Integración y transformación de datos.
Conecte archivos sin perder quién corresponde a quién.
Un archivo de entrevistas y uno de compras pueden tener varias filas por cliente. Unirlos sin revisar las claves puede duplicar resultados.
Entienda el enfoque antes de entrar al detalle.
Un archivo de entrevistas y uno de compras pueden tener varias filas por cliente. Unirlos sin revisar las claves puede duplicar resultados.
Una lectura visual de Integración y transformación de datos
Qué información y condiciones se necesitan.
Claves, unidad de cada tabla, diccionarios y reglas de integración.
Cómo funciona y cómo debe aplicarse.
Integrar relaciona fuentes según claves y unidades compatibles; transformar crea variables o estructuras adecuadas al análisis. Las uniones, agregaciones y recodificaciones necesitan controles de cardinalidad y significado. Compartir un nombre de columna no demuestra que dos tablas identifiquen a las mismas unidades.
Procedimiento y decisiones de aplicación
Modelar granularidad
Definir qué representa una fila en cada tabla y qué claves identifican persona, estudio, periodo y transacción. Separar dimensiones y eventos.
Unir
Comprobar correspondencia uno a uno o uno a muchos y detectar cruces muchos a muchos. Medir registros sin enlace y duplicación inesperada.
Transformar y conciliar
Versionar derivaciones y agregaciones; comparar totales de entrada y salida. Documentar compatibilidad de conceptos y fechas antes de combinar indicadores.
Del procedimiento a una conclusión sustentada.
Una tabla tiene una entrevista por cliente y otra cinco compras por cliente. Tras el cruce aparecen cinco filas con la misma satisfacción. Promediarla sobre esas filas da más peso a compradores frecuentes. Puede ser adecuado para describir compras, pero no para estimar satisfacción de personas: conviene mantener vistas diferentes.
Decisiones que estructuran su aplicación
Cada paso tiene una comprobación distinta; el procedimiento desarrollado arriba precisa qué se decide y qué evidencia se conserva.
Controles que determinan la interpretación
| Criterio | Qué se comprueba |
|---|---|
| Claves | Revisar unicidad, faltantes y cambios de identificador. |
| Cobertura | Examinar quienes no pudieron enlazarse. |
| Semántica | No homologar preguntas solo porque su nombre se parece. |
Mapa de fuentes y claves, tablas o vistas por unidad, diccionario de homologación y pruebas de conciliación.
¿Se unen fuentes cuando no hay una clave exacta?
Puede estudiarse una vinculación probabilística o por reglas, pero necesita evaluación de errores, condiciones de uso y sensibilidad. No se equipara semejanza de nombres con identidad confirmada. Deben informarse coincidencias, incertidumbre y registros no vinculados y delimitar qué análisis admite la calidad del enlace.
Aplicación en el portafolio
Integración y enriquecimiento de datos
Consultar esta soluciónFuentes técnicas para ampliar la lectura
Continúe por una ruta relacionada.
Procesamiento de datos
Consultar la páginaMetodologías
Consultar la páginaRecursos
Consultar la páginaReferencias para profundizar
Revisemos la aplicación en su estudio.
Definamos cómo utilizar Integración y transformación de datos con la información disponible y el alcance que requiere su proyecto.