He aquí por qué podría * no * necesitar fusionar todos los datos de una fuente:
* Datos irrelevantes: Una fuente puede contener información que no está relacionada con su análisis o proyecto. Solo fusionarías las porciones relevantes.
* Problemas de calidad de datos: Algunos datos pueden ser inexactos, incompletos o inutilizables. Es posible que deba limpiar y filtrar los datos antes de fusionarse, y algunas partes pueden descartarse por completo.
* Análisis separados: Es posible que realice múltiples análisis utilizando diferentes subconjuntos de los datos. Fusionar todo en un conjunto de datos masivo puede ser ineficiente y hacer que el análisis sea más complejo.
* Rendimiento: Fusionar conjuntos de datos extremadamente grandes puede ser computacionalmente costoso y ralentizar su flujo de trabajo. A menudo es más eficiente fusionar solo las partes necesarias.
* Preocupaciones de privacidad: Fusionar todos los datos podría violar las regulaciones de privacidad si combina datos de diferentes individuos sin el consentimiento adecuado o el anonimato.
En resumen, la fusión de datos es una herramienta; Solo es necesario cuando le ayuda a alcanzar sus objetivos analíticos. A menudo, un enfoque selectivo, centrado en subconjuntos de datos relevantes y limpios, es la estrategia más eficiente y efectiva.