Estrategias de normalización de datos para paneles de Excel

Introducción

La normalización de datos es una parte esencial de la creación de paneles de Excel precisos y completos. La normalización de datos implica reescribir los valores de los datos para que caigan dentro de un rango específico y/o tomar datos categóricos y transformarlos en datos numéricos. Esto permite a las organizaciones comparar y analizar datos adecuadamente en diferentes períodos de tiempo y flujos. Cuando se hace correctamente, la normalización de datos puede hacer que el análisis y la generación de informes sobre los datos sean mucho más eficientes.

Hay dos tipos principales de normalización de datos: normalización numérica y normalización categórica. En esta publicación de blog, analizaremos cómo las organizaciones pueden aprovechar mejor las funcionalidades de Excel para implementar estas dos estrategias en sus paneles.

Consultas de base de datos en caché

El almacenamiento en caché de consultas de bases de datos es una excelente manera de optimizar las estrategias de normalización de datos para paneles de Excel. El almacenamiento en caché reduce la cantidad de datos que deben procesarse, mejorando así el rendimiento de los paneles basados ​​en análisis.

¿Por qué realizar consultas en caché?

El almacenamiento en caché de consultas es una excelente manera de enumerar y almacenar consultas utilizadas con frecuencia. Puede mejorar el rendimiento del panel, ya que se accede rápidamente a las consultas almacenadas y ya no es necesario pasar por la sobrecarga de un proceso completo de generación de consultas. Esto puede resultar especialmente útil cuando se trata de consultas complejas y grandes conjuntos de datos.

Cuándo utilizar el almacenamiento en caché

El almacenamiento en caché puede resultar útil para proyectos en los que se accede con frecuencia a los datos. Si una consulta se utiliza repetidamente, se debe almacenar para acceder a ella más adelante. Esto puede ayudar a mejorar el rendimiento y la precisión de los resultados, ya que la consulta no se generará incorrectamente.

Rendimiento de almacenamiento en caché

El almacenamiento en caché puede resultar especialmente beneficioso cuando se trata de grandes conjuntos de datos. Se puede eliminar la sobrecarga de generar consultas complejas, lo que puede reducir significativamente el tiempo de procesamiento de datos. El almacenamiento en caché de consultas puede ayudar a mejorar el rendimiento de los paneles de Excel y otros paneles basados ​​en análisis.

3. Optimización del tamaño del conjunto de datos

A. Conjuntos de datos cada vez más reducidos

Reducir conjuntos de datos es una de las estrategias de normalización de datos más comunes cuando se trata de paneles de Excel. Esto implica identificar y eliminar columnas, filas y otros elementos de datos innecesarios que no son necesarios para el panel. Para hacer esto, comience revisando los datos almacenados en el conjunto de datos. Elimine las columnas o filas que no sean esenciales para los análisis y paneles que se crean a partir del conjunto de datos. También es importante comprobar si hay duplicados, ya que tener datos redundantes puede ampliar innecesariamente el tamaño del conjunto de datos. Al eliminar datos innecesarios, podrá reducir significativamente el tamaño del conjunto de datos.

Una vez que haya identificado los datos innecesarios, tome medidas adicionales para limpiar el conjunto de datos clasificándolos y reformateándolos. Esto incluye escribir los datos en tipos de datos específicos como texto, números y fechas para garantizar la precisión y coherencia de los datos. Además, el proceso de clasificación implica aplicar filtros a los datos, reemplazar errores y alinear correctamente los datos.

B. Reducir el brillo y el contraste

La normalización de datos también implica reducir el brillo y el contraste de los gráficos dentro de un panel de Excel. Esto es importante para imágenes más simples, así como para paneles de control con muchos gráficos. Al reducir el brillo y el contraste de estos elementos visuales, puede minimizar la cantidad de datos dentro del conjunto de datos. Esto ayudará a minimizar el tamaño del archivo y mejorar el rendimiento del panel.

Para reducir el brillo y el contraste de los gráficos en un panel de Excel, primero seleccione la imagen cuyos niveles de brillo y contraste desea ajustar. Luego, abra la ventana del ajustador de brillo y contraste y ajuste los niveles de ambos parámetros según sea necesario. Este proceso se puede repetir para todas las imágenes dentro del panel, lo que da como resultado un tamaño de conjunto de datos simplificado y optimizado.

Manejo de datos corruptos

La normalización de datos puede ser complicada cuando se trata de datos corruptos. Esto es especialmente cierto en los paneles de Excel, donde se espera recibir comentarios de forma rápida y precisa. Lo siguiente se centra en dos estrategias importantes que se pueden emplear al normalizar datos con paneles de Excel: identificar datos corruptos y aislar/eliminar datos corruptos.

Identificación de datos corruptos

Uno de los primeros pasos a seguir al manejar datos corruptos es identificarlos. Es esencial identificar estos datos lo antes posible; de ​​lo contrario, es posible que los resultados de su panel no reflejen con precisión el conjunto de datos. Algunas formas de reconocer datos corruptos son:

• Datos que no encajan en una distribución normal
• Datos que quedan fuera de los rangos esperados
• Datos que están presentes en una sola columna pero no distribuidos en varias
• Datos que no coinciden con el formato del resto del conjunto de datos

Estos son sólo algunos ejemplos de cómo se ven los datos corruptos, y dependerá del usuario determinar cómo detectarlos en el conjunto de datos con el que está trabajando.

Aislar y eliminar datos corruptos

Una vez que se han identificado los datos corruptos, se deben aislar y eliminar para evitar que afecten la precisión del panel. Esto se puede hacer utilizando herramientas de filtrado como la función Autofiltro o la función Filtro avanzado. Al utilizar estas funciones, el usuario puede filtrar los datos corruptos y mostrar solo los datos válidos. Una vez hecho esto, se puede finalizar el panel y el usuario puede confiar en que sus resultados son precisos.

La normalización de datos es una parte importante de la creación de paneles de Excel eficaces. El manejo de datos corruptos requiere que el usuario sea cuidadoso y diligente al identificarlos y luego aislarlos y eliminarlos. Si esto se hace correctamente, los resultados del panel pueden reflejar con precisión el conjunto de datos.

Extracción de datos de imágenes

La extracción de datos a partir de imágenes se está volviendo cada vez más popular para una variedad de casos de uso, desde la recuperación de datos de recibos y facturas hasta la localización y recopilación de texto de capturas de pantalla y documentos escaneados. Como la extracción de datos de imágenes requiere interpretación y extracción manual, debe combinarse con estrategias de normalización de datos para una utilidad óptima.

Aplicaciones comunes de extracción de imágenes

La extracción de imágenes puede ayudar con una variedad de tareas, como:

• Recuperar valores de texto de documentos y recibos escaneados y fotografiados
• Análisis de imágenes para detectar objetos y áreas de interés
• Extraer texto de imágenes y capturas de pantalla
• Ubicar, rastrear y extraer tablas de imágenes

Técnicas utilizadas en la extracción de imágenes

La extracción de imágenes implica múltiples técnicas y tecnologías sofisticadas, según los requisitos. Algunos de estos incluyen:

• Reconocimiento óptico de caracteres (OCR), que se utiliza para identificar y extraer texto de imágenes
• Coincidencia de plantillas, que se utiliza para detectar objetos de interés en imágenes
• Reconocimiento de objetos, que se utiliza para reconocer áreas y objetos dentro de la imagen
• Seguimiento de objetos, que se utiliza para analizar el movimiento dentro de la imagen e identificar objetos de interés
• Detección de funciones, que se utiliza para localizar y extraer tablas de imágenes

La extracción de imágenes puede llevar mucho tiempo y ser un desafío, pero con las técnicas y tecnologías adecuadas puede ser una herramienta poderosa para generar nuevos conocimientos y desbloquear datos de las imágenes.

Beneficios de la normalización de datos

Asegurarse de que sus datos estén optimizados y organizados es esencial para cualquier tipo de proyecto de análisis. La normalización de los datos es una técnica que permite a su empresa beneficiarse del acceso a datos precisos y de alta calidad. Garantiza la coherencia de los datos, eliminando así la necesidad de trabajar manualmente con datos y ahorra recursos a largo plazo. En este artículo, analizaremos los beneficios de la normalización de datos en relación con los paneles de Excel específicamente.

Análisis optimizado

La normalización de datos garantiza que los datos vitales se almacenen en más de un lugar. Esto facilita la identificación y ejecución de consultas sobre los datos. Ayuda a optimizar los datos en varias tablas y garantizar que todas las partes de los datos estén vinculadas de forma activa y precisa para el análisis. Con la normalización de los datos, a los usuarios les resulta más fácil gestionarlos y acceder a ellos. Esto no sólo reduce el tiempo de procesamiento sino que también facilita la obtención de datos. También elimina complejidades innecesarias relacionadas con la modificación de datos.

Calidad de datos mejorada

Las técnicas de normalización de datos pueden ayudarle a mejorar la calidad de los datos ingresados ​​en las hojas de cálculo. Esto se debe a que los estándares de normalización de datos establecen ciertas restricciones para el ingreso de datos, asegurando que todos los datos se ingresen en el mismo formato. Esto ayuda a identificar y eliminar cualquier información incorrecta, garantizando así que solo se acceda a datos válidos y precisos. Además, la normalización de datos reduce en gran medida el riesgo de introducir errores en el sistema, ya que garantiza que todos los datos se almacenen consistentemente en el lugar correcto, con los valores correctos.

Tiempo de procesamiento reducido

Al normalizar los datos, puede eliminar la necesidad de ingresar datos redundantes, ya que puede crear accesos directos con los datos normalizados. Esto significa que no es necesario introducir los mismos datos varias veces. Esto no solo disminuye el tiempo necesario para ingresar los datos, sino que también reduce la cantidad de datos almacenados en la hoja de cálculo. Además, la normalización de datos ayuda a que los datos sean más fáciles de reconocer, ya que todos los registros serán consistentes y no contendrán información innecesaria.

En general, la normalización de datos ayuda a agilizar la entrada y recuperación de datos en paneles de Excel y garantiza la precisión de los datos. Es una herramienta eficaz para eliminar la entrada de datos redundantes y mejorar la calidad de los datos. La normalización de datos es una estrategia clave para el éxito cuando se trata de hojas de cálculo, y sus beneficios pueden mejorarse aún más cuando se combina con otras técnicas de análisis de datos.

Conclusión

La normalización de datos es un componente importante para crear paneles de Excel eficaces. Al reconocer áreas de posibles inconsistencias o redundancias, la normalización de datos permite que el panel se vuelva funcional y procesable, brindando al usuario información más profunda sobre sus datos comerciales. Este artículo exploró algunas de las estrategias de normalización de datos más comunes, así como los principales beneficios que brindan cuando se incorporan a un panel de Excel.

Resumen de estrategias de normalización de datos

En resumen, la normalización de los datos se puede lograr reestructurando el diseño de los datos mediante la creación de tablas separadas para puntos de datos relacionados, utilizando una única fuente de verdad para los valores de los datos, estableciendo una convención de nomenclatura coherente para los campos dentro del conjunto de datos y auditoría de precisión. Al implementar estas estrategias centrales, el usuario puede comprender realmente la naturaleza de los datos, lo que le brinda la capacidad de tomar decisiones rápidamente.

Beneficios de la normalización de datos para paneles de Excel

Incorporar la normalización de datos en un panel de Excel genera confianza en los datos y fomenta una toma de decisiones más eficaz. Aumenta la precisión y confiabilidad del panel, lo que permite a los usuarios confiar con confianza en la información que están explorando. Además, la normalización de datos reduce la complejidad del panel al eliminar la necesidad de realizar cálculos manuales o cambios de formato, lo que libera tiempo valioso.

En conclusión, la normalización de datos es un componente clave de cualquier panel de Excel exitoso. Al reestructurar los datos, normalizar los valores y crear una fuente única de verdad, el usuario puede obtener una mayor comprensión de sus datos. Esto hace que la normalización de datos sea una herramienta esencial para las empresas que buscan aprovechar al máximo sus paneles de Excel.