Aquí hay un desglose de su propósito:
* Limpieza de datos: Esto implica manejar valores faltantes, corregir errores y eliminar inconsistencias o información irrelevante.
* Transformación de datos: Esto abarca los tipos de datos cambiantes (por ejemplo, convertir texto a números), valores de escala (por ejemplo, normalización, estandarización) y datos de reestructuración (por ejemplo, tablas de giro).
* Enriquecimiento de datos: Agregar contexto o información adicional a los datos de fuentes externas para mejorar su utilidad. Por ejemplo, agregar datos de geolocalización a una dirección o enriquecer los datos del cliente con los perfiles de redes sociales.
* Formato de datos: Asegurar que los datos se ajusten al formato esperado requerido por los componentes de procesamiento posterior. Esto podría implicar la conversión de tipos de archivos, cambiar los delimitadores o adherirse a esquemas específicos.
* Ingeniería de características: Creación de nuevas características (variables) de las existentes para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático u otros procesos analíticos.
En esencia, los recursos de transformación de entrada aseguran que los datos sean limpios, consistentes, relevantes y en el formato correcto para ser utilizado de manera efectiva por el sistema. Sin ellos, el sistema lucharía para manejar datos sin procesar e inconsistentes, lo que lleva a resultados inexactos o falla del sistema. Ejemplos de tales recursos incluyen procesos ETL (extracto, transformación, carga), bibliotecas de preprocesamiento de datos en lenguajes de programación (como Scikit-Learn en Python) y herramientas de transformación de datos especializadas.