O Automatizado, Nenhum código Pilha de dados
Saiba como Astera O Data Stack pode simplificar e agilizar o gerenciamento de dados da sua empresa.
Aumente a confiabilidade dos dados com a limpeza de dados
Um dos ativos mais vitais de uma empresa são seus dados, o que torna o bom gerenciamento de dados a chave para administrar um império empresarial de sucesso. À medida que as organizações crescem, seu volume de dados aumenta, dificultando a identificação manual de imprecisões ou erros que possam conter.
Dados incorretos podem custar grandes somas de dinheiro. Portanto, as empresas devem garantir que seus dados corporativos sejam limpos, de boa qualidade, livres de erros e prontamente disponíveis para geração de relatórios e análises para serem econômicos e eficientes em termos de tempo. É aqui que a depuração de dados entra em ação.
Vamos começar entendendo por que é essencial e como as ferramentas de depuração de dados simplificam esse processo.
O que é a depuração de dados?
Depurar dados é limpar dados brutos e traduzi-los em um formato preciso, limpo e sem erros. Os dados podem estar errados por vários motivos, como formatação inadequada, erros humanos durante a entrada de dados, falta de dados, etc.
A depuração de dados melhora qualidade de dados removendo dados duplicados, incorretos, incompletos ou mal formatados.
É diferente da limpeza de dados?
Limpeza de dados e depuração de dados são freqüentemente usados como sinônimos. Em um nível superficial, os dois termos podem ser usados de forma intercambiável. No entanto, a limpeza e a depuração de dados diferem em nível técnico. Limpeza de dados é o termo mais amplo para preparar dados prontos para análise. A depuração de dados está sob a égide da limpeza de dados, que lida com a remoção de inconsistências de dados e garante a formatação adequada.
Importância da eliminação de dados
Eficaz limpeza de dados ou a depuração é essencial, pois ajuda as empresas a direcionar seus recursos para atividades que agregam valor, em vez da limpeza e depuração manual de dados. Simultaneamente, destaca oportunidades de redução de custos. Com dados limpos e confiáveis em mãos, as empresas podem executar operações diárias sem problemas e tomar decisões mais precisas no longo prazo.
Considere o exemplo de uma função de Logística em uma empresa de comércio eletrônico.
Suponha que a empresa tenha dados de clientes limpos e consistentes em mãos. A empresa pode acessar informações cruciais prontamente, como quais regiões geram mais pedidos, quais produtos são populares no momento e o tamanho médio do pedido.
Armado com essas informações, o departamento pode organizar seus processos de armazenamento e entrega para garantir atendimento de pedidos mais rápido e econômico, gerenciamento de informações do cliente e análises de mercado e tendências de vendas mais precisas. Essas informações devem ser seguras e confiáveis para que o negócio possa tomar decisões acertadas para montar estratégias de sucesso.
Em comparação, dados errôneos ou falhos tornariam a análise incorreta, o que pode levar a:
- Processos demorados
- Custos adicionais
- Trabalho adicional é necessário para corrigir os erros
- Eficiência mais baixa
- Menos produtividade
- Má tomada de decisão
A longo prazo, problemas persistentes de qualidade de dados podem levar sua empresa a perder clientes devido à crescente ineficiência e constantes falhas de comunicação. Portanto, é essencial ter uma estratégia de qualidade de dados em vigor.
Uma organização reúne dados de várias fontes externas e internas. Para obter o uso máximo e válido dos dados, eles devem ser limpos e compilados antes de passar por outros processos.
Fonte: Allied Infoline
Como a depuração de dados simplifica o gerenciamento de dados
A depuração de dados desempenha um papel vital em uma ampla gama de processos de gerenciamento de dados, como:
Integração de Dados
Um dos principais processos de gerenciamento de dados é Integração de Dados. É o processo de combinar dados de diferentes fontes para consolidá-los em uma única plataforma. Uma ferramenta de limpeza de dados limpa os dados recebidos para que o conjunto de dados integrado seja padronizado e formatado antes de ser alimentado no sistema de destino.
Migração de dados
Migração de dados envolve a transferência de arquivos de um sistema para outro. É essencial manter a qualidade e a consistência dos dados durante essa transferência para que os dados de destino sejam formatados e estruturados corretamente e não haja duplicação. O processo de transferência também envolve um grande volume de dados. As ferramentas de depuração de dados ajudam a limpar suas informações com eficiência, garantindo melhor qualidade de dados em toda a empresa.
Transformação de Dados
Todos os dados devem ser transformados antes de serem carregados no destino de sua escolha para atender aos critérios do sistema de formato, estrutura, etc. Transformação de Dados envolve a aplicação de regras, filtros e expressões específicas aos dados antes de carregá-los em um sistema. Uma ferramenta de depuração de dados ajuda a limpar os dados usando transformações integradas, permitindo que você atenda aos requisitos operacionais ou técnicos desejados com antecedência.
Processo ETL
A depuração de dados ajuda a preparar dados para relatórios e análises durante o processo ETL (extração, transformação e carregamento). A preparação de dados garante que apenas dados de alta qualidade sejam usados para tomada de decisão e análise. Por exemplo, uma empresa de varejo recebe dados de várias fontes, como um CRM ou um sistema ERP, contendo informações incorretas ou dados duplicados.
Uma boa ferramenta de depuração de dados identificaria as inconsistências nos dados e as corrigiria. Os dados limpos serão convertidos no formato padrão e carregados em um banco de dados de destino ou data warehouse.
Etapas de depuração de dados
Aqui estão algumas etapas que você pode seguir para garantir que seus dados sejam limpos adequadamente:
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Identificar problemas de qualidade de dados:
Comece analisando os dados para identificar possíveis problemas de qualidade. Isso envolve examinar os dados em busca de inconsistências, erros, duplicatas, valores ausentes, problemas de formatação e outras anomalias que podem afetar a qualidade dos dados.
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Definir regras de qualidade de dados:
Estabeleça regras de qualidade de dados com base nos requisitos de negócios e nas melhores práticas do setor. Essas regras definem os critérios que os dados devem atender para serem considerados limpos e precisos. Por exemplo, as regras podem especificar intervalos de valores válidos, formatos de dados, restrições de exclusividade ou requisitos de integridade referencial.
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Limpar e padronizar dados:
Aplique técnicas de limpeza para resolver problemas de qualidade de dados. Isso inclui remover ou corrigir erros, preencher valores ausentes, padronizar formatos e resolver inconsistências. Técnicas como análise de dados, validação de dados e transformação de dados são empregadas para alinhar os dados com as regras de qualidade definidas.
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Remover duplicatas:
Identifique e elimine registros duplicados do conjunto de dados. Dados duplicados podem levar a imprecisões e distorcer os resultados da análise. Técnicas como comparação de registros, correspondência difusa e algoritmos de desduplicação de dados são usados para identificar e remover duplicatas com eficiência.
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Lidar com dados ausentes:
Desenvolva estratégias para lidar adequadamente com os dados ausentes. Dependendo da situação, você pode optar por descartar registros incompletos, imputar valores ausentes usando técnicas estatísticas ou coletar informações adicionais de fontes confiáveis para preencher as lacunas.
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Endereço de inconsistências:
Resolva inconsistências nos dados. Isso pode envolver a identificação e retificação de discrepâncias entre campos de dados relacionados, como garantir consistência entre nomes e IDs correspondentes ou alinhar dados com padrões predefinidos ou dados de referência.
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Processo de depuração de dados do documento:
Mantenha uma documentação abrangente do processo de depuração de dados. Isso inclui registrar as etapas de limpeza executadas, as regras de qualidade de dados aplicadas e quaisquer suposições feitas durante o processo. A documentação garante transparência, facilita análises futuras e auxilia na solução de problemas.
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Monitore e atualize regularmente:
A depuração de dados é um processo contínuo. Monitore regularmente a qualidade dos dados, identifique problemas emergentes e refine o processo de depuração de dados de acordo. Mantenha-se proativo na manutenção da qualidade dos dados e faça ajustes à medida que os dados evoluem ou surgem novos requisitos de qualidade.
Embora isso possa parecer muito trabalhoso, as ferramentas automatizadas de depuração de dados eliminam muitas etapas manuais na preparação de seus dados.
Benefícios das ferramentas de limpeza de dados
As ferramentas de depuração de dados podem ajudá-lo a pular o processo tedioso e manual de limpeza de dados, poupando-lhe o trabalho de examinar as entradas individualmente, linha por linha, e inspecioná-las em busca de invalidez, valores ausentes, etc. Em vez disso, a ferramenta limpa os dados por meio de transformações integradas.
Por exemplo, considere a lista de leads entregue por sua equipe de marketing. Imagine passar pelo nome de cada contato para verificar os endereços completos, números de telefone e IDs de e-mail. Entradas de leads erradas podem criar problemas operacionais e levar ao desperdício de tempo.
As ferramentas de depuração de dados podem ajudá-lo a remover erros por meio de processos automatizados para inspecionar sistematicamente os dados, usando diferentes regras e algoritmos para identificar e corrigir quaisquer falhas. Assim, tornando a análise e a inteligência de negócios mais diretas e eficazes.
Os dados depurados melhoram a qualidade dos dados corporativos, tornando-os prontamente disponíveis para análises de dados precisas e valiosas. Assim, tornando-os um investimento empresarial digno.
Como simplificar o processo de depuração de dados
Astera Centerprise oferece aos usuários corporativos uma solução fácil de depuração, limpeza e integração de dados. A solução possui conectores integrados que podem recuperar informações de diferentes fontes de dados.
Várias transformações e processos automatizados de validação de dados ajudam os usuários a executar várias tarefas relacionadas a dados, incluindo depuração de dados, limpeza de dados, qualidade de dados e entrega de conjuntos de dados padronizados para o destino escolhido.
Centerprise contém recursos, como Transformação de Limpeza de Dados, que pode ser usado para limpar e obter um conjunto de dados limpo para uso posterior.
Vamos ver como limpar dados usando a transformação de limpeza de dados em Centerprise.
Figura 1- Conjunto de dados contendo espaços em branco e problemas de formatação
O conjunto de dados mostrado na Figura 1 contém informações sobre diferentes clientes e, como você pode ver, há alguns espaços em branco entre os códigos postais e não está formatado corretamente. Assim, usaremos a transformação Data Cleanse neste conjunto de dados.
Figura 2 - Recursos da transformação de limpeza de dados
A Figura 2 mostra as várias opções de limpeza presentes nesta transformação. Você pode remover espaços em branco, letras, dígitos e pontuação ou especificar quaisquer outros caracteres que deseja remover. Em segundo lugar, você pode substituir caracteres nulos ou localizar e substituir quaisquer outros caracteres aplicando várias opções nos campos com um clique. Você também pode usar expressões personalizadas para limpar seus dados.
A Figura 3 mostra a visualização de dados após aplicar a transformação Data Cleanse.
Figura 3- Conjunto de dados limpo
Como você pode ver, todos os espaços em branco foram removidos e os dados agora estão formatados corretamente. Além disso, pode ser transferido para qualquer destino de sua escolha.
Outras transformações como Criação de perfil de dados e Regras de qualidade de dados permitir que os usuários definam o perfil de conjuntos de dados para obter uma análise estatística e definir padrões de qualidade para identificar registros que contêm erros ou avisos.
Simplifique a depuração de dados com Astera Centerprise
A interface fácil de usar e as transformações de arrastar e soltar no Astera Centerprise simplificar a depuração de informações. Ele permite que usuários de negócios e analistas de dados limpem conjuntos de dados de alto volume em apenas alguns minutos sem escrever código. Os usuários também podem configurar pipelines de dados automatizados. Esses pipelines usam recursos de automação e agendamento de tarefas para executar tarefas de depuração de dados sem nenhuma intervenção manual. Dados depurados e limpos podem ajudá-lo a economizar tempo e recursos substanciais ao transformar dados.
