Cinco tipos de archivos que deberías evitar si quieres trabajar con datos
En el mundo del análisis de datos, no todos los archivos son iguales. Recibir la información en un formato inadecuado puede convertir una tarea de minutos en una pesadilla de horas, llena de limpieza y reestructuración manual. Si quieres que tu trabajo con datos sea más fácil y sencillo, en Datasketch te traemos cinco tipos de archivos que deberías evitar a toda costa.
1. Tablas en archivos PDF Este es el enemigo número uno. Los PDF están diseñados para preservar la apariencia de un documento, no para compartir datos. Extraer una tabla de un PDF suele ser una odisea: las columnas se desordenan, los números se convierten en texto y las filas se parten. Aunque existen herramientas para “liberar” estos datos, el proceso rara vez es perfecto y casi siempre requiere una revisión manual exhaustiva. Si pides datos, solicita siempre la fuente original, no un PDF.
2. Imágenes de tablas (JPG, PNG) Una captura de pantalla de una tabla no son datos, son píxeles. Este formato es aún peor que el PDF porque la información no existe como texto o números, sino como una imagen estática. La única forma de extraerla es a través de un software de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), una tecnología que puede cometer errores, especialmente con números o textos complejos.
3. Documentos de Word (.docx) con tablas Al igual que los PDF, los documentos de Word están pensados para la narrativa, no para los datos estructurados. Una tabla en Word puede parecer ordenada, pero su estructura interna es frágil. Es fácil que contenga celdas combinadas, saltos de línea ocultos o un formato inconsistente que romperá cualquier intento de importación automática.
4. Hojas de cálculo con formato excesivo (Excel) Sí, Excel es una herramienta de datos, pero a menudo se utiliza como un lienzo de dibujo. Un archivo lleno de celdas combinadas, datos separados por colores en lugar de por columnas, múltiples tablas en una sola hoja o encabezados complejos es un campo minado para el análisis. Para que una hoja de cálculo sea útil, debe ser simple: una sola tabla por hoja, con encabezados claros y sin celdas combinadas.
5. Presentaciones (PowerPoint, Google Slides) Las presentaciones contienen resúmenes de datos, no los datos en sí. La información suele estar representada en gráficos simplificados, imágenes o viñetas. Pedir un archivo .pptx para analizar datos es como pedir el tráiler en lugar de la película. Siempre es mejor ir a la fuente original de esos gráficos.
Evitar estos formatos te ahorrará incontables horas de frustración y te permitirá pasar directamente a lo que importa: analizar y visualizar la información. Explora nuestro blog para conocer más consejos sobre cómo trabajar con datos, crear gráficas atractivas o transformar tu trabajo datero.
En Datasketch, estamos comprometidos con hacer que la información sea más accesible, reutilizable y útil para todas las personas que trabajan con datos. Sabemos que no siempre es posible recibir los archivos en el formato ideal, por eso estamos desarrollando extensiones que permiten convertir archivos o trabajar con datos en formatos no convencionales.
