Importación de CSV: enfrente el desafío directamente

Ya sea que sea un ingeniero de aprendizaje automático, un científico de datos, un analista de negocios o, francamente, cualquier otra persona en este momento, probablemente haya recibido, usado, importado o abierto uno. Archivo CSV (valores separados por comas). . CSV es un archivo basado en texto muy conocido y de uso común que se usa para almacenar grandes conjuntos de datos en un formato que es fácilmente portátil y legible por humanos. La simplicidad de usar comas como delimitadores de campo ha asegurado un análisis fácil y ha permitido la proliferación de lectores CSV e integraciones entre aplicaciones y plataformas.

Hoy, en la era de los grandes datos y la toma de decisiones basada en datos, esta simplicidad a veces se ve como un obstáculo. Si su canalización de datos es completamente interna, puede ser más fácil migrar a otros formatos de datos como SQL. La estandarización con un formato de datos puede reducir costos y mejorar la eficiencia. Los formatos CSV y de hojas de cálculo son excelentes para transferir datos de hojas de cálculo, pero requieren una transformación para que muchas de estas soluciones de bases de datos puedan utilizarlos. En el momento en que se introducen empresas de terceros con sus propios flujos de datos, especialmente cuando incluyen otras empresas de terceros, como clientes y contratistas, CSV puede ser simplemente la mejor opción posible para cerrar la brecha de traducción de datos. En este caso, mantener un importador de CSV es esencial para mantener la compatibilidad y aumentar la usabilidad. Sin embargo, al importar un archivo CSV, puede haber una variedad de problemas que su empresa debe estar preparada para abordar:

Validación de datos y verificación de esquemas

La validación de datos y la verificación de esquemas es un problema común a casi todas las fuentes de datos, pero es particularmente frecuente en los CSV. La naturaleza simple de los CSV permite nombres de columnas y campos de datos, pero no mucho más. El formato no proporciona metadatos que identifiquen los tipos de datos en cada columna, y no hay orientación sobre si los campos son obligatorios u opcionales, nombres de columna equivalentes o esquema de campo de datos.

Ejemplo de datos caóticos: Medio

Para manejar estas limitaciones dentro de CSV, muchos adoptan un enfoque de esquema estricto, estableciendo requisitos de formato rígidos para que los archivos CSV importados coincidan exactamente con el esquema del sistema de destino. Esto puede funcionar muy bien con flujos de datos estrechamente integrados donde los miembros internos del equipo conocen los requisitos rígidos y trabajan con ellos de manera rutinaria. Sin embargo, si trae datos de otras organizaciones o de clientes individuales, este enfoque impone una carga indebida al tercero para revisar sus datos y prepararlos para la ingesta.

Cuando se requieren datos externos a su organización y no desea que el agente externo dedique horas a recrear miles de registros para cumplir con los estrictos requisitos de su esquema, debe proporcionar coincidencias aproximadas, análisis automático de valores y un montón de gestión de registros complejos. casos extremos para consolidar los datos en su formato estandarizado. Las bibliotecas existentes pueden ayudar a las empresas a crear una herramienta de este tipo, pero a menudo son rígidas en su implementación y no pueden adaptarse a todos los errores y casos extremos que se encuentran en la producción. Las bibliotecas de código abierto como messytables, Datalib y CSVkit usan heurísticas que pueden reconocer una cantidad limitada de tipos de datos, pero para que sean útiles en la producción, las empresas deben ampliar su funcionalidad para manejar problemas específicos del dominio. Todo esto conduce a un gasto considerable de tiempo y personal.

transformaciones de datos

Un segundo problema común que suele surgir cuando se trata de CSV son las transformaciones de datos.

Transformación de datos de ejemplo: software seguro

Si bien los programas como Excel pueden crear y manipular transformaciones de datos, a menudo deben convertirse a un formato de datos patentado y, por lo general, no son portátiles entre sistemas. En otras palabras, mientras gana un poco de funcionalidad para los datos tabulares, pierde algunos de los beneficios clave de los CSV. Sin embargo, a menudo se requieren transformaciones de datos, especialmente cuando se traducen datos entre aplicaciones, entre organizaciones o incluso entre diferentes equipos organizacionales. Por ejemplo, la organización que proporciona el archivo puede tener un solo campo para la dirección, pero el destino tiene múltiples campos para subcomponentes como calle, apartado de correos, ciudad, estado, Código postal. Esta división de datos permite agruparlos por código postal, ciudad, estado, etc. Es posible que las cifras de ventas deban agregarse o desglosarse por una variable para permitir que las partes interesadas clave tomen decisiones futuras. Cada una de estas transformaciones individuales debe desarrollarse individualmente y en respuesta a los requisitos funcionales. Esto convierte al importador de CSV en un producto interno que debe reaccionar a los cambios internos y debe mantenerse y actualizarse.

Estandarización limitada

A pesar de los esfuerzos hacia la estandarización a lo largo de los años, existen muchas variantes de CSV. No solo se utilizan numerosas codificaciones (por ejemplo, Unicode y UTF-8), sino también variantes menores que algunos aún consideran archivos CSV, en particular .TSV (valores separados por tabuladores) y archivos separados por puntos y comas. Estrictamente hablando, la especificación CSV solo admite comas como separadores. Estos formatos alternativos son comunes y, por lo general, se agrupan junto con CSV como formato debido a su estructura lógica similar. Por lo tanto, al crear un importador CSV, es importante comunicar los estándares que reconoce y cualquier variante, incluidos los archivos de hojas de cálculo. De lo contrario, nunca sabrá qué bolas curvas los clientes u otros equipos/organizaciones podrían intentar enviar a través del plato. Si esto no se define explícitamente, puede provocar que se produzcan errores silenciosos. Además, cuantas más variaciones admita su biblioteca, más probable es que esté mal optimizada y tenga un rendimiento deficiente en implementaciones específicas de un archivo CSV.

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Con la complejidad de crear un importador de CSV internamente, puede convertirse rápidamente en un recurso poco saludable y una pérdida de tiempo para cualquier empresa, especialmente las más pequeñas. Un buen importador de CSV es realmente un producto/servicio separado que necesita mantener y respaldar además del tiempo y los recursos de desarrollo originales. Este sumidero de tiempo puede ser de varios niveles e incluir llamadas de ventas y soporte, así como desarrollo.

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