O que é perfil de dados?
Data profiling é o processo de 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 a usabilidade. Com isso, empresas podem se beneficiar de análises precisas, decisões mais eficazes e economizar recursos significativos.
Por que o perfil de dados é importante?
Nos EUA, a baixa qualidade de dados pode custar mais de US$ 3 trilhões por ano às empresas, devido a desconfiança quanto à precisão das informações, processos de limpeza repetitivos e busca de fontes de dados adicionais para validar a acurácia. A criação de perfis garante resultados mais confiáveis, permitindo que organizações entendam e verifiquem propriedades de dados, identifiquem falhas de qualidade e garantam que as informações atendam aos padrões estatísticos e organizacionais.
Tipos de perfil de dados
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 criação do perfil de dados 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 e a qualidade das informações e as relações entre os diferentes campos e tabelas do banco de dados.
Identificação da estrutura
O primeiro passo na 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, strings, floats, data e hora, booleano, objetos geográficos)?
- Os dados estão formatados de maneira consistente e adequada? Isso é importante quando se trata da migração de dados para outro repositório.
Após responder às questões acima, identifique e classifique os dados com os resultados para melhorar a usabilidade.
Identificação do conteúdo
Observar o conteúdo, tanto do ponto de vista cognitivo quanto visual, pode 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" e "Dr."), que podem atrapalhar o processo analítico
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.
Como o perfil de dados 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 inteligente. Através da criação de perfis, elas podem organizar e gerenciar os dados para revelar insights relevantes e valiosos. A criação do perfil dos dados:
- 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 perfil de dados?
Em muitas organizações, o processo para a criação de perfis depende de profissionais com formação técnica, como também daqueles sem conhecimentos especializados. O Alteryx Analytics Automation Platform torna a tarefa acessível por meio de 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