicas analíticas y modelos de aprendizaje automático, ya que muchos algoritmos son sensibles a la escala y al formato de los datos.
Optimiza procesos
Al disponer de los datos completamente estandarizados, se pueden optimizar flujos de trabajo y reducir la posibilidad de cometer errores en la toma de decisiones.
Estandarización de datos vs. Normalización de datos
Ahora que ya conocemos los conceptos básicos de la estandarización de datos, vamos a analizarla en el contexto de la escala min-max, un elemento importante a tener en cuenta, sobre todo, en los algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning). Para ello, los datos se procesan generalmente de dos maneras: normalización de datos o estandarización de datos. La normalización y el escalado de datos se pueden lograr a través de varios métodos, los más comunes son el escalado mínimo-máximo, el escalado estándar y el escalado robusto
La normalización de datos consiste en normalizar los valores de los datos para que se sitúen en un rango de 0 y 1. En este contexto, se utiliza como técnica de escalado para establecer la media y la desviación estándar en 0 y 1, respectivamente.
¿Quieres saber en qué consiste la técnica de normalización basada en el método de escalado min-max?
El escalado Min-Max, también conocido como normalización Min-Max, es una técnica de preprocesamiento de datos que transforma los valores numéricos de un conjunto de datos para que se encuentren dentro de un rango específico, generalmente entre 0 y 1. Este escalado es útil cuando se trabaja con algoritmos de aprendizaje automático que son sensibles a las diferentes escalas de las características de entrada, como los algoritmos de descenso de gradiente.
¿Cómo funciona? El escalado Min-Max se realiza aplicando la siguiente fórmula a cada valor de la característica:
- x_escalado = (x – x_min) / (x_max – x_min)
- x es el valor original de la característica.
- x_min es el valor mínimo de la característica en el conjunto de datos.
- x_max es el valor máximo de la característica en el conjunto de datos.
- x_escalado es el valor transformado que se encuentra dentro del rango
Beneficios del escalado Min-Max:
- Iguala las escalas de las características
- Mejora la convergencia de algoritmos
- Facilita la interpretación de los resultados
Casos de uso
La estandarización de datos significa que tus datos son coherentes internamente: cada una de tus fuentes de datos tiene el mismo formato y las mismas etiquetas. Cuando los datos están bien organizados, con descripciones y etiquetas lógicas, todos los miembros de la organización pueden entenderlos y utilizarlos de forma eficiente.
Estos metadatos suelen indexarse en un diccionario de datos, una herramienta sencilla y antigua que suele presentarse en formato de hoja de cálculo. Pero con el creciente uso de IA, ML y procesamiento de lenguaje natural, es posible obtener más de los datos con mucho menos tiempo invertido.
Una plataforma de BI como Sisense, te proporcionará mejores formas de interactuar con los datos e, incluso, ofrecerá herramientas que sustituyen por completo a los diccionarios de datos tradicionales. Puedes añadir y gestionar directamente tus propios metadatos y aplicarlos también al modelado de tus fuentes. Por ejemplo, etiquetar varias tablas con una palabra o campo concreto y, a continuación, utilizar la función Buscar para localizar todas las tablas etiquetadas en los datos. Sisense también puede convertir tus consultas en potentes cuadros de mando y visualizaciones interactivas.
¿Quieres saber cómo tu organización puede mejorar con Sisense tus procesos de preparación, organización, estandarización y normalización de datos y cómo podemos ayudarte a desplegarlos con la máxima eficiencia?
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Parapentex Studios, July 2025