(untitled) (REICE: Revista Electrónica de Investigación en Ciencias Económicas, 2024)
La limpieza de bases de datos fue crucial para un análisis financiero efectivo, mejorando la calidad de los datos, reduciendo errores y optimizando recursos. Este proceso incluyó la identificación y eliminación de datos irrelevantes y duplicados, así como la corrección de errores y datos inconsistentes. Se usaron herramientas de gestión de bases de datos, duplicadores y validadores de datos, respetando la privacidad y protección de datos personales según regulaciones aplicables. Los resultados mostraron que la limpieza de bases de datos es esencial para la integridad y calidad de los datos en el análisis financiero, fundamental para la sostenibilidad del negocio. Al finalizar, se mejoró la comodidad con el análisis y la información obtenida, aumentando la eficiencia y productividad en los análisis financieros. Se descubrió que muchos datos no estaban estructurados, dificultando la optimización del procesamiento. La generación continua de datos complicó la recopilación y administración. El análisis permitió descomponer y sintetizar la definición de limpieza de datos, métodos y técnicas para su ejecución y mecanismos de procesamiento. También se presentaron herramientas diversas para administrar la información, aportando ideas para innovar, crecer a largo plazo y crear estrategias más efectivas, mejorando la eficiencia y productividad en los análisis financieros.