Data Cleansing

Se aplica a:SQL Server

La limpieza de datos es el proceso de analizar la calidad de los datos en un origen de datos; para ello, se aprueban o rechazan manualmente las sugerencias del sistema y, de esta manera, se hacen modificaciones en los datos. La limpieza de datos en Data Quality Services (DQS) incluye un proceso asistido por ordenador que analiza cómo se ajustan los datos al conocimiento de una base de conocimiento y un proceso interactivo que permite al administrador de datos revisar y modificar los resultados obtenidos en los procesos asistidos por ordenador con el fin de garantizar que la limpieza de datos resulta exactamente como se deseaba efectuar.

El administrador de datos también puede realizar la limpieza de datos en el proceso de empaquetado de Integration Services. En este caso, el administrador de datos utilizaría el componente de limpieza de DQS en Integration Services para realizar automáticamente la limpieza de datos mediante una base de conocimiento existente. Para más información, vea Transformación Limpieza de DQS.

La característica de limpieza de datos en DQS tiene las siguientes ventajas:

• Identifica datos incompletos o incorrectos en el origen de datos (archivo de Excel o base de datos de SQL Server) y, posteriormente, corrige o alerta sobre los datos no válidos.

• Proporciona un proceso de dos pasos para limpiar los datos: proceso asistido por PC y proceso interactivo. El proceso asistido por PC usa el conocimiento de una base de conocimiento de DQS para procesar automáticamente los datos y sugiere reemplazos o correcciones. El paso siguiente, el interactivo, permite al administrador de datos aprobar, rechazar o modificar los cambios que ha propuesto DQS durante proceso de limpieza de datos asistido por PC.

• Estandariza y enriquece los datos del cliente con los valores de dominio, las reglas de dominio y los datos de referencia. Por ejemplo, estandarizar el uso del término cambiando "C/" a "Calle", enriquecer datos rellenando los elementos que faltan cambiando "1 Microsoft way Redmond 98006" a "1 Microsoft Way, Redmond, WA 98006".

• Proporciona una interfaz tipo asistente sencilla, intuitiva y coherente para que el usuario navegue por los datos e inspeccione errores en un conjunto muy grande de datos.

La ilustración siguiente muestra cómo se realiza la limpieza de datos en DQS:

Limpieza asistida por PC

El proceso de limpieza de datos de DQS aplica la base de conocimiento a los datos que se van a limpiar y propone cambios en los datos. El administrador de datos tiene acceso a cada cambio propuesto, lo que le permite evaluar y corregir los cambios. Para realizar la limpieza de datos, el administrador de datos procede como sigue:

1. Crea un proyecto de calidad de datos, selecciona una base de conocimiento que se usará de referencia en el análisis y en la limpieza de los datos de origen y selecciona la actividad Limpieza . Varios proyectos de calidad de datos pueden utilizar la misma base de conocimiento.

2. Especifique la tabla o vista de la base de datos o un archivo de Excel que contenga los datos de origen que se van a limpiar. La base de datos o el archivo de Excel pueden ser los mismos que se usaron para la detección de conocimiento, o puede ser otra base de datos u otro archivo de Excel.

   Nota:

   Si selecciona el mismo origen de datos para la detección del conocimiento y las actividades de limpieza, no habrá ningún cambio en los datos. Se recomienda que ejecute la detección de conocimiento en datos de muestra y, posteriormente, limpie los datos de origen con el conocimiento que se generó durante la actividad de detección de conocimiento.

3. Asigne los campos de datos que se van a limpiar a los dominios o dominios compuestos apropiados en la base de conocimiento. Si se asigna un campo a un dominio compuesto, la asignación se produce entre el campo y el dominio compuesto y no con los dominios individuales en el dominio compuesto. Por otra parte, la limpieza de datos para el campo asignado se lleva a cabo según las reglas que se especificaron para el dominio compuesto y no para los dominios individuales en el dominio compuesto. Para obtener más información acerca de los dominios compuestos, vea DQS Knowledge Bases and Domains.

4. Ejecute el proceso asistido por PC; para ello, haga clic en Iniciar en la página Limpieza .

El proceso de limpieza de datos busca la mejor coincidencia de una instancia de datos para los valores conocidos del dominio de datos. El proceso aplica el conocimiento de la calidad de datos a todos los datos de origen, a diferencia del proceso de detección de conocimiento, que se ejecuta sobre un porcentaje de los datos de muestra.

El proceso asistido por ordenador muestra información sobre la calidad de los datos en Data Quality Client durante el proceso de limpieza interactiva. Además de tener en cuenta las reglas de error de sintaxis, DQS también utiliza datos de referencia y algoritmos avanzados para clasificar los datos mediante el nivel de confianza. El nivel de confianza indica el grado de certeza de DQS para la corrección o sugerencia. El nivel de confianza se basa en los umbrales siguientes:

• Un umbral de corrección automática superado el cual DQS sugerirá un cambio y lo realizará a menos que el administrador de datos lo rechace Puede especificar el valor de umbral de corrección automática en la pestaña Configuración general de la pantalla Configuración . Para obtener más información, consulte Configurar los valores de umbral para la limpieza y coincidencia.

• Un umbral de sugerencia automática , situado por debajo del umbral de corrección automática, superado el cual DQS sugerirá un cambio y lo realizará si el administrador de datos lo aprueba. Puede especificar el valor de umbral de sugerencia automática en la pestaña Configuración general de la pantalla Configuración . Para obtener más información, consulte Configurar los valores de umbral para la limpieza y coincidencia.

DQS deja cualquier valor con un nivel de confianza inferior al umbral de sugerencia automática tal como esté a menos que el administrador de datos especifique un cambio.

Limpieza interactiva

En función del proceso de limpieza asistido por PC, DQS proporciona al administrador de datos la información que necesita para tomar una decisión sobre si debe cambiar los datos. DQS clasifica los datos en las cinco pestañas siguientes:

• Sugerido: valores para los que DQS detectó sugerencias con un nivel de confianza mayor que el umbral de sugerencia automática , pero inferior al umbral de corrección automática . Debe revisar estos valores y aprobarlos o rechazarlos según corresponda.

• Novedad: valores válidos para el que DQS no tiene suficiente información (sugerencia) y, por tanto, no se puede asignar a ninguna otra pestaña. Además, esta pestaña también contiene los valores con un nivel de confianza inferior al valor de umbral de sugerencia automática, pero lo suficientemente alto para ser válido.

• No válido: valores que se marcaron como no válidos en el dominio de la base de conocimiento o valores que no cumplieron una regla de dominios o datos de referencia. Esta pestaña también contendrá los valores que rechaza el usuario en cualquiera de las otras cuatro pestañas durante el proceso de limpieza interactivo.

• Corregido: valores corregidos por DQS durante el proceso de limpieza automatizada para los que DQS detectó una corrección para el valor con un nivel de confianza por encima del umbral de corrección automática . Esta pestaña también contendrá los valores para los que el usuario especificó un valor correcto en la columna de Corregir a durante la limpieza interactiva y que fueron posteriormente aprobados haciendo clic en el botón de opción de la columna Aprobar en cualquiera de las otras cuatro pestañas.

• Correcto: valores que se estiman correctos. Por ejemplo, si el valor coincide con un valor de dominio. Si procede, puede invalidar la limpieza de DQS; para ello, rechace los valores en esta pestaña o especifique una palabra alternativa en la columna Corregir a y haga clic en el botón de opción de la columna Aceptar . Esta pestaña también contendrá los valores que aprobó el usuario durante la limpieza interactiva haciendo clic en el botón de opción de la columna Aprobar en la pestaña Nuevo o No válido .

Nota:

En las pestañas Sugerido, Corregidoy Correcto , DQS muestra el valor inicial de un dominio, si procede, en la columna Corregir a en comparación con el valor respectivo de dominio.

El administrador de datos usa Data Quality Client para ver los cambios propuestos por DQS y decidir si implementarlos o no. Puede comprobar si los valores que DQS ha designado como correctos son en realidad correctos. Puede comprobar si los cambios ya realizados por DQS, con un alto nivel de confianza, deben realizarse. Puede decidir si desea aprobar los cambios sugeridos automáticamente. Y puede revisar los valores que no se han cambiado, por si desea realizar un cambio no encontrado por el proceso asistido por PC.

DQS combinará los cambios realizados por el administrador de datos con los resultados de la limpieza de datos asistida por PC. Estos cambios permanecerán en el proyecto; sin embargo, no se agregarán a la base de conocimiento. Durante la limpieza de datos, la base de conocimiento asociada es de solo lectura.

Cuando la limpieza de datos ha finalizado, puede elegir si exportar los datos procesados a una nueva tabla en una base de datos de SQL Server, a un archivo .csv o a un archivo de Excel. Los datos de origen en los que se realiza la limpieza se mantienen en su estado original. El administrador de datos puede utilizar los datos limpios independientes para corregir los datos de origen reales.

La ilustración siguiente muestra cómo se realiza la limpieza de datos mediante la aplicación Data Quality Client:

Corregir el valor inicial

La corrección del valor inicial se aplica a los valores de dominio que tienen sinónimos y donde el usuario quiere usar uno de los valores de sinónimos como valor inicial en lugar de otros con el fin de proporcionar una representación coherente del valor. Por ejemplo, "Nueva York", "NYC" y "Gran manzana" son sinónimos, y el usuario quiere usar "Nueva York" como valor inicial en lugar de "NYC" y "Gran manzana". DQS admite la corrección de valores principales durante el proceso de limpieza al objeto de ayudarle a normalizar los datos. La corrección del valor inicial se realiza únicamente si el dominio se habilitó para la misma cuando se creó. De forma predeterminada, todos los dominios se habilitan para la corrección del valor inicial salvo que se haya desactivado la casilla Usar valores iniciales mientras se creaba un dominio. Para obtener más información sobre esta casilla, vea Set Domain Properties.

Estandarizar datos limpios

Puede elegir si desea exportar los datos limpios en el formato normalizado según el formato de salida que se haya definido para los dominios. Al crear un dominio, puede seleccionar el formato que se aplicará cuando los valores de datos del dominio se generen. Para obtener más información acerca de cómo especificar formatos de salida para un dominio, vea la lista Dar formato a la salida para en Set Domain Properties.

Al exportar datos limpios en la página Exportar en el asistente para el proyecto de calidad de datos, se especifica si desea que los datos limpios se exporten en el formato estandarizado; para ello, se activa la casilla Estandarizar salida . De forma predeterminada, los datos limpios se exportan en el formato estandarizado, es decir, la casilla está activada. Para más información sobre cómo exportar los datos limpios, consulte Limpiar datos mediante el conocimiento de DQS (interno).

Related Tasks

Descripción de la tarea	Tema
Describe cómo configurar los umbrales para la actividad de limpieza.	Configurar los valores de umbral para la limpieza y la coincidencia
Describe cómo limpiar los datos mediante conocimiento generado en DQS.	Limpiar datos mediante el conocimiento de DQS (interno)
Describe cómo limpiar datos con conocimiento desde un servicio de datos de referencia.	Limpiar datos mediante conocimiento (externo) de datos de referencia
Describe cómo limpiar un dominio compuesto.	Limpiar datos en un dominio compuesto

Consulte también

Proyectos de calidad de datos (DQS)
Coincidencia de datos