Limpieza de datos

La limpieza de datos en Big Data es el proceso de identificar y corregir errores en un gran conjunto de datos. Este proceso es fundamental para asegurar que los datos sean precisos, completos y relevantes para el análisis. 

• Identificación de errores: Se buscan datos duplicados, valores faltantes, y datos que no siguen el formato esperado.

• Corrección de errores: Se ajustan o eliminan los datos problemáticos, lo que puede incluir la imputación de valores faltantes o la normalización de formatos.

•  Filtrado de datos irrelevantes: Se eliminan datos que no son útiles para el análisis específico que se quiere realizar.
  

• Coherencia: Se asegura que los datos sean coherentes entre diferentes fuentes y registros.