Cómo estandarizar datos y por qué es importante

En una sociedad en la que la información y los datos son la clave para cualquier actividad o negocio, es muy importante saber cómo estandarizar datos para ser capaces de sacarles el máximo partido y rendimiento.

Con la globalización y los sistemas de información que se utilizan en nuestro día a día, la cantidad de información y datos que tenemos a nuestro alcance es inmensa. El problema está en saber gestionar tal cantidad de datos, cómo recopilarlos, cómo tratarlos, clasificarlos y aplicarlos. En este sentido, la estandarización de datos puede resultar de gran ayuda.

Conscientes de la importancia que tiene saber cómo estandarizar datos, desde Ayuware, como expertos en big data, hemos preparado este post con información relevante sobre las ventajas que ofrece este procedimiento y todos los beneficios que aporta, para que puedas conocer con exactitud de qué se trata.

¿Qué es estandarizar datos?

La estandarización de datos, en ocasiones también conocida como normalización, es el proceso de ajustar o adaptar ciertas características para que los datos se asemejen a un tipo, modelo o normal común con el objetivo de que su tratamiento, acceso y uso sea más sencillo para los usuarios o personas que dispongan de ellos.

El propio concepto de datos abiertos implica una búsqueda de la estandarización en el uso de la información en formato abierto para que pueda utilizarse y ser reutilizada por parte de la ciudadanía.

Por tanto, podría decirse que la estandarización es la forma en la que todas las personas pueden comparar y consultar datos y encontrar siempre la información que necesitan, teniendo certeza de uniformidad en la forma en la que lo encontrarán.

En estadística, la normalización o estandarización puede tener una amplia lista de significados. En los casos más sencillos, la estandarización de índices implica ajustar los valores medidos en diferentes escalas respecto a una escala común.

Por otro lado, en casos más complejos, la normalización de datos o estandarización puede referirse a realizar ajustes más sofisticados donde el objetivo es conseguir todas aquellas distribuciones de probabilidad que se ajustan a los valores determinados.

En definitiva, podría decirse que, sin estandarización y, por tanto, sin uniformidad en las convenciones de denominación y coincidencias entre macros y parámetros, solo se pueden obtener resultados poco fiables.

Importancia de la estandarización de datos

Antes de saber cómo estandarizar datos, es importante que conozcas la importancia que tiene este proceso para un correcto uso y procesamiento de información de manera efectiva y funcional.

La estandarización de datos nos permite asegurarnos de que tendremos datos útiles y fácilmente enlazables y utilizables a nuestra disposición para cualquier actividad que requiramos.

La estandarización de datos no solo nos ayuda a organizar conjuntos de información compleja, sino que, además, nos facilitará su análisis ya que desmenuza por dimensiones múltiples y transforma la información en insights viables.

Apostar por la estandarización de datos es una forma de asegurarnos de que implementaremos la uniformidad necesaria para mantener la eficacia de sus análisis. Como sabemos, la información, hoy en día, es poder y, por tanto, contar con información estandarizada y optimizada supone una gran ventaja tanto a nivel personal como empresarial.

En este sentido, la estandarización de datos ha pasado de ser una buena práctica o algo recomendable, para ser una necesidad para todos aquellos que quieran sacarle el máximo partido a los datos e información de la que disponen.

Ahora que nos acercamos a saber el proceso sobre cómo estandarizar datos, es importante tener en cuenta que, para que sea posible, es necesario que las instituciones trabajen de manera conjunta para elaborar los estándares ya que, para que exista un estándar, este debe ser utilizado por una gran mayoría para que este se considere implementado.

Además, los estándares y la normalización de los datos implican buenas prácticas como seguimiento, control, tener presente en todo momento que la información sea útil a todo aquel que desee utilizarla, etc. Gracias a estas buenas prácticas, el proceso sobre cómo estandarizar datos es efectivo y aporta todas las ventajas anteriormente mencionadas.

Para saber cómo estandarizar datos de manera correcta, es necesario prestar atención a la planificación previa a la recolección de la información, además de pensar en la retroalimentación de dicha información a partir de la publicación de los datos de manera abierta y pública.

Momentos clave en la estandarización de datos

Para conocer cómo estandarizar datos, es importante saber que existen tres momentos clave para el proceso, en los que es necesario prestar atención para llevar a cabo el proceso de manera satisfactoria:

• Estandarización en la captura de los datos: Para que el procedimiento de estandarización de datos sea correcto, es necesario que los datos se recopilen de manera óptima, siguiendo unas pautas que facilitarán enormemente los pasos siguientes.
• Estandarización en el momento de almacenamiento de los datos: Una vez recogida la información, es muy importante prestar atención a cómo se almacenan los datos, para hacerlo de manera ordenada y que brinde todas las facilidades posteriores para su recuperación y consulta.
• Estandarización en la presentación de los datos: Se trata de un momento fundamental ya que, tras realizar una búsqueda de datos que podamos necesitar, es muy importante que estos se muestren de una manera estandarizada, para que podamos hacer uso de ellos de manera útil y funcional. Si todos los pasos anteriores se han realizado correctamente, este último momento no debería presentar problemas.

Ayuware se encarga de la estandarización de tus datos

Esperamos que este post sobre cómo estandarizar datos y su importancia te haya resultado útil e interesante. Si estás interesado en la estandarización de tus datos para hacer un uso más eficiente de la información, desde Ayuware podemos ayudarte.

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