En el día a día de un analista de datos, uno de los desafíos más significativos es la gestión de la calidad de los datos que se utilizan para generar análisis y reportes. Este reto se manifiesta claramente durante la fase de visualización de datos, donde los gráficos y representaciones visuales deben ofrecer insights claros y accionables.
¿Porqué no se puede ver un elefante escondido detrás de las ramas de un arbusto? Porque sabe esconderse.
El analista se enfrenta a dos tipos de datos: los datos correctos, que son precisos, completos y fiables; y los datos incorrectos o datos basura, que son erróneos, incompletos, irrelevantes o distorsionados. La presencia de datos incorrectos en el conjunto de datos puede llevar a la creación de gráficos que ofrecen una visión distorsionada de la realidad, lo cual es un grave problema por varias razones:
- Toma de Decisiones Erróneas: Si los datos basura no se identifican y eliminan adecuadamente, los gráficos resultantes pueden inducir a errores en la toma de decisiones. Por ejemplo, una tendencia de ventas podría parecer estar en declive debido a la duplicación de registros de ventas en ciertos períodos.
- Desconfianza en el Análisis: Los datos inexactos pueden erosionar la confianza en las capacidades analíticas de la organización. Si los stakeholders detectan inconsistencias que resultan de datos incorrectos, podrían cuestionar la validez de futuros análisis.
- Ineficiencia en el Proceso Analítico: Dedicar tiempo a identificar y corregir errores en los datos puede consumir una cantidad significativa de recursos, reduciendo la eficiencia del proceso analítico.
- Impacto en la Reputación: Publicar gráficos basados en datos defectuosos puede afectar la reputación de la empresa, especialmente si estos datos se utilizan en comunicaciones externas o para informar decisiones críticas.
Por lo tanto, es fundamental que el analista de datos desarrolle una metodología robusta para el tratamiento y limpieza de los datos antes de proceder a su visualización. Esto incluye técnicas de detección de anomalías, validación de datos y corrección de errores. Además, es esencial establecer procesos de validación de datos cruzados y realizar auditorías regulares de los datos para asegurar que los gráficos representen fielmente la realidad de la empresa.
En un gráfico lleno de datos, tanto correctos como incorrectos, los errores pueden camuflarse de manera que no sean fáciles de detectar a simple vista. Esto puede llevar a interpretaciones erróneas o a decisiones basadas en información falsa.
Puede expresarse de esta manera para enfatizar la relevancia de la limpieza y la verificación de datos en la visualización:
«¿Por qué es difícil encontrar un dato incorrecto en un gráfico? Porque, como un elefante detrás de unas ramas, los datos incorrectos saben cómo camuflarse entre los correctos.»
Este dicho subraya la importancia de técnicas meticulosas de análisis de datos y la necesidad de herramientas de visualización que ayuden a destacar discrepancias y anomalías, facilitando así el proceso de depuración y verificación. Herramientas analíticas avanzadas y técnicas de visualización efectivas son esenciales para que los analistas puedan separar los datos útiles de los «datos basura».