Diferencias entre programación tradicional y orientada a datos

Introducción

La programación orientada a datos (POD) es una abordaje centrado en los datos desde el diseño del programa hasta la implementación final. Es un paradigma que se distingue significativamente de la programación tradicional, enfatizando la calidad y la relevancia de los datos sobre la lógica del proceso. Este artículo explora las principales diferencias entre estos dos enfoques, ilustrando cómo una visión basada en datos puede mejorar la eficacia y la efectividad de un proyecto.

Explicación principal

En la programación tradicional, se prioriza el diseño lógico y la estructura del programa más que los datos. Un ejemplo típico es cuando se desarrolla una aplicación web para gestionar tareas: el enfoque es crear una interfaz amigable y un backend funcional que permita agregar, eliminar o modificar tareas según necesiten los usuarios.

# Ejemplo de programación tradicional (Python)
def add_task(task_list, new_task):
    task_list.append(new_task)

def remove_task(task_list, index):
    if 0 <= index < len(task_list):
        del task_list[index]

En contraste, la programación orientada a datos se centra en cómo los datos son recopilados, procesados y utilizados. Un proyecto de POD sería una solución que gestione el flujo completo de datos desde la ingesta hasta su análisis, con un énfasis especial en la calidad del dato.

Errores típicos / trampas

1. Ignorar la calidad del dato: En la programación tradicional, a menudo se asume que los datos son correctos y útiles sin verificarlos. En POD, es crucial validar y limpiar los datos antes de su uso.

1. Enfocarse en el proceso más que en los resultados: La lógica del programa puede ser tan compleja que olvida la importancia de los datos que alimentan a ese proceso.

1. Negligencia en la documentación de datos: En una programación tradicional, la documentación se centra principalmente en el código y la lógica del programa. Sin embargo, en POD, es igualmente importante documentar los datos y su contexto para comprender mejor sus implicaciones y limitaciones.

Checklist accionable

1. Valida tus fuentes de datos: Asegúrate de que los datos provengan de fuentes confiables y verifícalos antes del uso.
2. Limpia tus datos: Elimina valores nulos, corrige tipos incorrectos y normaliza el formato de los datos.
3. Documenta la fuente y calidad de los datos: Proporciona detalles sobre cómo se recopilaron los datos y su relevancia para el análisis.
4. Crea pipelines de procesamiento automatizados: Desarrolla y documenta flujos de trabajo que aseguren la consistencia en la transformación y análisis de datos.
5. Usa herramientas de control de calidad (DQ): Implementa verificaciones de calidad en tus datos para identificar problemas potenciales antes del uso.

Cierre

La programación orientada a datos no solo mejora el flujo de trabajo al centrarse en los datos, sino que también promueve una cultura más transparente y confiable. Al seguir las recomendaciones del checklist y evitar las trampas comunes, puedes mejorar significativamente la calidad y efectividad de tu código.

Siguientes pasos

• Explora la programación funcional: Aprende a usar funciones puras para asegurar que cada paso en el flujo de datos sea independiente y predecible.
• Desarrolla habilidades con Pandas: Familiarízate con herramientas como Pandas para manejar y analizar datos de manera eficiente.
• Empieza a automatizar pipelines: Configura tus propios pipelines de procesamiento de datos para asegurar consistencia y escala.

Siguiendo estas recomendaciones, puedes transformar tu enfoque en programación hacia una visión más centrada en los datos, lo que puede llevar a soluciones más robustas y confiables.