Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # ¿Qué es?AWS Glue DataBrew? AWS Glue DataBrew es una herramienta visual de preparación de datos que permite a los usuarios limpiar y normalizar los datos sin necesidad de escribir código. Su uso DataBrew ayuda a reducir el tiempo que se tarda en preparar los datos para el análisis y el aprendizaje automático (ML) hasta en un 80 por ciento, en comparación con la preparación de datos desarrollada a medida. Puede elegir entre más de 250 transformaciones listas para usar para automatizar las tareas de preparación de datos, como filtrar anomalías, convertir los datos a formatos estándar y corregir valores no válidos. Gracias a DataBrew ello, los analistas de negocios, los científicos de datos y los ingenieros de datos pueden colaborar más fácilmente para obtener información a partir de datos sin procesar. Como no DataBrew tiene servidores, independientemente de su nivel técnico, puede explorar y transformar terabytes de datos sin procesar sin necesidad de crear clústeres ni administrar ninguna infraestructura. Con la DataBrew interfaz intuitiva, puede descubrir, visualizar, limpiar y transformar datos sin procesar de forma interactiva. DataBrew hace sugerencias inteligentes para ayudarlo a identificar los problemas de calidad de los datos que pueden ser difíciles de encontrar y cuya solución puede llevar mucho tiempo. DataBrew Al preparar los datos, puede utilizar su tiempo para actuar en función de los resultados e iterarlos más rápidamente. Puede guardar la transformación como pasos de una receta, que puede actualizar o reutilizar más adelante con otros conjuntos de datos e implementarla de forma continua. La siguiente imagen muestra cómo DataBrew funciona a un alto nivel. ![Un diagrama sencillo sobre cómo DataBrew funciona. DataBrew puede limpiar, preparar y transformar visualmente los datos sin necesidad de escribir código. En un recuadro se muestran los datos DataBrew introducidos desde Amazon S3. Muestra casillas para algunas de las transformaciones que se DataBrew pueden realizar. Los cuadros de transformación incluyen lo siguiente: Dar formato, limpiar y estandarizar los datos. Reestructura y transforma los datos. Gestione los datos faltantes o no válidos. Maneje las variables categóricas. Maneje variables numéricas. Utilice el procesamiento del lenguaje natural. El diagrama muestra que los datos se exportan a S3 como un conjunto de datos preparado.](http://docs.aws.amazon.com/es_es/databrew/latest/dg/images/databrew-overview-diagram.png) Para usarlo DataBrew, debe crear un proyecto y conectarse a sus datos. En el espacio de trabajo del proyecto, los datos se muestran en una interfaz visual similar a una cuadrícula. Aquí puede explorar los datos y ver las distribuciones de valores y los gráficos para comprender su perfil. Para preparar los datos, puede elegir entre más de 250 transformaciones de apuntar y hacer clic. Estas incluyen la eliminación de valores nulos, la sustitución de los valores faltantes, la corrección de las incoherencias del esquema, la creación de columnas basadas en funciones y muchas más. También puedes usar las transformaciones para aplicar técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PNL) para dividir oraciones en frases. Las vistas previas inmediatas muestran una parte de los datos antes y después de la transformación, por lo que puede modificar la receta antes de aplicarla a todo el conjunto de datos. Una vez DataBrew ejecutada la receta en el conjunto de datos, el resultado se almacena en Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Una vez que el conjunto de datos limpio y preparado esté en Amazon S3, otro sistema de almacenamiento o administración de datos podrá ingerirlo.