LIMPIEZA DE DATOS, SU APLICACIÓN A UN SISTEMA DE GESTIÓN DE PROYECTOS: GESPRO

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1 LIMPIEZA DE DATOS, SU APLICACIÓN A UN SISTEMA DE GESTIÓN DE PROYECTOS: GESPRO Surayne Torres López, Mailen Edith Escobar Pompa, José Alejandro Lugo García, Pedro Piñero Pérez Laboratorio de Investigaciones de Gestión de Proyectos, Universidad de las Ciencias Informáticas, La Habana, Cuba Autor para la correspondencia: RESUMEN En la Universidad de las Ciencias Informáticas (UCI) se utiliza la suite de herramientas GESPRO para la gestión de los proyectos productivos. Los datos recolectados por esta herramienta son utilizados en el descubrimiento de conocimientos (KKD-Knowledge Data Discovery), sin embargo se encuentran anomalías en los mismos que hacen que el proceso de KKD no tenga la calidad requerida. Para solucionar este problema se define un procedimiento para realizar la limpieza de datos, explicándose cada una de sus fases y analizándose los resultados obtenidos después de haber sido realizado el proceso. Palabras claves: calidad de los datos, datos sucios, limpieza de datos. CLEANING OF DATA, APPLICATION TO A PROJECT MANAGEMENT SYSTEM: GESPRO ABSTRACT At the University of Informatics Sciences (UCI) is used a suite of toolsgespro for managingproduction projects. The data collected by the tool are used in Knowledge Data Discovery (KKD) are however the same anomalies that make the process KKD not have the required quality. To solve this problem we define a procedure for data cleansing, explaining each of the steps and analyzing the results obtained after the process have been made. Keywords:data cleansing, data quality, dirty data. INTRODUCCIÓN Una premisa para el descubrimiento de conocimiento en las bases de datos (KKD-Knowledge Data Discovery) de los sistemas es que los valores almacenados sean coherentes, por lo que el análisis y

2 aseguramiento de la limpieza de los datos constituye el primer paso o procesamiento en esta área [Brachman and Tej 1996; Guyon et al. 1996]. Diferentes estudios refieren que el nivel de errores en los datos ha crecido junto con el avance del uso de las tecnologías en las organizaciones. En [Redman 1998] se plantea que a pesar de los esfuerzos de las organizaciones la tasa de error en los datos es del 5%. Según [Damerau 1964; Dasu et al. 2003] se puede afirmar que es bastante común que las bases de datos tengan del 40% al 90% de problemas de calidad en los datos. En el mismo sentido, una investigación más reciente realizada por la consultora [Gartner 2007], plantea que más del 25% de los datos críticos de las compañías presentan errores y en muchas ocasiones las organizaciones no tienen conciencia de ello. Se identifican también como algunas de las manifestaciones que más se reiteran al manejar grandes volúmenes de datos a la presencia de valores ausentes y la falta de estandarización en cadenas de texto [López 2011]. La Universidad de las Ciencias Informáticas (UCI) es un pilar importante de la industria cubana de software, donde se desarrollan un número significativo de proyectos nacionales y de exportación. Teniendo en cuenta el tamaño de la organización y el volumen de datos que se maneja se identifican como una necesidad el uso de herramientas informáticas que ayuden al control y seguimiento de los proyectos que se desarrollan. Se pretende además que estas herramientas permitan la ayuda a la toma de decisiones a diferentes niveles: nivel de persona, nivel de proyecto, nivel de centro de producción y nivel de alta gerencia UCI [Piñero Pérez et al. 2011]. Como parte de las herramientas utilizadas para potenciar el control y seguimiento de los proyectos de la universidad y la implantación de un modelo de desarrollo tecnológico se desarrolla por la Dirección Técnica de la UCI el Paquete de Gestión de Proyectos GESPRO v1.0 (No Registro CENDA Cuba paquete GESPRO v1.0: )[Piñero et al. 2010]. Este paquete de herramientas recoge información sobre las principales áreas de la gestión de proyectos guardando información sobre las tareas, los proyectos, los recursos humanos, otros tipos de recursos, los riesgos, las no conformidades entre otros. El objetivo de este trabajo es desarrollar un procedimiento para realizar la limpieza y estandarización de los datos colectados por el paquete GESPRO que permita mejorar la calidad de los mismos para facilitar su posterior utilización para el descubrimiento de conocimiento. DESARROLLO Para abordar los problemas de errores en los datos, lo ideal es llevar un proceso previo al análisis de los datos en sí que implica una planeación y un conocimiento sobre los datos y los tipos de problemas que se buscarán

3 en ellos [Paniagua et al. 2010]. Será entonces necesario definir un procedimiento para la realización del proceso de limpieza en el GESPRO. Aunque [Oliveira et al. 2005] propone una serie de pasos realizar el proceso de limpieza, los autores consideran que este es un acercamiento más técnico y no un proceso formalizado sobre como realizar este análisis si debiera hacerse desde cero, sin previo conocimiento, e incluso si el repositorio de datos no estuviera al alcance inmediato. Oracle [Rochnik and Dijcks 2006] dispone de su herramienta Warehouse Builder para la construcción de almacenes de datos, que incluye un módulo previo para análisis de calidad y facilita un modelo completo de limpieza de datos en sus procesos ETL (extracción, transformación y carga). Sin embargo este modelo está sesgado a la herramienta. Esta metodología puede ser adaptada para desarrollarse sin utilizar el Warehouse Builder, pues sugiere que hacer sin necesidad de tener que hacerlo con sus especificaciones técnicas, usando la herramienta. Otra de las metodologías es la propuesta por [Van den Broeck et al. 2005] la cuál está orientada a la investigación epidemiológica de enfermedades. Esta metodología aunque con pocos elementos técnicos, presenta un acercamiento simple que puede ser interesante analizar. En su distinción entre problemas de una única fuente y problemas de múltiples fuentes [Rahm and Do 2000] presentan una aproximación de cómo alcanzar la calidad de los datos en un proceso ETL. Aunque muy sujeta a su clasificación se puede trabajar para adaptarla a las necesidades de la investigación. Por otro lado [Tierstein 2005] presenta una metodología muy especializada enfocada en la transferencias de datos de uno o varios sistemas hacia nuevas bases o almacenes de datos. La misma es considerada una de las más completas, aunque la cantidad de pasos y algunas actividades pueden ser omitidas para hacer el proceso de limpieza más ágil. Teniendo en cuenta las metodologías y procedimientos analizados se definen para la realización del proceso tres etapas fundamentales: Fase 1.Análisisy diseño conceptual del proceso:se realiza la comprensión y contextualización de los datos a los cuáles se les va a realizar el proceso. Se escoge una muestra de los datos para la identificación de problemas en la calidad de los datos y se realiza el listado de las tablas a limpiar. Fase 2. Proceso de limpieza de datos: se definen los métodos a realizar para erradicar los problemas identificados, y se realiza el proceso de limpieza.

4 Fase 3. Generación de resultados y análisis: se analizan los resultados obtenidos después de realizado el proceso y se identifican mejoras para el sistema y la organización que ayuden a mantener la calidad en los datos. Fase 1. Análisis y diseño conceptual del proceso Para realizar el análisis de los datos almacenados como resultado de la gestión de proyectos de desarrollo de software congespro, e identificar las anomalías existentes en los registros de las tareas, se analizaron 5 de las 14 bases de datos resultadas de la utilización del paquete (Ver Tabla 1). Lo que representa una muestra de 35,7% tomando como población las bases de datos de los centros de desarrollo de software. Tabla 1. Resumen de los registros almacenados en las bases de datos analizadas (De los autores). Cantidad T. Est. Aus. Desll.-Prod. Anal.-Prod. Gest.-Prod. Tareas Entren.-Form. BD Centro BD Centro BD Centro BD Centro BD Centro A continuación se listan los principales problemas encontrados: 1. Tiempo estimado por encima del rango posible entre las fechas de inicio y fin. Inconsistencias en el tiempo estimado (estimated_hours) con respecto a la fecha de inicio (start_date) y fecha de fin (due_date). 2. Valores de tiempo estimado ausentes (estimated_hours). 3. Tareas con valor de tiempo estimado igual a cero. 4. Tareas que no tienen registros asociados en la tabla time_entries por lo que el tiempo dedicado es igual a cero. 5. Nombres de tareas muy generales que no permiten saber exactamente que se va a realizar. 6. Tareas que no están asignadas a ningún usuario. 7. Nombres de las tareas que indican un problema y no una tarea. 8. Tareas que son no conformidades. 9. Errores ortográficos de acentuación. 10. Utilización para las tareas de implementación indistintamente de: implementar, arreglar método, realizar cambios, validar interfaz.

5 11. Utilización de para las tareas de diseño y administración de bases de datos de: migrar, migración, analizar e implementar, hacer script. 12. Utilización de siglas:nc y NCF para no conformidad, DCP para diseño de caso de prueba, IU para interfaz de usuario y CU para caso de uso. 13. Utilización para las tareas de diseño de interfaz de usuario de: realizar diseño, diseñar. 14. Incorrecta clasificación de las tareas de Desarrollo-Producción. Clasificadas como tal tareas que realmente son de gestión, formación etc. 15. Inclusión de caracteres extraños en los nombres de las tareas para separar distintas partes: comillas, signos de comparación, paréntesis, corchetes entre otros. Siendo los seis primeros problemas los que más afectan las bases de datos analizadas. En la Figura 1 se puede observar la incidencia de los mismos en la muestra tomada. 30,00% 25,00% 20,00% 15,00% 10,00% 5,00% 0,00% Problemas generales de las tareas Tareas con tiempo estimado ausente 26,80% 18,10% 16,10% 9,40% 8,35% 1,70% Tareas no asignadas 18,68% 13,92% 8,85% 3,36% BD Centro 1 BD Centro 2 BD Centro 3 BD Centro 4 BD Centro 5 Fig. 1 Resumen de los problemas generales de las tareas en las bases de datos analizadas (De los autores). Los problemas identificados inciden principalmente en el módulo de Planificación, y específicamente en el submódulo Peticiones, ya que son las peticiones las que se ven afectadas por la totalidad de los problemas reconocidos. Por tanto, el proceso de limpieza será realizado sobre la tabla Issues, la cual en sus 16 campos guarda todos los datos correspondientes a las peticiones. Fase 2. Proceso de limpieza de datos En esta etapa dado el atributo que se quiera estandarizar y las anomalías que presente se determinará la estrategia a utilizar para la limpieza de datos.

6 Teniendo en cuenta el nivel de incidencia de los errores y las prioridades del cliente, para la realización del proceso solo se van a tomar en cuenta los 6 primeros errores. A continuación de muestran las acciones identificadas para solucionar cada una de las anomalías identificadas: Acción ante los problemas 1 y 3: Tiempo estimado por encima del rango posible entre las fechas de inicio y fin y tareas con tiempo estimado igual a cero. 1. Si la tarea está en estado asignada: Calcular las horas de trabajo diarias dado el fondo de tiempo semanal de la persona. Multiplicar este valor por los días dedicados desde la fecha de inicio hasta la fecha de fin. El resultado debería ser la cantidad de horas máximas estimadas para la tarea. 2. Si la tarea no está asignada: Tomar la cantidad de horas máximas al día (8 horas). Multiplicar este valor por los días dedicados desde la fecha de inicio hasta la fecha de fin. El resultado debería ser la cantidad de horas máximas estimadas para la tarea. 3. Comprobar que el tiempo estimado no pueda ser igual a cero. Acción ante el problema 2: Valores de tiempo estimado ausentes (estimated_hours). Definición de una función que para los registros de tiempo estimado ausentes o cero lo calcule de la siguiente forma: 1. Si la tarea está asignada: Calcular las horas de trabajo diarias dado el fondo de tiempo semanal. Multiplicar este valor por los días dedicados desde la fecha de inicio hasta la fecha de fin. El resultado debería ser la cantidad de horas máximas estimadas para la tarea. 2. Si la tarea no está asignada: Tomar la cantidad de horas máximas al día (8 horas). Multiplicar este valor por los días dedicados desde la fecha de inicio hasta la fecha de fin.el resultado debería ser la cantidad de horas máximas estimadas para la tarea. Acción ante el problema 4:Tareas que no tienen registros asociados en la tabla time_entries por lo que el tiempo dedicado es igual a cero. 1. Definición de extensión al paquete que permita asegurar la entrada de los datos del tiempo dedicado cerciorándose que si la tarea se actualiza entonces se debe establecer tiempo dedicado. Acciones ante el problema 5:Nombres de tareas muy generales que no permiten saber exactamente que se va a realizar.

7 1. Definición de forma estandarizada y centralizada que el nombre de las tareas se escriba de manera sustantivada: definición, implementación, diseño, ejecución, confección, instalación, despacho, actualización, registro, gestión, despacho, etc. Quedando además esta forma de definir las tareas acorde a lo establecido en las normas de redacción de las investigaciones de gestión de proyectos. 2. Definición de función que permita estandarizar los nombres de las tareas escribiéndolas de forma sustantivada: updateissues set subject = replace(issues.subject,'diseñar','diseño'). Acción ante el problema 6: Tareas que no están asignadas a ningún usuario. 1. Definición de extensión al paquete que permita asegurar la asignación de la tarea a un usuario, cerciorándose que si la tarea no está asignada entonces no se puede crear. Definidas las acciones se procedió a realizar el proceso de limpieza de errores, erradicándose por completo estos seis problemas. Fase 3. Generación de resultados y análisis En esta etapa se analizan los resultados obtenidos en el proceso de limpieza. Además se identifican acciones dentro del sistema y de la organización que permitan mantener el nivel de calidad obtenido al realizar el proceso de limpieza de datos. Luego de realizado el proceso de limpieza de datos los niveles de los seis principales errores indentificados bajaron a cero, como se puede observar en las Figuras 2 y 3. Tareas con tiempo estimado ausente 20,00% 15,00% 10,00% Antes Después 5,00% 0,00% BD Centro 1 BD Centro 2 BD Centro 3 BD Centro 4 BD Centro 5 Fig. 2Niveles de las tareas con tiempo estimado ausente antes y después de la limpieza de datos (De los autores).

8 Tareas no asignadas 20,00% 15,00% 10,00% Antes Después 5,00% 0,00% BD Centro 1 BD Centro 2 BD Centro 3 BD Centro 4 BD Centro 5 Fig. 3Niveles de las tareas no asignadas antes y después de la limpieza de datos (De los autores). Para complementar el proceso realizado y mantener el nivel de calidad en los datos obtenidos se identificaron y proponen algunas acciones para el sistema y la organización que permitan minimizar la entrada de datos sucios al mismo. Acciones en el sistema: 1. Definición de extensión al paquete que permita validar la entrada de los datos del tiempo estimado, siendo este campo obligatorio a la hora de crear una petición. 2. Definición de extensión al paquete que permita autocompletar los nombres de las tareas sugiriendo algunas posibilidades de acuerdo al texto escrito. 3. Definición de extensión al paquete que permita asegurar la asignación de la tarea a un usuario, siendo este campo obligatorio a la hora de crear una petición. Acciones en la organización: 1. Inclusión en las capacitaciones de GESPRO de talleres con orientaciones sobre la forma correcta de definición de las tareas. 2. Inclusión de temas o espacios dentro de los cursos de gestión de proyectos sobre la forma correcta de definición de las tareas: Curso básico de gestión de proyectos, Gestión de Alcance y Tiempo, Herramientas de gestión de proyectos.

9 CONCLUSIONES El estudio de los procedimientos y metodologías utilizadas para la limpieza de datos permitió identificar los pasos a tener en cuenta a la hora de realizar el procedimiento para el proceso dentro del paquete GESPRO. El procedimiento propuesto constituye una guía de trabajo para la realización de la limpieza de datos en cualquier entorno que sea utilizado. Su utilización dentro del GESPRO permitió erradicar los errores críticos identificados, así como proponer acciones dentro de la herramienta y la organización que permitan mantener el nivel de calidad obtenido después de realizada la limpieza. BIBLIOGRAFÍA BRACHMAN, R.J. AND TEJ, A. The process of knowledge discovery in databases, in Advances in knowledge discovery and data mining. American Association for Artificial Inteligence, 1996, p DAMERAU, F.J. Atechnique for computer detection and correction of spelling errors. Commun. ACM, 1964, vol. 7, no. 3, p DASU, T., VESONDER, G.T. AND WRIGHT, J.R Data quality through knowledge engineering. In Proceedings of the Proceedings of the ninth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, Washington, D.C.2003 ACM, , GARTNER. 'Dirty Data' is a Business Problem, Not an IT Problem. 2007, [cited 22 de abril 2013]. Available from Internet:<http://www.gartner.com/newsroom/id/501733>. GUYON, I., MATIC, N. AND VAPNIK, V. Discovering informative patterns and data cleaning, in Advances in knowledge discovery and data miming. American Association for Artificial Inteligence, 1996, p LÓPEZ, B. "Limpieza de Datos: Reemplazo de valores ausentes y Estandarización". Resumen de la tesis presentada en opción al grado científico de Doctor en Ciencias Técnicas. In Facultad de Matemática y Computación. Santa Clara: Universidad Central Marta Abreu de Las Villas, 2011, p. 45. OLIVEIRA, P., RODRIGUES, F., HENRIQUES, P. AND GALHARDAS, H. A Taxonomy of Data Quality Problems. In DIQ' 05-2nd International worshop on data and information quality. Porto Portugal, 2005, p. 15. PANIAGUA, J., MIRA, J.F. AND AMÓN, I. Elaboración de diagnostico de calidad de datos para una empresa del sector salud. Universidad Pontificia Bolivariana [Type of Work] Available from Internet:<http://kosmos.upb.edu.co/web/uploads/articulos/%28A%29_Diagnostico_de_la_calidad_de_la_base_de _datos_de_la_clinica_universitaria_bolivariana_nyssg.pdf>. PIÑERO PÉREZ, P.Y., PESTANO PINO, H., VÁZQUEZ ACOSTA, M., ABELARDO, F.N., LUGO, J.A., MÉNDEZ ROLDÁN, I., AHMED, E., MENÉNDEZ RIZO, J., PIÑERO, P.R., IZQUIERDO, M., TORRES, S., PÉREZ, A.D. AND GONZÁLEZ JORRÍN, M. Experiencias en el uso de PostgreSQL en el sistema GESPRO, un enfoque práctico. Revista Cubana de Ciencias Informáticas (RCCI), Septiembre 2011, p. 10. PIÑERO, P.Y., TORRES, S., PESTANO, H., VAZQUEZ, M., IZQUIERDO, M. AND JORRÍN, M. Paquete de Herramientas para la Gestión de Proyectos. In C.N.D.R.D. AUTOR. Registro Centro Nacional de Registro de Autor. Cuba, 2010, vol. 1, p. 100.

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