1. Descubrimiento y comprensión de datos:
* Identificación de datos: Localización e identificación de todas las fuentes de datos relevantes. Esto puede incluir bases de datos, hojas de cálculo, API, almacenamiento en la nube y más.
* Perfil de datos: Examinar los datos para comprender su estructura, contenido, calidad y sesgos potenciales. Esto implica análisis estadístico, visualización de datos e identificación de valores faltantes, valores atípicos e inconsistencias.
* Evaluación de datos: Evaluar la idoneidad de los datos para su propósito previsto. Esto incluye considerar la integridad de los datos, la precisión, la consistencia y la puntualidad.
* Requisitos de requisitos: Definición de las necesidades y objetivos específicos para los datos. ¿Qué preguntas deben ser respondidas? ¿Qué ideas se desean?
2. Preparación y limpieza de datos:
* Limpieza de datos: Abordar problemas de calidad de datos. Esto podría implicar manejar los valores faltantes (imputación o eliminación), corregir errores, eliminar duplicados y estandarizar formatos.
* Transformación de datos: Convertir datos en un formato adecuado para el análisis. Esto podría incluir conversiones de tipo de datos, agregación, normalización e ingeniería de características (creando nuevas variables de las existentes).
* Integración de datos: Combinando datos de múltiples fuentes en una vista unificada. Esto a menudo implica resolver inconsistencias y garantizar la consistencia de los datos en diferentes conjuntos de datos.
* Validación de datos: Verificación de la precisión y consistencia de los datos preparados. Esto puede implicar ejecutar pruebas y comprobaciones para garantizar la integridad de los datos.
3. Modelado y diseño de datos:
* Modelado conceptual: Definición de la estructura y las relaciones de alto nivel dentro de los datos. Esto a menudo utiliza diagramas de relación de entidad (ERD) u otras representaciones visuales.
* Modelado lógico: Traducir el modelo conceptual a un modelo de base de datos específico, definir tablas, columnas y tipos de datos.
* Modelado físico: Diseño de la implementación física de los datos, incluidas las ubicaciones de almacenamiento, las estrategias de indexación y las optimizaciones de rendimiento.
4. Carga de datos e integración:
* ETL (extracto, transformación, carga): Extraer datos de los sistemas de origen, transformarlo según sea necesario y cargarlos en un sistema de destino (por ejemplo, un almacén de datos o el lago de datos).
* Elt (extracto, carga, transformación): Similar a ETL, pero la transformación ocurre después de que los datos se cargan en el sistema de destino. Este enfoque puede ser más eficiente para grandes conjuntos de datos.
* tuberías de datos: Construyendo procesos automatizados para la ingestión de datos, transformación y carga. Esto a menudo involucra herramientas y tecnologías como Apache Kafka, Apache Airflow o Services de integración de datos basados en la nube.
5. Gobierno y monitoreo de datos:
* Monitoreo de calidad de datos: Rastreando continuamente métricas de calidad de datos para garantizar la precisión de los datos e integridad.
* Gestión de metadatos: Seguimiento de información sobre los datos, incluida su fuente, formato, calidad y linaje.
* Seguridad de datos y control de acceso: Implementación de medidas para proteger los datos del acceso no autorizado y garantizar el cumplimiento de las regulaciones.
* Versión y seguimiento de datos: Mantener un historial de cambios de datos para facilitar la reversión y la auditoría.
Herramientas y tecnologías:
Las herramientas y tecnologías específicas utilizadas en el proceso de desarrollo de datos pueden variar mucho, pero comúnmente incluyen:
* bases de datos (SQL, NoSQL): Para almacenar y administrar datos.
* Lenguajes de programación (Python, R, SQL): Para manipulación de datos, análisis y transformación.
* Herramientas de integración de datos: Para automatizar tuberías de datos y procesos ETL/ELT.
* Herramientas de visualización de datos: Para explorar y presentar información de datos.
* Plataformas en la nube (AWS, Azure, GCP): Para alojar la infraestructura y los servicios de datos.
El proceso de desarrollo de datos es crucial para permitir la toma de decisiones basada en datos, mejorar la eficiencia operativa y obtener una ventaja competitiva. Un proceso bien definido y administrado asegura que los datos sean confiables, accesibles y fácilmente disponibles para análisis e ideas.