O que é preparação de dados?
Data preparation ou preparo de dados (também chamado às vezes de
“pré-processamento”), é o ato de limpar e consolidar informações brutas antes
de usá-las na análise de negócios. Pode não ser a tarefa mais celebrada, mas o
preparo de dados é um componente fundamental em uma análise bem-sucedida.
Fazer o trabalho para validar, limpar e aumentar adequadamente os dados brutos
é essencial para extrair insights precisos e significativos deles. A validade
e o poder de qualquer análise de negócios depende do sucesso nos estágios
iniciais.
Por que o data preparation é importante?
As decisões que os líderes de negócios tomam são tão boas quanto os dados que
lhes dão suporte. O preparo cuidadoso e abrangente garante que os analistas
confiem, entendam e façam perguntas melhores sobre seus dados, tornando as
análises mais precisas e significativas. A partir de uma análise mais
significativa, são apresentados melhores insights e, consequentemente,
melhores resultados.
Para obter o nível mais profundo das análises e insights, as equipes e
organizações bem-sucedidas devem implementar uma estratégia de data prep que
priorize:
- Acessibilidade:
qualquer pessoa, independente da qualificação, deve ser capaz de acessar
dados com segurança a partir de uma única fonte de verdade - Transparência: qualquer pessoa deve ser capaz de ver,
auditar e refinar qualquer etapa no processo completo de preparo das
informações - Repetibilidade:
o preparo de dados é notório por ser demorado e repetitivo, motivo pelo qual
estratégias bem-sucedidas investem em soluções criadas para repetibilidade.
Com a solução certa em mãos, analistas e equipes podem simplificar o processo
de data prep e passar mais tempo obtendo insights e resultados de negócios
valiosos.
Quais etapas estão envolvidas nos processos de data preparation?
O processo de data prep pode variar dependendo do setor ou da necessidade, mas
normalmente consiste nas seguintes etapas:
- Aquisição de dados:
determinar quais informações são necessárias, coletá-las e estabelecer
acesso consistente para criar análises confiáveis e avançadas - Exploração dos dados: determinar a qualidade dos dados,
examinar sua distribuição e analisar a relação entre cada variável para
entender melhor como compor uma análise - Limpeza dos dados: melhorar a qualidade dos dados e a
produtividade geral para criar insights à prova de erros - Transformação dos dados:
formatação, orientação, agregação e enriquecimento dos conjuntos utilizados
em uma análise para produzir insights mais significativos
Embora os processos de preparo se desenvolvam de forma serializada, nem sempre
são lineares. A ordem dessas etapas pode mudar dependendo dos dados e das
perguntas que estão sendo feitas. É comum revisitar uma etapa anterior à
medida que novos insights são descobertos ou novas fontes são integradas ao
processo.
Todo o processo de data preparation pode ser notoriamente demorado, iterativo
e repetitivo. Por isso, é importante garantir que as medidas individuais
possam ser facilmente compreendidas, repetidas e revisadas para que os
analistas possam gastar menos tempo preparando e mais tempo analisando.
Veja abaixo uma visão mais detalhada de cada parte do processo.
Aquisição dos dados
A primeira etapa em qualquer processo de preparo é adquirir as informações que
o analista utilizará para a sua análise. Muitas vezes os analistas dependem de
outras pessoas ou setores (como a TI) para obter dados, provavelmente através
de um sistema de software empresarial ou de gerenciamento de dados.
Normalmente, a TI entregará essas informações em um formato acessível, como um
documento do Excel ou CSV.
O software analítico moderno pode eliminar a dependência de um intermediário,
utilizando diretamente fontes confiáveis, como SQL, Oracle, SPSS, AWS,
Snowflake, Salesforce e Marketo. Isso significa que os analistas podem
adquirir os dados críticos para seus relatórios agendados regularmente, assim
como realizar novos projetos analíticos por conta própria.
Exploração dos dados
O exame e o perfil dos dados ajudam os analistas a entenderem como sua análise
começará a se moldar. Os analistas podem utilizar análises visuais e
estatísticas resumidas, como intervalo, média e desvio padrão, para obter uma
visão inicial das suas informações. Se os dados forem muito grandes, a
segmentação pode facilitar.
Durante essa fase, os analistas também devem avaliar a qualidade dos seus
conjuntos de dados. Os dados estão completos? Os padrões obtidos foram o
esperado? Se não, por quê? Os analistas devem discutir o que estão observando
com os proprietários dos dados, investigar qualquer surpresa ou anomalia e
considerar se é possível melhorar a qualidade. Embora possa parecer
decepcionante desqualificar um conjunto de dados com base em baixa qualidade,
é uma mudança sábia a longo prazo. A baixa qualidade é amplificada quando os
processos de analytics são realizados.
Limpeza dos dados
Durante a fase de exploração, os analistas podem notar a necessidade de
reestruturação das informações para a melhoria da qualidade. É aqui que surge
a necessidade de limpeza dos dados. A limpeza dos dados inclui:
- Correção de erros de entrada
- Remoção de duplicações ou outliers
- Eliminação de dados ausentes
- Mascaramento de informações sensíveis ou confidenciais, como nomes ou
endereços
Transformação dos dados
Os dados têm muitas formas, tamanhos e estruturas. Alguns estão prontos para
análise, enquanto outros conjuntos podem parecer um idioma estrangeiro.
Transformar informações para garantir que estejam em um formato ou estrutura
que possa responder às perguntas que estão sendo feitas, é uma etapa essencial
para a criação de resultados significativos. Isso varia de acordo com o
software ou idioma que um analista utiliza em seu analytics.
Estes são alguns exemplos comuns de transformação dos dados:
- Girar ou alterar a orientação dos dados
- Converter formatos de data
- Agregar dados de vendas e desempenho ao longo do tempo
Data preparation em uma análise mais ampla
Um preparo sólido das informações é a base de análises válidas e avançadas. É
uma parte fundamental do ecossistema de análise mais amplo conhecido como
Analytic Process Automation.
Com os recursos de preparo e automação de dados fornecidos pela tecnologia
Analytic Process Automation, os profissionais podem controlar o tempo e a
energia mental que antes gastavam em trabalhos manuais.
Comece o preparo de dados
Uma solução como a plataforma Alteryx Analytic Process Automation™ pode ajudar
você a acelerar o processo de preparo, sem sacrificar a qualidade das
informações. Além disso, ela ajuda a tornar o processo replicável e acessível
para o restante da sua empresa.
A plataforma Alteryx empodera analistas, citizen data scientists, cientistas
de dados e TI para transformar dados em resultados. Isso significa que você
pode democratizar dados e análises, otimizar e automatizar processos e
aprimorar a sua força de trabalho simultaneamente.
Nessa era de conjuntos de dados extremamente grandes, uma plataforma que pode
preparar, processar e automatizar o seu analytics é um pré-requisito para o
sucesso da sua empresa.
A plataforma Alteryx torna o preparo e análise intuitiva, eficiente e
agradável. Além do volume incrível de blocos de construção, o Alteryx também
torna mais rápido e fácil do que nunca documentar, compartilhar e dimensionar
o trabalho essencial que é o preparo de dados.
Mas não leve em consideração apenas o que dizemos. Faça um teste hoje mesmo.