O que é data blending?
Data blending ou combinação de dados, é o processo de combinar informações de várias fontes para criar um conjunto analítico acionável para a tomada de decisões de negócios ou para a condução de um processo de negócios específico. Esse processo permite que as organizações obtenham valor a partir de várias fontes e criem análises mais profundas.
Data blending difere da integração de dados e do data warehousing, pois sua finalidade principal não é criar uma única versão da verdade armazenada em data warehouses ou outros sistemas dentro de uma organização. Em vez disso, esse processo é conduzido por uma empresa ou analista de negócios com o objetivo de criar um conjunto de dados analíticos para ajudar a responder perguntas específicas de negócios.
Por que data blending é importante?
A combinação de dados permite que um analista incorpore qualquer tipo de informação ou fonte em sua análise para a obtenção de insights de negócios mais rápidos e detalhados.
A combinação de dois ou mais conjuntos de dados muitas vezes revela informações valiosas que, de outra forma, poderiam não ser descobertas se as informações não fossem combinadas. Uma nova perspectiva pode gerar melhores decisões de negócios.
Tradicionalmente, os analistas confiavam em PROCV, scripts e múltiplas planilhas para construir conjuntos de dados, mas isso pode ser trabalhoso e demorado. A utilização de processos manuais ou a dependência de data scientists para criar conjuntos analíticos é cada vez mais ineficaz, além de não ser escalável com a quantidade de solicitações ad-hoc que os analistas recebem.
Os blocos de construção de data blending aceleram o processo de criação de conjuntos e pode ajudar analistas e líderes na obtenção de respostas mais precisas.
Para estar a frente da inovação, o foco do analytics deve se concentrar em questões de negócios de alto nível em vez das planilhas e consultas de SQL manuais. A combinação de dados pode ajudar os analistas a aproveitarem ao máximo as funções em crescimento, assim como a expansão dos dados necessários para tomar decisões críticas de negócios.
O processo de combinação dos dados
Embora existam muitas técnicas diferentes para reunir dados, desde junções internas e externas até junções e correspondências parciais, data blending se resume a quatro etapas simples.
Preparo dos dados
A primeira etapa da coleta de dados é perguntar quais informações podem ser úteis para responder às perguntas que estão sendo feitas. Identifique conjuntos pertinentes de várias fontes – uma ampla variedade de estruturas ou tipos de arquivo pode ser utilizada. Cada fonte incluída precisará compartilhar uma dimensão comum para ser combinada.
A capacidade de transformar esses diferentes tipos em uma estrutura comum que permite uma combinação significativa, sem manipular a fonte original, é algo que a tecnologia moderna de analytics pode fazer de forma automatizada e reproduzível.
Combinação dos dados
Combine os dados de várias fontes e personalize cada junção com base na dimensão comum para garantir que o data blending seja perfeito.
Pense na visão combinada e inclua apenas informações essenciais para responder às perguntas que estão sendo feitas, assim como qualquer campo que possa dar contexto adicional para essas respostas quando uma análise for enfatizada. O conjunto de dados deve ser fácil de compreender e de explicar.
Volte para esta etapa para incluir ou remover dados de um fluxo e ampliar a análise.
Validação dos resultados
Não é segredo que a combinação de dados de diferentes fontes pode introduzir problemas de compatibilidade ou precisão. Examine as informações para validar os resultados, explorar registros sem correspondência e garantir a precisão e a consistência em todo o conjunto.
Primeiro, limpe e estruture os dados para a finalidade desejada. Em seguida, revise o novo conjunto para garantir que o tipo e o tamanho das informações estejam no formato desejado para análise.
Por fim, revise o resultado da combinação com um olhar crítico. Esta é uma excelente oportunidade para explorar os resultados de qualquer registro sem correspondência e talvez voltar para tarefas adicionais de preparo em etapas anteriores da combinação.
Geração dos dados
Depois que o trabalho pesado de combinação estiver feito, é hora de implementar os dados no sistema de business intelligence correto para que eles possam ajudar a atingir o objetivo.
Isso significa que as saídas resultantes podem então ser reenviadas para um banco de dados, incorporadas a um processo operacional, analisadas posteriormente utilizando métodos estatísticos, espaciais ou preditivos, ou enviadas para um software de visualização, como QlikView ou Tableau.
Data blending e a jornada analítica
Data blending é uma etapa essencial na jornada mais ampla de análise, embora o volume de fontes que uma empresa tenha possa fazer com que a combinação pareça uma tarefa complexa.
A plataforma Alteryx Analytic Process Automation™ torna a combinação de dados menos intimidadora e mais acessível. Os analistas podem fornecer insights detalhados combinando perfeitamente informações internas, de terceiros e em nuvem e, em seguida, analisá-las utilizando componentes espaciais e preditivos com a facilidade do arrastar e soltar. Outros blocos de construção, como a ferramenta Correspondência Parcial, permitem que os usuários combinem dois conjuntos com base em atributos relacionados mas não idênticos, geralmente nomes e endereços.
Além disso, os fluxos de trabalho do Alteryx podem ser facilmente salvos e repetidos para otimização, combinação, processamento, atualizações e análises futuras.
A plataforma APA permite que analistas de negócios, usuários de TI e cientistas de dados combinem e analisem dados de formas ilimitadas para produzir resultados comerciais tangíveis. Isso significa que os usuários podem democratizar o acesso aos dados, otimizar e automatizar processos manuais e aprimorar seus insights com análise avançada com pouco ou nenhum código.
Comece a combinação de dados
O Alteryx foi criado para tornar cada etapa do processo de combinação de dados fácil e intuitiva. Confira o Kit de início para combinação de dados para se aprofundar em data blending e aprender a:
- Combinar transações e clientes para fornecer insights de relatórios visuais
que ajudem a identificar tendências e oportunidades - Ativar a combinação rápida de correspondências parciais de dados
semelhantes, mas não exatamente iguais para insights automatizados e em
tempo real - Combinar dados espaciais para calcular a distribuição da área do anúncio,
aumentar as vendas e melhorar o ROI
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