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Data Profiling

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O que é data profiling?

Data profiling consiste na criação de perfis de dados para ajudar a descobrir, entender e classificar os dados, ao identificar suas características e avaliar a qualidade. O processo permite revelar se os dados são completos ou exclusivos, detectar erros e padrões atípicos, e determinar o grau de aproveitamento. Com isso, empresas podem se beneficiar de análises precisas, decisões mais eficazes e economizar recursos significativos.

Por que data profiling é importante?

Nos EUA, a baixa qualidade de dados pode custar mais de US$ 3 trilhões por ano às empresas, devido à desconfiança sobre a imprecisão da informação, processos de limpeza repetitivos, além da busca constante por fontes de dados adicionais para validar a acurácia. A criação de perfis garante resultados mais confiáveis, permitindo que organizações possam entender e avaliar propriedades de dados, identificar falhas de qualidade e, garantir que as informações atendam aos padrões estatísticos e organizacionais.

Tipos de data profiling

Existem diversas técnicas para a criação de perfis de dados, mas todas se enquadram em três categorias principais: estrutura, conteúdo e relações entre os perfis. Para entender o processo de data profiling e como essas etapas funcionam juntas, imagine a fusão recente de uma empresa e a necessidade de integrar dados de um sistema de CRM ao outro. Traçar perfis vai ajudar a compreender melhor os aspectos e capacidade da fonte (do sistema antigo) e do destino (novo sistema), ao examinar o formato, assim como a qualidade das informações e, as relações entre os diferentes campos e tabelas do banco de dados.

O processo de data profiling

Identificação da estrutura

O primeiro passo para a criação do perfil de qualquer dado, seja um banco de dados completo ou apenas um arquivo, é analisar a estrutura e o formato. Algumas perguntas que devem ser feitas ao definir o modelo da estrutura:

  • Qual é o tamanho total do conjunto de dados?
  • Que tipos de dados ele possui? (por exemplo, cadeia de caracteres, floats, data/hora, booleano, elementos geográficos)
  • Os dados estão formatados de maneira consistente e adequada? Isso é importante quando se trata da migração de dados para outro repositório.

Após solucionar as questões acima, identifique e classifique os dados com os resultados para melhorar a usabilidade.<br>
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Identificação do conteúdo

Observar o conteúdo, tanto do ponto de vista cognitivo quanto visual, é capaz de proporcionar uma visão mais clara dos dados e apontar onde existem lacunas ou falhas. Quando fazemos o perfil do conteúdo, devemos tentar:

  • Executar um resumo estatístico, com valores mínimo/máximo para campos numéricos e frequência de valores para campos de categorias
  • Verificar o número de valores nulos, espaços em branco e dados isolados para obter insights sobre o intervalo, qualidade dos dados e determinar a relevância de um campo
  • Procurar falhas de sistema como erros ortográficos e representações de variáveis (como, por exemplo, "Doutor" versus "Dr."), que podem atrapalhar o processo analítico
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Identificação de relações 
A identificação das principais relações pode direcionar esforços de retenção e destacar onde há necessidade de transformar os dados para aumentar a eficácia. Uma relação pode ser tão simples quanto uma fórmula presente na célula de uma planilha, que faz referência a outra célula, ou tão complexa quanto uma tabela com dados agregados de vendas, gerados a partir de diversas tabelas atualizadas periodicamente.
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Como o data profiling pode ser utilizado?

Empresas coletam volumes de dados cada vez maiores, mas sem processos e ferramentas adequadas, elas desperdiçam a chance de utilizá-los de forma eficiente. Através da criação de perfis, elas podem organizar e gerenciar os dados para revelar insights relevantes e valiosos. Alguns métodos para criar perfis podem ajudar a:

  • Integrar dados de várias fontes e determinar a qualidade da informação antes de introduzir no data lake da empresa
  • Fornecer insights sobre bases de clientes para aumentar a produtividade, ampliar as vendas e prevenir possíveis fraudes

Como começar a utilizar o processo de data profiling?

Em muitas organizações, o processo para a criação de perfis depende de profissionais com formação técnica, como também daqueles sem conhecimentos especializados. A plataforma Alteryx Analytic Process (APA)™ facilita o acesso com ferramentas que ajudam a definir a estrutura, o conteúdo e relações dos perfis de dados:

  • Ferramenta Dados de Entrada para integrar qualquer tipo de dados na interface do Alteryx Designer
  • Ferramenta Perfil de Dados Básico para criar perfis e analisar automaticamente, fornecendo metadados para cada campo
  • Ferramenta Navegar para explorar gráficos e tabelas, mostrar os principais valores, estatísticas importantes e a "configuração" geral de um conjunto de dados
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