Descubrimiento de Datos
¿Te has preguntado alguna vez, qué métricas están disponibles en tus datos? ¿Existen métricas para la Tasa de Deserción y la Tasa de Retención? O tal vez estás lidiando con procedimientos de cumplimiento, preguntándote, “¿Estoy en peligro de fuga de datos sensibles?” El descubrimiento de datos es un proceso crucial que ayuda a las empresas y organizaciones a comprender sus vastos activos de datos. Incluye revisar datos de diferentes fuentes para encontrar tendencias, patrones y tipos de datos.
Las empresas pueden descubrir perspectivas importantes y mejorar la inteligencia empresarial al comprender mejor sus datos. Esto también ayuda con la seguridad de datos, la gobernanza y la privacidad. Cuando falla el pipeline de datos, el descubrimiento de datos ayuda a encontrar qué es lo que está mal con ellos.
El Poder del Descubrimiento de Datos
Las organizaciones de hoy pueden tener una cantidad abrumadora de datos que manejar. Esto puede resultar en “datos oscuros” que permanecen sin usar. Los datos oscuros pueden potencialmente crear riesgos legales y de seguridad. Hay varias razones para implementar el descubrimiento de datos.
Los analistas pueden usar catálogos de datos y diccionarios para encontrar y organizar datos dispersos. Luego pueden limpiar y combinar los datos para descubrir perspectivas importantes.
Mejorando el Descubrimiento de Datos con IA y Aprendizaje Automático
DataSunrise hace un gran uso de herramientas de aprendizaje automático para la seguridad de datos. La Inteligencia Artificial (IA) está transformando los procesos de descubrimiento de datos en la gobernanza de datos. Al aprovechar la IA y el aprendizaje automático, las organizaciones pueden optimizar sus esfuerzos de exploración de datos. Esto conduce a perspectivas más rápidas y a una toma de decisiones más eficiente.
La IA mejora el descubrimiento de datos de varias maneras clave:
- Automatización de la clasificación de datos
- Identificación de patrones y anomalías
- Sugerencia de fuentes de datos relevantes
Los algoritmos de aprendizaje automático destacan en la categorización de grandes cantidades de información. Esta clasificación automatizada de datos ahorra tiempo y reduce los errores humanos. Es particularmente útil al tratar con grandes conjuntos de datos.
Descubrimiento de Datos en la Ciencia de Datos
El descubrimiento de datos forma la base de proyectos exitosos de ciencia de datos. Es el proceso de encontrar y comprender las fuentes de datos disponibles. A través de esta exploración, los científicos de datos descubren perspectivas y patrones valiosos. Un descubrimiento de datos efectivo involucra varios pasos clave:
- Identificación de fuentes de datos relevantes
- Evaluación de la calidad y la integridad de los datos
- Realización de un análisis inicial de los datos
La clasificación de datos juega un papel vital en este proceso. Al categorizar la información, los científicos pueden organizar y priorizar mejor su trabajo. Esta clasificación ayuda a manejar los datos sensibles de manera adecuada.
DataSunrise ofrece un excelente soporte para el almacenamiento y los almacenes de datos comúnmente utilizados en la ciencia de datos, incluyendo Snowflake, Amazon Redshift y Athena, por mencionar algunos.
Dado que la ciencia de datos utiliza en gran medida datos semiestructurados, DataSunrise soporta el descubrimiento de datos en formatos en bruto (CSV, JSON) ubicados en almacenamientos como S3 o en tu sistema de archivos.
Potenciando la Inteligencia Empresarial con el Descubrimiento de Datos
El descubrimiento de datos juega un papel vital en el fortalecimiento de las iniciativas de inteligencia empresarial.
Proporcionar a los analistas las herramientas y técnicas adecuadas ayuda a las organizaciones a tomar mejores decisiones, mejorar procesos y encontrar oportunidades de crecimiento.
Los paneles de control pueden ser modificados para adaptarse a diferentes grupos de personas, como ejecutivos y empleados de primera línea. De esta manera, todos pueden encontrar fácilmente la información que necesitan para tomar decisiones.
Seguridad de Datos y Cumplimiento con Descubrimiento de Datos basado en Python
Bien, podrías decir, hay decenas de herramientas Python de código abierto disponibles en el mercado. Todo lo que necesito hacer es tomar un par y crear mi propia cadena de herramientas de descubrimiento de datos.
Y esta es una idea totalmente válida por un par de razones. Sabrás todo sobre tus herramientas y podrás implementar cualquier descubrimiento de datos que desees en el futuro. Además, el costo total de propiedad de esta cadena de herramientas simple es solo el tiempo que emplees en escribir algo de código.
El posible inconveniente es el siguiente: puede llevar un tiempo implementar todas las variaciones que deseas. Podrías tener dificultades con la escalabilidad y con el soporte de tu sistema a medida que surgen nuevas bases de datos y cambian el comportamiento de sus controladores.
Aquí está el código para descubrir correos electrónicos en una base de datos PostgreSQL. Debería funcionar con los parámetros de conexión de tu base de datos. Podrías notar que, aunque no es ciencia espacial, aún requiere cierto conocimiento de infraestructura y Python. Y este código no almacena los resultados de la búsqueda.
import psycopg2
import re
# Definir parámetros de conexión
db_params = {
'dbname': 'mydatabase01',
'user': 'postgres',
'password': 'pass',
'host': 'localhost'
}
# Conectarse a la base de datos
try:
conn = psycopg2.connect(**db_params)
print("Conectado a la base de datos")
except Exception as e:
print(f"No se puede conectar a la base de datos: {e}")
exit()
# Función para encontrar direcciones de correo electrónico en un esquema
def find_emails_in_schema(schema):
try:
cursor = conn.cursor()
# Consulta para encontrar todas las tablas en el esquema especificado
cursor.execute(f"""
SELECT table_name
FROM information_schema.tables
WHERE table_schema = '{schema}'
""")
tables = cursor.fetchall()
email_pattern = re.compile(r'[\w\.-]+@[\w\.-]+')
for table in tables:
table_name = table[0]
# Consulta para seleccionar todas las columnas de la tabla
cursor.execute(f"""
SELECT column_name
FROM information_schema.columns
WHERE table_schema = '{schema}'
AND table_name = '{table_name}'
""")
columns = cursor.fetchall()
# Seleccionar todos los datos de la tabla
cursor.execute(f'SELECT * FROM {schema}.{table_name}')
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
for column, value in zip(columns, row):
if value and isinstance(value, str):
if email_pattern.search(value):
print(f'Correo encontrado: {value} en la tabla: {table_name}, columna: {column[0]}')
except Exception as e:
print(f"Error al encontrar correos electrónicos: {e}")
finally:
cursor.close()
# Especificar el esquema a buscar
schema_name = 'public'
find_emails_in_schema(schema_name)
# Cerrar la conexión
conn.close()
El código imprime líneas como las siguientes:
Correo encontrado: [email protected] en la tabla: mock_data, columna: email
Herramientas DataSunrise
DataSunrise incluye todas las características que necesitas para el descubrimiento de datos sensibles (o cualquier otro). A continuación, proporcionamos un par de ejemplos de su interfaz de usuario.
Lo siguiente es una lista de Tipos de Información. Puedes crear tantos tipos de información personalizados como desees, cada uno con uno o varios atributos para el descubrimiento. También puedes usar docenas de tipos integrados si lo prefieres.
Después de que la tarea de descubrimiento finalice, puedes ver información detallada sobre los hallazgos. Además, puedes estimar la cantidad de datos descubiertos en relación con la cantidad total en tus esquemas, tablas o columnas. La imagen a continuación muestra que se encontraron direcciones de correo electrónico en el 100% de las bases de datos objetivo, 100% de los esquemas, 22% de las tablas y menos del 5% de las columnas.
Conclusión
El descubrimiento de datos es un proceso crítico que permite a las organizaciones desbloquear el máximo potencial de sus activos de datos.
Las empresas pueden utilizar tecnologías avanzadas como la IA, el aprendizaje automático y el análisis de datos para comprender mejor sus datos. Las empresas pueden usar el análisis de datos para encontrar patrones y tendencias, lo que les ayuda a tomar mejores decisiones y promover la innovación.
Estas tecnologías también pueden ayudar a las empresas a generar nuevas ideas al descubrir oportunidades ocultas y predecir las tendencias futuras del mercado.
Además, las tecnologías avanzadas pueden ayudar a las empresas a proteger la información sensible mediante la implementación de medidas de seguridad robustas, como cifrado, controles de acceso y sistemas de detección de amenazas. Proteger los datos ayuda a las empresas a evitar violaciones de datos y ataques cibernéticos, manteniendo su información segura.
Utilizar tecnologías avanzadas puede ayudar a las empresas a aprovechar mejor sus datos, ser más innovadoras y proteger su información sensible. Esto puede conducir a un mejor rendimiento y una ventaja competitiva en el mercado.
A medida que los datos crecen, es importante que las organizaciones inviertan en herramientas para el descubrimiento de datos para mantenerse a la vanguardia.
DataSunrise ofrece una amplia variedad de medios para descubrir datos. Contacta a nuestro equipo para reservar una demostración y aprender cómo hacerlo ahora.
