Mejorando la Gestión de Datos y el Rendimiento con Subconjunto de Datos

Introducción

La explosión de las tecnologías digitales, los dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) y las interacciones en línea ha generado cantidades enormes de datos que pueden ser recopilados y analizados. En el mundo actual impulsado por los datos, gestionar grandes conjuntos de datos de manera eficiente es crucial tanto para las empresas como para los investigadores. Una técnica poderosa que ha ganado protagonismo en los últimos años es el subconjunto de datos. Este artículo profundizará en el mundo del subconjunto de datos, explorando sus fundamentos, beneficios y aplicaciones prácticas. También examinaremos algunas herramientas de código abierto y proporcionaremos ejemplos para ayudarte a comenzar con esta técnica esencial de gestión de datos.

¿Qué es el Subconjunto de Datos?

El subconjunto de datos es el proceso de crear una porción más pequeña y manejable de un conjunto de datos mayor, manteniendo sus características clave y relaciones. Esta técnica permite a los usuarios trabajar con una muestra representativa de datos, lo que facilita su manejo, análisis y pruebas sin comprometer la integridad del conjunto de datos original.

¿Por Qué Deberías Interesarte en el Subconjunto de Datos?

El subconjunto de datos se está volviendo cada vez más crucial en nuestra era del big data. Estas son algunas de las razones por las que deberías prestar atención a esta técnica:

1. Manejo de Conjuntos de Datos Masivos: Los conjuntos de datos modernos pueden ser enormes. Por ejemplo, una plataforma de redes sociales podría generar petabytes de datos diariamente. Trabajar con tal cantidad de datos puede ser poco práctico o imposible sin aplicar el subconjunto de datos.
2. Optimización de Recursos: Procesar conjuntos de datos completos a menudo requiere recursos computacionales significativos. El subconjunto de datos te permite trabajar con una fracción de la información, ahorrando tiempo y reduciendo los requerimientos de hardware.
3. Reducción de Costos: Los costos de computación y almacenamiento en la nube están directamente relacionados con el volumen de datos. Al trabajar con subconjuntos, puedes reducir significativamente estos gastos.
4. Ciclos de Desarrollo Más Rápidos (pruebas de software): En el desarrollo de software, utilizar conjuntos de datos de producción completos para pruebas puede ralentizar el proceso de desarrollo. Los subconjuntos permiten iteraciones más rápidas y una identificación temprana de errores.
5. Cumplimiento de la Privacidad de los Datos: Con regulaciones como GDPR y CCPA, usar conjuntos de datos completos con información sensible para pruebas o análisis puede ser arriesgado. El subconjunto de datos ayuda a crear conjuntos de datos anonimizados y en conformidad.
6. Mejora de la Calidad de los Datos: Los conjuntos de datos más pequeños son más fáciles de limpiar y validar, lo que puede llevar a obtener datos de mayor calidad para tus análisis o modelos.

¿Qué Tan Grandes Pueden Ser los Conjuntos de Datos? Un Ejemplo del Mundo Real

Para entender la escala de los conjuntos de datos modernos, consideremos algunos ejemplos:

1. Almacén de Datos de Walmart: A partir de 2019, se estimaba que el almacén de datos de Walmart contenía más de 2.5 petabytes de datos. Eso equivale a 167 veces todos los libros de la Biblioteca del Congreso de EE. UU.
2. Datos de Usuarios de Facebook: Facebook procesa más de 500 terabytes de datos cada día. Esto incluye publicaciones de usuarios, fotos, videos y datos de interacciones.
3. El Gran Colisionador de Hadrones (LHC) del CERN: El LHC genera enormes cantidades de datos equivalentes a más de 20,000 años de grabación de video HD las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
4. Datos de Genómica: El genoma humano consta de aproximadamente 3 mil millones de pares de bases. Secuenciar y almacenar estos datos para millones de individuos crea conjuntos de datos en el rango de petabytes.
5. Ciencia del Clima: El Centro de Simulación del Clima (NCCS) de la NASA gestiona más de 32 petabytes de datos de varias misiones de la ciencia terrestre.

Para ponerlo en perspectiva, 1 petabyte equivale a 20 millones de archivadores de cuatro cajones llenos de texto. Ahora imagina tratar de analizar o procesar esta cantidad de datos en su totalidad; ahí es donde el subconjunto de datos se vuelve invaluable.

Por ejemplo, si fueras un científico de datos en Walmart intentando analizar el comportamiento del cliente, trabajar con los 2.5 petabytes completos sería impráctico. En su lugar, podrías crear un subconjunto de datos para un período de tiempo, región o categoría de producto específica, reduciendo quizás tu conjunto de datos de trabajo a unos manejables 50 gigabytes.

Aplicaciones Prácticas del Subconjunto de Datos

Exploraremos algunos escenarios del mundo real en los que el subconjunto de datos resulta invaluable:

1. Desarrollo y Pruebas de Software

Los desarrolladores a menudo necesitan trabajar con datos realistas para probar aplicaciones. Sin embargo, utilizar conjuntos de datos de producción completos puede ser poco práctico y riesgoso. El subconjunto de datos permite la creación de conjuntos de prueba más pequeños y representativos que mantienen la complejidad de los datos del mundo real sin exponer información sensible.

2. Análisis y Exploración de Datos

Al tratar con conjuntos de datos masivos, el análisis exploratorio inicial puede ser muy laborioso. Al crear un subconjunto, los analistas pueden obtener rápidamente ideas y probar hipótesis antes de ampliarlo al conjunto completo.

3. Desarrollo de Modelos de Machine Learning

Durante las primeras etapas del desarrollo de modelos, los científicos de datos pueden usar subconjuntos para iterar rápidamente sobre diferentes algoritmos e hiperparámetros antes de entrenar con el conjunto completo.

4. Optimización de Bases de Datos

Los administradores de bases de datos pueden utilizar el subconjunto de datos para crear versiones más pequeñas de las bases de datos de producción para entornos de desarrollo y pruebas, asegurando un rendimiento óptimo sin la sobrecarga de gestionar réplicas a tamaño completo.

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Subconjunto y Enmascaramiento Automatizados Basados en Políticas

Los extractos SQL creados a mano se quedan obsoletos en el momento en que cambian los esquemas. Los equipos modernos, en cambio, confían en el descubrimiento automatizado, motores de reglas y en el enmascaramiento dinámico para generar subconjuntos conformes a las normativas bajo demanda. DataSunrise escanea los sistemas de origen, identifica las columnas sensibles y luego construye subconjuntos con integridad referencial, completos con enmascaramiento dinámico para PII o PHI, de modo que los equipos de QA y análisis nunca tengan que tocar datos de producción en crudo.

Cada exportación tiene versión, se registra y es reproducible mediante API REST, proporcionándole a los auditores un rastro claro mientras que permite a DevOps generar copias reducidas en los pipelines de CI/CD. El resultado: ciclos de desarrollo más rápidos, menores costos en la nube y conformidad total sin reescribir una sola consulta.

Herramientas y Técnicas para el Subconjunto de Datos

Ahora que comprendemos la importancia del subconjunto de datos, veamos algunas herramientas y técnicas populares para implementarlo de manera efectiva.

SQL para el Subconjunto de Datos

SQL es un lenguaje poderoso para la manipulación de datos y es excelente para crear subconjuntos de bases de datos relacionales. A continuación se muestra un ejemplo de cómo crear un subconjunto de datos utilizando SQL:

-- Crear un subconjunto de datos de clientes para el año 2023
CREATE TABLE customer_subset_2023 AS
SELECT *
FROM customers
WHERE EXTRACT(YEAR FROM order_date) = 2023
LIMIT 10000;

Esta consulta crea una nueva tabla customer_subset_2023 que contiene hasta 10,000 registros de clientes del año 2023. El resultado es un conjunto de datos más pequeño y manejable para propósitos de análisis o pruebas.

Python para el Subconjunto de Datos

Con su amplio ecosistema de bibliotecas para la manipulación de datos, Python ofrece herramientas poderosas para el subconjunto de datos.

Incluye un tipo de dato incorporado llamado “set”, el cual es útil para almacenar elementos únicos y realizar operaciones matemáticas de conjuntos. Sin embargo, aunque los sets son eficientes para ciertas tareas, no suelen utilizarse para operaciones de big data. Para manejar grandes conjuntos de datos en Python, se emplean bibliotecas especializadas como pandas, NumPy o PySpark, debido a su rendimiento optimizado y avanzadas capacidades de manipulación de datos.

Veamos un ejemplo utilizando pandas:

import pandas as pd
import numpy as np
# Cargar el conjunto de datos completo
full_dataset = pd.read_csv('large_dataset.csv')
# Crear un subconjunto basado en una condición y muestreo aleatorio
subset = full_dataset[full_dataset['category'] == 'electronics'].sample(n=1000, random_state=42)
# Guardar el subconjunto en un nuevo archivo CSV
subset.to_csv('electronics_subset.csv', index=False)

Este script carga un conjunto de datos grande, lo filtra para incluir solo artículos de electrónica y luego selecciona aleatoriamente 1,000 filas para crear un subconjunto. El resultado se guarda como un nuevo archivo CSV.

Además, en Pandas puedes filtrar datos con sentencias como las siguientes:

filtered_df_loc = df.loc[df['age'] > 25, ['name', 'city']]

o

filtered_df = df[df['age'] > 25]

Filtrado de Datos Basado en Condiciones en R

R es otro lenguaje poderoso para la manipulación y análisis de datos, ampliamente utilizado en la computación estadística y la ciencia de datos. Si bien Python es a menudo preferido para el deep learning, R posee fuertes capacidades en aprendizaje estadístico y machine learning tradicional. Esto puede ser ventajoso cuando el subconjunto de datos involucra enfoques basados en modelos o cuando necesitas analizar las propiedades estadísticas de tus subconjuntos.

Puedes ejecutar este código en la cuenta gratuita de Posit Cloud de RStudio.

# Cargar la biblioteca necesaria
library(dplyr)

# Supongamos que tenemos un conjunto de datos grande llamado 'full_dataset'
# Para este ejemplo, crearemos un conjunto de datos de muestra
set.seed(123)  # para reproducibilidad
full_dataset <- data.frame(
  id = 1:1000,
  category = sample(c("A", "B", "C"), 1000, replace = TRUE),
  value = rnorm(1000)
)

# Crear un subconjunto basado en una condición y muestreo aleatorio
subset_data <- full_dataset %>%
  filter(category == "A") %>%
  sample_n(100)

# Ver las primeras filas del subconjunto
head(subset_data)

# Guardar el subconjunto en un archivo CSV
write.csv(subset_data, "category_A_subset.csv", row.names = FALSE)

La siguiente tabla compara R y Python para tareas de subconjunto de datos, destacando las diferencias clave en sintaxis y funcionalidad. Una distinción notable radica en sus ecosistemas: R a menudo cuenta con funciones integradas o depende de unos cuantos paquetes integrales, mientras que Python usualmente utiliza una variedad de bibliotecas especializadas para capacidades similares.

Herramientas de Código Abierto para el Subconjunto de Datos

Existen varias herramientas de código abierto disponibles para necesidades más avanzadas:

1. Jailer: Una herramienta para la creación de subconjuntos de bases de datos que preserva la integridad referencial.
2. Benerator CE: Un marco de trabajo de código abierto para generar y crear subconjuntos de datos de prueba.
3. Subsetter: Una biblioteca de Python para crear subconjuntos en bases de datos relacionales manteniendo la integridad referencial.

Estas herramientas ofrecen características más sofisticadas, como mantener relaciones complejas entre tablas y generar datos sintéticos para complementar los subconjuntos.

Mejores Prácticas para un Subconjunto de Datos Efectivo

Para aprovechar al máximo el subconjunto de datos, considera estas mejores prácticas:

1. Mantén la Integridad de los Datos: Asegúrate de que tu subconjunto preserve las relaciones y constraints del conjunto de datos original.
2. Utiliza Muestras Representativas: Esfuérzate por crear subconjuntos que representen con precisión las características del conjunto de datos completo.
3. Considera la Sensibilidad de los Datos: Al crear subconjuntos para pruebas o desarrollo, ten en cuenta la información sensible y aplica técnicas de anonimización apropiadas.
4. Documenta tu Proceso: Mantén registros claros de cómo se crearon los subconjuntos para garantizar la reproducibilidad.
5. Valida tus Subconjuntos: Revisa regularmente que tus subconjuntos sigan representando de manera precisa el conjunto de datos completo a medida que este evoluciona con el tiempo.

Conclusión

El subconjunto de datos es una técnica poderosa que puede mejorar significativamente tus prácticas de gestión de datos. Al crear conjuntos de datos más pequeños y manejables, puedes mejorar el rendimiento, reducir costos y optimizar tus procesos de desarrollo y pruebas. Ya sea que utilices SQL, Python o herramientas especializadas, dominar el subconjunto de datos es una habilidad esencial para cualquier profesional de los datos.

Al embarcarte en tu camino hacia el subconjunto de datos, recuerda que la clave del éxito reside en mantener la integridad de los datos, garantizar su representatividad y elegir las herramientas adecuadas para tus necesidades específicas.