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La analítica eficaz depende de la preparación de los datos

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En términos simples, la analítica exitosa depende en gran medida de qué tan bien se prepare la información. Excepto que no es tan simple. Muchos científicos de datos creen que la preparación de datos para el análisis es el mayor desafío al que se enfrentan, y es aún más formidable en la era del big data. Más allá de extraer datos de sus propias fuentes internas, las organizaciones deben acceder al universo de sitios web, sensores, mensajes de correo electrónico de los clientes y redes sociales que los bombardean desde todas las direcciones. Para manejar esta avalancha de información, los científicos de datos potencialmente pueden encontrar consuelo en una clase emergente de herramientas de autoservicio para ayudarlos en la preparación de datos.

En la primera parte de este manual, el consultor David Loshin explica cómo los usuarios comerciales y los científicos de datos pueden utilizar herramientas de preparación de datos para obtener vistas de datos más completas y personalizadas. A continuación, el periodista Jack Vaughan examina cómo las herramientas de preparación de datos de autoservicio con aprendizaje automático ayudaron a un equipo de BI en una empresa a agilizar la creación de informes y a los usuarios comerciales de otra empresa a cargar datos, armar integraciones y ver los efectos de inmediato sin sobrecargar al personal de TI. En el segmento final, Vaughan vuelve a abordar la controversia del almacén de datos de larga duración y el concepto de utilizar la curación de datos para suavizar el proceso de descubrimiento, limpieza, transformación e integración de datos.

Tabla de contenido

  • Analistas comerciales capacitados para integrar y preparar datos
  • La preparación de datos de autoservicio juzga el aprendizaje automático
  • Los modelos de datos monolíticos comen polvo

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