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 se encuentren dentro de un rango específico o tomar datos categóricos y transformarlos en datos numéricos. Esto permite a las organizaciones comparar y analizar adecuadamente los datos en diferentes períodos de tiempo y flujos. Cuando se realiza correctamente, la normalización de datos puede hacer que el análisis y la elaboración de informes sobre los datos sean mucho más eficientes.

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

Consultas de bases 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 los paneles de Excel. El almacenamiento en caché reduce la cantidad de datos que se deben procesar, lo que mejora el rendimiento de los paneles basados ​​en análisis.

¿Por qué almacenar en caché las consultas?

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 a las consultas almacenadas rápidamente y ya no es necesario pasar por la sobrecarga de un proceso completo de generación de consultas. Esto puede ser especialmente útil cuando se trabaja con consultas complejas y conjuntos de datos grandes.

Cuándo utilizar el almacenamiento en caché

El almacenamiento en caché puede resultar útil para proyectos en los que se accede a los datos con frecuencia. 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 de forma incorrecta.

Rendimiento del almacenamiento en caché

El almacenamiento en caché puede resultar especialmente beneficioso cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos. Se puede eliminar la sobrecarga que supone 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. Reducción de conjuntos de datos

La reducción de conjuntos de datos es una de las estrategias de normalización de datos más comunes cuando se trabaja con paneles de Excel. Esto implica identificar y eliminar columnas, filas y otros elementos de datos innecesarios que no son necesarios para el panel. Para ello, comience por revisar los datos almacenados en el conjunto de datos. Elimine las columnas o filas que no sean esenciales para los análisis y los 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 los 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 ordenándolos y reformateándolos. Esto incluye escribir los datos en tipos de datos específicos, como texto, números y fechas, para garantizar la precisión y la coherencia de los datos. Además, el proceso de ordenación implica aplicar filtros a los datos, reemplazar errores y alinearlos correctamente.

B. Reducción del 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 tanto para elementos visuales más simples como para paneles 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 de ajuste 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 optimizado y simplificado.

Manejo de datos corruptos

La normalización de datos puede ser complicada cuando se trabaja con datos corruptos. Esto es especialmente cierto en los paneles de Excel, donde se espera una respuesta rápida y precisa. A continuación, 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 que se deben dar para gestionar datos dañados es identificarlos. Es fundamental identificar estos datos lo antes posible, ya que, de lo contrario, los resultados del panel de control podrían no reflejar con precisión el conjunto de datos. Algunas formas de reconocer datos dañados 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 solo 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.

Aislamiento y eliminación de datos dañados

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 de filtro automático o la función de 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 dañados requiere que el usuario sea cuidadoso y diligente a la hora de 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 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 manuales, debe combinarse con estrategias de normalización de datos para lograr una utilidad óptima.

Aplicaciones comunes de la extracción de imágenes

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

• Recuperación de valores de texto de documentos y recibos escaneados y fotografiados
• Análisis de imágenes para detectar objetos y áreas de interés.
• Cómo extraer texto de imágenes y capturas de pantalla
• Localización, seguimiento y extracción de tablas a partir de imágenes

Técnicas utilizadas en la extracción de imágenes

La extracción de imágenes implica múltiples técnicas y tecnologías sofisticadas, según los requisitos. Algunas de ellas son:

• 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 características, 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 los 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 trabajo manual con los datos y ahorrando recursos a largo plazo. En este artículo, analizaremos los beneficios de la normalización de datos en relación con los paneles de Excel específicamente.

Análisis simplificado

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 a garantizar que todas las partes de los datos estén vinculadas de forma activa y precisa para el análisis. Con la normalización de datos, resulta más fácil para los usuarios gestionarlos y acceder a ellos. Esto no solo reduce el tiempo de procesamiento, sino que también facilita la obtención de datos. También elimina las 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 introducidos en las hojas de cálculo. Esto se debe a que los estándares de normalización de datos establecen ciertas restricciones para la entrada de datos, garantizando que todos los datos se introduzcan 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 de forma coherente en el lugar correcto, con los valores correctos.

Tiempo de procesamiento reducido

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

En general, la normalización de datos ayuda a agilizar la entrada y la recuperación de datos en los paneles de Excel y garantiza la precisión de los datos. Es una herramienta eficaz para eliminar la entrada redundante de datos y mejorar la calidad de los mismos. La normalización de datos es una estrategia clave para el éxito cuando se trabaja con hojas de cálculo y sus beneficios se pueden mejorar 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, lo que proporciona al usuario información más detallada sobre los datos de su empresa. En este artículo, se analizaron 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 las estrategias de normalización de datos

En resumen, la normalización de datos se puede lograr reestructurando el diseño de los datos mediante la creación de tablas independientes para los puntos de datos relacionados, utilizando una única fuente de información veraz para los valores de los datos, estableciendo una convención de nomenclatura coherente para los campos dentro del conjunto de datos y auditando la precisión. Al implementar estas estrategias básicas, el usuario puede comprender verdaderamente la naturaleza de los datos, lo que le permite tomar decisiones rápidamente.

Beneficios de la normalización de datos para los paneles de Excel

La incorporación de 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 la fiabilidad del panel, lo que permite a los usuarios confiar con seguridad 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 permite ahorrar tiempo valioso.

En conclusión, la normalización de datos es un componente clave de cualquier cuadro de mando de Excel exitoso. Al reestructurar los datos, normalizar los valores y crear una única fuente de información, 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 cuadros de mando de Excel.