Tudo em um negócio depende de dados, desde a tomada de decisões estratégicas até as operações do dia a dia. No entanto, em sua forma bruta, os dados não são valiosos, especialmente quando uma grande quantidade de dados e fontes distintas estão envolvidas.
É aqui que entra a manipulação de dados, que ajuda a traduzir os dados para o formato necessário para que possam ser facilmente limpos e mapeados para extração de insights.
Este blog ilustrará o conceito de manipulação de dados em detalhes e explorará mais a fundo a necessidade de ferramentas de manipulação de dados para empresas. Também compartilharemos algumas dicas e etapas para otimizar o processo de manipulação de dados.
O que é manipulação de dados?
Manipulação de dados é o processo de mudar ou alterar dados para torná-los mais legíveis e organizados, gerar novos insights e atender a requisitos específicos. Normalmente envolve a criação, organização e exclusão de pontos de dados para facilitar decisões informadas.
A manipulação de dados é uma etapa crucial em atividades como preparação de dados, mineração de dados e análise de dados.
A utilização eficaz de dados exige a implementação de métodos relevantes de manipulação de dados, que este blog também aborda em detalhes.
Exemplos de manipulação de dados
Aqui estão alguns exemplos de manipulação de dados:
- Análise do cliente: As equipes de marketing usam a manipulação de dados para segmentar os clientes por histórico de compras, padrões comportamentais e informações demográficas. Essa segmentação permite que o pessoal de marketing adapte suas mensagens, organize experiências personalizadas do cliente e aumente a retenção de clientes.
- Relatório financeiro: Os departamentos de finanças e contabilidade manipulam dados financeiros para criar relatórios, demonstrações de resultados e balanços. As organizações podem avaliar o desempenho e a lucratividade calculando as principais métricas e agregando dados transacionais.
- Análise de saúde: As técnicas de manipulação de dados no setor da saúde permitem que os prestadores analisem pesquisas médicas, ensaios clínicos e informações de pacientes. Agregar dados de pacientes, determinar fatores de risco e prever resultados permite que as instalações de saúde melhorem o atendimento ao paciente e otimizem o fornecimento de tratamento.
- Análise de vendas: As empresas dos setores de varejo e comércio eletrônico manipulam dados de vendas para permitir a análise de tendências. A manipulação de dados também permite que os fornecedores identifiquem seus produtos mais vendidos e prevejam a demanda.
- Gerenciamento do site: Proprietários e administradores de sites podem usar logs de servidores web para localizar as páginas web mais visualizadas, fontes de tráfego e muito mais. Isso os ajuda a identificar áreas de melhoria e a reorientar seus esforços de otimização conforme necessário.
O que é o Linguagem de manipulação de dados?
Data Manipulation Language (DML) é uma linguagem de programação de computador usada para inserir, recuperar e atualizar dados em seu banco de dados. Ela também pode tornar os dados mais organizados ou legíveis por meio da Data Manipulation Language. A DML oferece operações que permitem tais modificações por meio de solicitações do usuário, tornando os dados fáceis de limpar e mapear para análise posterior.
A implementação de DML pode variar entre sistemas de gerenciamento de banco de dados, mas alguns comandos são padronizados. Esses comandos são:

Selecionar
Este comando instrui o banco de dados quais dados ele deve selecionar para manipulação posterior e onde estão localizados.
Exemplo: `SELECT * FROM Clientes WHERE RegistrationDate > '2024-03-20' ; `
inserção
'Inserir' permite aos usuários adicionar novos dados ao banco de dados, fornecendo as colunas nas quais os novos valores serão inseridos e os valores que serão inseridos.
Exemplo: `INSERT INTO Produtos (ProductID, ProductName, Categoria) VALUES (1, 'XYZ Data Tool', 'Software'); `
Atualizar
Isso permite que os usuários atualizem os dados existentes de um banco de dados. Ele informa ao banco de dados quais dados precisam de atualizações, para onde irão os novos dados e se os novos registros de dados devem ser atualizados individualmente ou coletivamente.
Exemplo: `ATUALIZAÇÃO Produtos SET Preço = Preço * 1.1 WHERE Categoria = 'Móveis' ; `
Apagar
'Excluir' realiza a remoção de dados descrevendo ao banco de dados quais dados excluir e onde localizá-los.
Exemplo: `DELETE FROM Alunos ONDE Nota = '12th'; `
Esses quatro comandos também são os principais comandos DML em Linguagem de consulta estruturada (SQL), uma linguagem de manipulação de dados comumente usada. No SQL, esses comandos são combinados com sintaxe específica e cláusulas opcionais para auxiliar na atualização e recuperação de dados em um banco de dados relacional.
Por que a manipulação de dados é importante?
A manipulação de dados tem importância substancial devido a vários fatores, incluindo os seguintes:
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Garantia de Qualidade de Dados
Os dados brutos estão sujeitos a erros, valores ausentes e inconsistências — mas a manipulação de dados ajuda a limpá-los, validá-los, transformá-los e padronizá-los. Sem a manipulação de dados, seria um desafio para as organizações garantir a confiabilidade, integridade e precisão dos seus dados.
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Geração de insights
A manipulação de dados permite que as empresas obtenham insights significativos e reconheçam padrões e tendências em seus dados. Métodos como agregação, resumo e visualização de dados levam as empresas a informações acionáveis que orientam sua tomada de decisão.
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Integração de Dados
As empresas hoje trabalham com fontes de dados heterogêneas que produzem grandes volumes de dados em formatos distintos. A manipulação de dados é vital para integrar esses conjuntos de dados distintos. Ele fornece uma visão unificada dos ativos de dados, harmonizando estruturas de dados e padronizando formatos — permitindo uma integração suave de dados e garantindo a interoperabilidade.
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Consistência de formato
Os dados organizados de maneira unificada e ordenada ajudam os usuários de negócios a tomar melhores decisões.
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Visão histórica
O acesso rápido aos dados de projetos anteriores pode ajudar uma organização a tomar decisões em relação à projeção de prazos, produtividade da equipe, alocação de orçamento, etc.
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Eficiência aprimorada
Uma empresa pode isolar e até reduzir variáveis externas ao ter dados mais organizados para contribuir para a sua eficiência geral.
O Processo de Manipulação de Dados
O processo passo a passo para manipulação de dados é o seguinte:
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Coleta e Aquisição de Dados
A manipulação de dados começa com dados brutos de fontes como Interfaces de programação de aplicativos (APIs), arquivos ou bancos de dados. Dados brutos são armazenados em formatos estruturados, não estruturados ou semiestruturados.
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Pré-processamento de dados
Pré-processando é necessário para eliminar inconsistências, erros e discrepâncias dos dados brutos. Processos como desduplicação, normalização, imputação e detecção de valores discrepantes melhoram a qualidade dos dados, preparando-os para análise.
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Transformação e enriquecimento de dados
A próxima etapa envolve transformando e enriquecendo os dados. Os dados são agregados, resumidos e filtrados para conseguir isso. As equipes criam novas variáveis derivadas, calculam novas métricas e unem conjuntos de dados para enriquecimento de dados.
Essas três etapas constituem o núcleo do processo de manipulação de dados. Depois que essas etapas forem concluídas, os analistas realizam as seguintes ações:
- Eles interpretam e comunicam suas descobertas às partes interessadas. Recursos como painéis interativos, apresentações e relatórios são usados para transformar insights complexos em recomendações acionáveis. Ao fazer isso, os analistas conectam os aspectos técnicos da manipulação de dados com a aplicação prática dos insights.
- Eles revisam e ajustam suas análises com base em novos dados e no feedback das partes interessadas. A natureza iterativa da manipulação de dados ajuda os analistas a melhorar de forma consistente, praticar a adaptabilidade, refinar seus modelos de dados conforme necessário e se beneficiar de novos insights ao longo do tempo. Em última análise, isso leva a uma tomada de decisão mais eficaz baseada em dados.
A manipulação de dados envolve técnicas e métodos abrangentes para transformar dados brutos em insights valiosos.
Filtragem e subconjunto
Um usuário seleciona um subconjunto de dados que corresponde a determinadas condições ou critérios de filtragem e subconjunto. Essas técnicas ajudam a filtrar pontos de dados indesejados ou irrelevantes, criando um conjunto de dados mais relevante que ajuda a gerar insights mais precisos.
Classificando e ordenando
A classificação organiza os dados em uma ordem especificada — como cronológica, alfabética ou numérica — tornando-os mais organizados e fáceis de avaliar. A classificação também simplifica a visualização e análise adicionais, uma vez que os dados classificados são mais simples de representar graficamente ou resumir.
Agregação e Agrupamento
Agregação combina pontos de dados em estatísticas resumidas, como médias, contagens ou totais, por meio de várias funções. O agrupamento usa atributos ou critérios compartilhados para classificar os dados em subconjuntos. Essas técnicas oferecem vários níveis de granularidade para resumo, análise e comparações.
Unindo e Mesclando
Durante a união e fusão, os dados de vários conjuntos de dados ou fontes são combinados em um único conjunto de dados. Estas técnicas integram dados de diferentes fontes, resultando em conjuntos de dados mais enriquecidos e precisos e permitindo análises aprofundadas que consideram diversas dimensões de dados.
Tabelas dinâmicas e tabelas cruzadas
Softwares de planilha como o Excel freqüentemente usam tabelas dinâmicas e tabelas cruzadas para resumir dados e analisá-los em formato tabular. Essas ferramentas permitem a manipulação e reorganização dinâmica de dados para auxiliar na identificação de tendências, relacionamentos e padrões.
Funções de transformação de dados
As funções de transformação de dados podem incluir conversões de data/hora, manipulações de strings e cálculos matemáticos. Essas funções permitem aos usuários derivar novas métricas ou variáveis de dados existentes, transformando dados de uma estrutura ou formato para outro. A transformação de dados em formatos consistentes, a criação de novos recursos ou variáveis e a conversão de tipos de dados aumentam a confiabilidade e a qualidade dos dados.
Funções de janela e funções analíticas
Funções de janela e funções analíticas estão entre as técnicas SQL mais avançadas. Eles permitem análises e cálculos em subconjuntos de dados. Os usuários podem usar essas funções para classificar dados, calcular médias móveis e realizar procedimentos analíticos mais complexos.
Análise de texto e sentimento
As técnicas de análise de texto e sentimento manipulam dados textuais para extrair insights. Tipos comuns de dados textuais incluem respostas de pesquisas, questionários, atividades em mídias sociais, avaliações de clientes e transcrições de bate-papos. Essas técnicas aproveitam algoritmos de processamento de linguagem natural (PNL) para analisar texto, identificar sentimentos e extrair as informações necessárias.
Ferramentas de manipulação de dados: como elas ajudam?
As ferramentas de manipulação de dados podem modificar os dados para torná-los mais fáceis de ler ou organizar. Essas ferramentas permitem que os usuários identifiquem padrões em dados que, de outra forma, não seriam óbvios. Por exemplo, uma ferramenta de manipulação de dados pode organizar um registro de dados em ordem alfabética para que entradas discretas sejam mais fáceis de encontrar.
As ferramentas de manipulação de dados podem modificar os dados para torná-los mais fáceis de ler ou organizar. Essas ferramentas permitem que os usuários identifiquem padrões em dados que, de outra forma, não seriam óbvios. Por exemplo, uma ferramenta de manipulação de dados pode organizar um registro de dados em ordem alfabética para que entradas discretas sejam mais fáceis de encontrar.
Tipos de ferramentas de manipulação de dados
Diferentes tipos de ferramentas oferecem diferentes níveis de funcionalidade de manipulação de dados. Vejamos as mais populares:
- Software de planilha: Ferramentas como o Microsoft Excel oferecem recursos básicos de manipulação de dados, como classificação, filtragem e cálculos simples.
- Software Estatístico: Programas como R, SAS e SPSS fornecem funções estatísticas avançadas e ferramentas de análise para manipulação de dados.
- Linguagens de programação: Python, R e Julia, juntamente com bibliotecas como o Pandas, oferecem recursos poderosos de manipulação de dados para filtrar, mesclar e transformar conjuntos de dados.
- Sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBD): Sistemas como MySQL e PostgreSQL permitem tarefas de manipulação de dados, como selecionar, atualizar e unir dados usando SQL.
- Ferramentas de integração de dados: Plataformas como Astera habilitar tarefas de manipulação de dados, como limpeza e transformação de dados de diversas fontes.
- Ferramentas de Business Intelligence (BI): Ferramentas como Tableau e Power BI permitem que os usuários manipulem e visualizem dados para obter insights e tomar decisões por meio de painéis interativos.
- Ferramentas de manipulação de dados: Ferramentas de manipulação de dados automatizam tarefas de preparação de dados, como limpeza e enriquecimento de dados de diversas fontes.
- Ferramentas de processamento de texto: NLTK e Apache Lucene fornecem funcionalidades para manipular e analisar dados de texto, incluindo tokenização e análise de sentimentos.
Além dessas ferramentas, linguagens de programação como R, Python, SQL e Java permitem a manipulação de dados com funções, pacotes e bibliotecas integradas. No entanto, a codificação é, em última análise, um processo manual. Independentemente da flexibilidade e do controle dessas linguagens, a manipulação manual de dados consome tempo e exige muito trabalho.
As ferramentas de manipulação de dados oferecem uma alternativa mais rápida e conveniente, especialmente para tarefas de manipulação que envolvem grandes conjuntos de dados. Essas ferramentas são amplamente utilizadas durante a integração para tornar os dados compatíveis com o sistema de destino.
Melhores Práticas
A manipulação de dados torna-se mais eficaz e benéfica quando certas práticas recomendadas são implementadas. Aqui estão cinco dos mais importantes:
1. Compreendendo os dados
Antes de manipular os dados, é essencial compreender seu formato, conteúdo e estrutura. Esse conhecimento pode ajudar a direcionar o processo de manipulação e, ao mesmo tempo, minimizar erros.
2. Limpeza de dados
Dados de limpeza antes da manipulação remover erros, inconsistências, valores ausentes e duplicatas. Esta etapa garante que a análise e o processamento subsequentes utilizem dados confiáveis e precisos.
3. Padronização de dados
A padronização de formatos e convenções de dados promove compatibilidade e consistência entre vários sistemas e fontes. O processo de padronização pode incluir a avaliação de convenções de nomenclatura, formatos de data, unidades de medida e outros atributos.
4. Prevenindo mutação nos dados originais
Em vez de modificar o conjunto de dados original, é melhor criar cópias para armazenar os dados manipulados, pois isso mantém integridade de dados e permite fácil depuração e verificação.
5. Documentando o processo
A documentação abrangente para cada etapa do processo de manipulação de dados deve incluir o raciocínio por trás das decisões tomadas e as transformações utilizadas. A manutenção dessa documentação aumenta a reprodutibilidade e torna o fluxo de trabalho de manipulação mais fácil de entender para outras pessoas.
Conclusão
A manipulação eficaz de dados permite que os profissionais de dados aproveitem totalmente os dados brutos, melhorem sua qualidade e os utilizem para obter insights valiosos. As equipes de dados podem ficar tranquilas sabendo que os dados com os quais estão trabalhando são precisos e relevantes.
Astera, uma plataforma de nível empresarial, simplifica a manipulação de dados oferecendo transformações integradas e conectores de origem e destino. Astera torna possível manipular dados facilmente sem escrever uma única linha de código.
Os recursos de automação e orquestração de fluxo de trabalho da plataforma oferecem suporte ao agendamento do tipo "configure e esqueça". Além disso, recursos como mapeamento semântico com tecnologia de IA, transformações robustas e mais de 100 conectores tornam Astera uma ótima escolha para qualquer caso de uso de manipulação de dados.
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Manipulação de dados: perguntas frequentes (FAQs)
Quais são as técnicas comuns usadas na manipulação de dados?
A manipulação de dados inclui várias técnicas para transformar dados brutos em insights significativos. Métodos comuns incluem filtragem e subconjuntos para isolar dados relevantes, classificação e ordenação para organizar informações, agregação e agrupamento para resumir pontos de dados e junção e mesclagem de conjuntos de dados para fornecer uma visão abrangente.
Qual é a diferença entre manipulação de dados e análise de dados?
Enquanto a manipulação de dados envolve alterar dados para torná-los mais organizados e legíveis, a análise de dados foca na interpretação desses dados organizados para extrair insights significativos. Em essência, a manipulação de dados prepara os dados limpando-os e estruturando-os, enquanto a análise de dados examina os dados preparados para informar decisões estratégicas.
Qual é o papel da Linguagem de Manipulação de Dados (DML) em bancos de dados?
Data Manipulation Language (DML) é um subconjunto de SQL usado para gerenciar dados dentro de bancos de dados. Inclui comandos como SELECT para recuperar dados, INSERT para adicionar novos registros, UPDATE para modificar dados existentes e DELETE para remover registros. DML permite que os usuários interajam e manipulem eficientemente dados armazenados em bancos de dados relacionais.
autores:
Tehreem Naeem