Primeros pasos con Preparación de datos

¿Qué es Preparación de datos?

Preparación de datos es el proceso de preparar sus datos de modo que estén optimizados para Einstein Discovery para:

• analizar y producir perspectivas útiles sobre sus datos
• entrenar modelos que derivan mejoras y predicciones útiles para tomar decisiones comerciales y mejorar resultados

La preparación de datos implica agregar y optimizar datos asociados con la variable de resultado que está investigando, junto con posibles variables explicativas que pueden influir en el resultado. Preparación de datos es también un proceso de mejora iterativo. A medida que indaga en sus datos, emergen nuevas pistas. Los descubrimientos pueden hacer que vuelva a evaluar presunciones previas y ajuste su implementación de preparación de datos en consecuencia.

Invertir en Preparación de datos para su solución

Los científicos de datos habitualmente invierten tiempo y esfuerzo importantes en planificar y preparar sus datos. Saben cuán depende la calidad de los resultados del diseño y de la calidad de la entrada.

Es posible que no pueda hacer coincidir el Knowledge, las habilidades y la formación a nivel del asistente que los científicos de datos aportan al proceso de preparación de datos, pero podrá seguir teniendo éxito si:

• tiene conocimiento de dominio de los datos asociados con el resultado comercial que está intentando optimizar
• utiliza las funciones de integración de datos amplias de CRM Analytics para agregar, limpiar y rellenar el conjunto de datos con datos optimizados para el análisis
• aplicar técnicas de preparación de datos comunes para producir datos de alta calidad que sean precisos, completos, representativos de sus operaciones comerciales y relevantes para su solución

Incluso si no es un científico de datos, puede mejorar sus resultados aplicando principios básicos para ayudarle a implementar su solución.

Utilizar funciones de integración de datos de CRM Analytics

Einstein Discovery se basa en datos almacenados en conjuntos de datos de CRM Analytics. CRM Analytics proporciona una variedad de herramientas potentes que puede utilizar para preparar (extraer, cargar y transformar) sus datos. De ese modo, puede rellenar un conjunto de datos con información optimizada para que Einstein Discovery consume. Para obtener más información, consulte Integrar y preparar datos para análisis, incluyendo Información general sobre la integración de datos.

Einstein Discovery ayuda con Preparación de datos

Einstein Discovery proporciona las siguientes funciones para ayudarle a mejorar sus datos para el análisis:

• Las alertas de calidad le notifican cuando Einstein Discovery detecta un posible problema en sus datos. Puede solucionar problemas de datos de dos formas principales:
  • solucionando el problema en su conjunto de datos de CRM Analytics utilizando herramientas de preparación de datos para automatizar la solución
  • corrigiendo el problema en su modelo utilizando ajustes de modelo
  Si soluciona el problema en el conjunto de datos, las correcciones automatizadas se vuelven a aplicar siempre que actualice los datos. Si soluciona el problema en el modelo, las correcciones se aplican durante la creación del modelo o en el tiempo de predicción. Las soluciones de modelo no afectan a datos en el conjunto de datos. Para obtener más información, consulte Gestionar alertas de calidad.
• La selección de funciones implica decidir qué variables explicativas incluir en su modelo. En teoría, desea que su modelo tenga un conjunto optimizado de variables explicativas que expliquen mejor las variaciones en la variable de resultado. Utilizando la selección de funciones automatizadas y las correlaciones encontradas en sus datos, Einstein Discovery puede sugerir qué variables incluir en (u omitir) su modelo. De ese modo, puede centrar sus esfuerzos de preparación de datos en las variables que está analizando.
• Si ciertas observaciones no cumplen sus criterios de filtro, los filtros le permiten excluirlas selectivamente de un modelo. Por ejemplo, en configuración de modelo, puede especificar intervalos de número y fecha y puede omitir categorías del análisis.
• Las transformaciones le permiten solucionar problemas de datos en su modelo. Por ejemplo, la coincidencia parcial le permite mejorar agrupaciones de categorías solucionando variaciones de ortografía en valores categóricos.

Preparación de datos y Mejora iterativa

La preparación de datos no es un proceso de una vez y ya. De hecho, el primer conjunto de datos que produzca probablemente exponga una variedad de problemas que necesita solucionar: valores que faltan, valores incorrectos, anomalías que son correctas o incorrectas, información redundante que necesita eliminar y otros retos. Afortunadamente, CRM Analytics y Einstein Discovery le proporcionan amplias funciones para cribar sus datos, identificar y solucionar problemas, y producir datos optimizados; todo sin necesidad de redactar una línea de código. Además, puede automatizar el proceso de limpieza con recetas, flujos de datos, programadores de trabajos y transformaciones de modo que pueda aplicar las mismas soluciones a datos actualizados.

Preparación de datos puede continuar después de implementar su solución. Confirme se revelen nuevas perspectivas, es habitual experimentar agregando o cambiando aspectos de los datos de entrada. Puede programar el análisis para agregar continuamente nuevos datos a su modelo de forma gradual. Es también habitual actualizar periódicamente las variables y los campos de su modelo con nueva información y preguntas sobre negocios más concretas.