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Data wrangling

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O que é data wrangling?

Organizações lidam com grandes volumes de dados brutos e prepará-los para análise pode ser uma tarefa demorada e dispendiosa. O processo de data wrangling ameniza essa sobrecarga ao transformar, limpar e enriquecer as informações para torná-las mais aplicáveis, úteis e consumíveis. Ao contrário do pré-processamento ou do preparo de dados, esse tratamento ocorre em todas as etapas da análise e da construção de modelos analíticos.

O processo contribui para melhorar a qualidade dos dados analisados. Assim, ao invés de perder tempo e recursos ao lidar com consequências de dados ruins, empresas podem gerar análises precisas e relevantes para promover soluções, decisões e resultados aprimorados.

Como funciona o processo de data wrangling?

Como funciona o processo de data wrangling?

O processo de data wrangling inclui cinco etapas principais: explorar, transformar, limpar, enriquecer e armazenar.

Explorar: a exploração ou descoberta de dados é uma forma de identificar padrões, tendências e valores ausentes ou incompletos em um conjunto de dados. Grande parte da exploração acontece antes da produção de relatórios, visualizações ou treinamento de modelos, mas também é comum observar detalhes surpreendentes e insights inéditos durante a análise do conjunto de dados.
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Transformar: a transformação ou estruturação de dados é fundamental. Caso contrário, pode comprometer o restante do processo em andamento. Para isso, é necessário definir o tipo e o formato dos dados adequados para a criação de relatórios, visualizações, processos analíticos ou modelos. É possível ainda incluir novas variáveis (também conhecidas como características) e executar funções estatísticas sobre os dados.
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Limpar: muitas vezes, as informações contêm erros causados pela entrada manual, dados incompletos, coletados automaticamente através de sensores ou até mesmo, falhas nos equipamentos. A limpeza de dados corrige essas discrepâncias, eliminando duplicações e anomalias (se necessário), além de excluir dados ausentes e atribuir valores faltantes com base na modelagem estatística ou condicional para aprimorar a qualidade das informações.
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Enriquecer: o enriquecimento ou a combinação torna um conjunto de dados mais valioso ao incorporar fontes adicionais como estatísticas confiáveis de terceiros, dados firmográficos ou demográficos. O processo de enriquecimento também ajuda a revelar insights adicionais sobre uma empresa ou desencadear novas ideias para coletar e armazenar detalhes dos clientes no futuro. Essa é a oportunidade ideal para refletir de forma estratégica sobre os dados complementares que podem contribuir para criar relatórios, modelos ou processos de negócios.
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Armazenar: a última parte do processo consiste em armazenar ou preservar o produto final, além de todas as etapas e transformações  realizadas para garantir o controle, compreensão e reprodução posterior.
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O futuro do processo de data wrangling

A manipulação de dados costumava exigir desenvolvedores ou especialistas em TI com conhecimentos profundos de gestão de bancos de dados e experiência em SQL, R e Python. A automação de processos analíticos (APA) transformou isso, eliminando planilhas confusas e tornando fácil para cientistas de dados, analistas e profissionais de TI, realizar o tratamento e análise de dados complexos.

Como começar a utilizar o processo de data wrangling?

A plataforma Alteryx APA™ oferece uma interface gráfica, facilitando o trabalho de documentar, compartilhar e dimensionar dados cruciais de maneira auditável e repetível. Módulos com pouco ou nenhum código permitem arrastar e soltar,  ou abordar apenas uma linha de programação por vez. Usuários também podem salvar trabalhos em outros formatos semelhantes aos arquivos de planilhas ou modelos de dados mais abrangentes em uma plataforma compartilhada.

As ferramentas para o tratamento de dados são incorporadas em cada estágio da plataforma Alteryx APA:
  • Recursos de transformação, incluindo as ferramentas Organizar, Sumarizar e Transpor
  • Capacidade de preparo e limpeza, tais como as ferramentas Fórmula, Filtrar e Limpeza de Dados
  • Soluções para o enriquecimento de dados, que incluem insights de localização, perspectivas de negócios e análise comportamental
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