Común · Historia
Limpieza de datos
La limpieza de datos (en inglés data cleansing o data scrubbing) es el acto de descubrimiento y corrección o eliminación de registros de datos erróneos de una tabla o base de datos. El proceso de limpieza de datos permite identificar datos incompletos, incorrectos, inexactos, no pertinentes, etc. y luego substituir, modificar o eliminar estos datos sucios ("data duty").
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La limpieza de datos (en inglés data cleansing o data scrubbing) es el acto de descubrimiento y corrección o eliminación de registros de datos erróneos de una tabla o base de datos. El proceso de limpieza de datos permite identificar datos incompletos, incorrectos, inexactos, no pertinentes, etc. y luego substituir, modificar o eliminar estos datos sucios ("data duty"). Después de la limpieza, la base de datos podrá ser compatible con otras bases de datos similares en el sistema. Las inconsistencias descubiertas, modificadas o eliminadas en un conjunto de datos pueden haber sido causado por: las definiciones de diccionario de datos diferentes de entidades similares, errores de entrada del usuario y corrupción en la transmisión o el almacenaje. La limpieza de datos se diferencia de la validación de datos, que casi siempre cumple la función de rechazar los registros erróneos durante la entrada al sistema y no en lotes de data. El proceso de limpieza de datos incluye la validación y además la corrección de datos, para alcanzar datos de calidad. Datos que son falsos o incorrectos pueden crear conclusiones falsas y dirigir a inversiones. Si un gobierno quiere analizar datos de un censo de población será muy importante que los datos sean fiables para evitar tomar decisiones fiscales erróneas. En ámbitos laborales de forenses, contabilidad e investigación de fraudes usan la limpieza de datos para preparar los datos y se hace antes de mandarlos a un almacén de datos. Hay paquetes disponibles para poder limpiar o lavar datos de direcciones, típicamente hecho por una interfaz de programación de aplicaciones (API del inglés).
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