Um guia abrangente para limpeza de dados

Quanto mais dados geramos, mais limpeza devemos fazer. Mas o que torna a limpeza de dados tão essencial?

Gartner revela que pobre qualidade de dados custa às empresas US$ 12.9 milhões anualmente para as empresas. A limpeza de dados é fundamental para qualquer organização que depende de dados precisos. O custo monetário é apenas um problema: dados de baixa qualidade também custam às organizações e aos cientistas de dados um tempo considerável para corrigi-los. Uma pesquisa recente revelou que os cientistas de dados gastam até 60% do seu tempo limpando e organizando dados.

O que é limpeza de dados?

A limpeza de dados, também conhecida como limpeza ou depuração de dados, é o processo de detecção e correção (ou remoção) de quaisquer erros ou inconsistências nos dados. Como parte do conjunto gerenciamento de qualidade de dados estrutura, seu objetivo principal é melhorar a saúde dos dados, garantindo que as informações sejam precisas, consistentes e utilizáveis.

Mas por que não podemos usar dados brutos em vez de gastar tanto tempo na limpeza de dados?

• Entradas com erros ortográficos: Erros de digitação e ortografia podem levar a erros de categorização.
• Formatos inconsistentes: Datas, números ou categorias podem ser representados de forma diferente no mesmo conjunto de dados.
• Valores discrepantes e erros: Entradas incomuns ou erradas podem levar a análises imprecisas.
• Registros duplicados: Dados redundantes podem levar a estatísticas e conclusões imprecisas.
• Valores nulos ou ausentes: Dados incompletos podem levar a lacunas na análise e a insights imprecisos e/ou limitados.
• Dados imprecisos: Informações incorretas ou desatualizadas podem levar a decisões imprecisas.
• Unidades não padronizadas: Diferentes unidades de medida podem criar problemas de inconsistência de dados, especialmente ao comparar ou agregar dados.
• Dados incompatíveis: Dados conflitantes de fontes diferentes podem causar discrepâncias integração de dados e análise.

Técnicas de limpeza de dados

A limpeza dos dados aborda esses desafios usando diversas técnicas.

Removendo duplicatas:

Como fazer: Utilize algoritmos para identificar e remover linhas duplicadas com base em atributos vitais selecionados.

Exemplos e considerações: Em um banco de dados de vendas, podem surgir duplicatas de várias entradas para a mesma transação. O processo de limpeza de dados envolve a fusão ou remoção de duplicatas para garantir relatórios de vendas precisos.

Tratamento de dados ausentes:

Como fazer: As opções incluem imputação, exclusão ou uso de algoritmos que podem lidar com valores ausentes. A imputação pode usar estratégias baseadas em média, mediana ou modelo, como k-NN.

Exemplos e considerações: Em um conjunto de dados de saúde, dados ausentes de pacientes, como leituras de pressão arterial, podem ser imputados usando métodos estatísticos para manter a integridade e a integridade dos dados.

Corrigindo dados incorretos:

Como fazer: utilizar data de validade regras, verificações de consistência e revisão manual, se necessário. Ferramentas de preparação de dados pode ajudar na correspondência de padrões e correções.

Exemplos e considerações: por exemplo, em um conjunto de dados de varejo, garantir que todas as ocorrências de “Los Angeles” sejam escritas consistentemente da mesma maneira, em vez de aparecerem como “LA” ou “LA”, garante análises e relatórios precisos com base na localização.

Tratamento de valores discrepantes:

Como fazer: identifique valores discrepantes por meio de métodos estatísticos, como pontuação Z ou IQR, e decida se deseja limitá-los, transformá-los ou removê-los.

Exemplos e considerações: Em dados financeiros, um valor de transação invulgarmente elevado pode indicar fraude. Decidir como lidar com esses valores discrepantes é crucial para a detecção de fraudes e o gerenciamento de riscos.

Normalizando Dados:

Como fazer: aplique técnicas como dimensionamento mínimo-máximo, normalização de pontuação Z ou transformações de log.

Exemplos e considerações: Em um conjunto de dados com variáveis ​​como temperatura e umidade, a normalização garante que essas variáveis ​​estejam em uma escala consistente, facilitando modelos precisos de previsão do tempo.

Validando a consistência dos dados:

Como fazer: Crie regras de validação para verificar relacionamentos e consistência entre atributos.

Exemplos e considerações: Em um banco de dados de inventário, validar se o valor total do estoque corresponde à soma dos valores dos itens individuais é essencial para a precisão do inventário.

Transformando Dados:

Como fazer: usar transformações de dados como codificação de dados categóricos ou criação de termos de interação com base em necessidades analíticas.

Exemplos e considerações: Em um sistema de recomendação, a codificação one-hot é aplicada às categorias de produtos para convertê-las em um formato adequado para algoritmos de aprendizado de máquina, melhorando a precisão das recomendações de produtos.

Benefícios da limpeza de dados

A limpeza de dados é um componente essencial do informática gasoduto. Em vez de ser uma tarefa independente, funciona em conjunto com outras técnicas de pré-processamento para preparar dados para análise. Normalização, transformação e correção de erros são essenciais para o processo de limpeza de dados. Os benefícios da limpeza de dados incluem:

• Precisão aprimorada: Dados limpos levam a insights precisos. A limpeza de dados estabelece uma base sólida para análises e tomadas de decisão precisas, removendo erros e padronizando formatos.
• Eficiência: Dados devidamente limpos agilizam o processo de análise, minimizando o tempo gasto na detecção e correção de erros durante as etapas analíticas.
• Crescimento de receita: Os dados limpos refinam as estratégias de marketing, oferecendo insights sobre o comportamento do cliente, permitindo campanhas direcionadas. Essa precisão no perfil ajuda a aproveitar novas oportunidades e otimizar ofertas, aumentando a eficiência e impulsionando o crescimento da receita.

Como escolher a ferramenta certa de limpeza de dados

Compreender como limpar seus dados só será útil se você puder aplicar essas técnicas de maneira eficaz. A escolha das ferramentas certas pode tornar esse processo perfeito. É importante escolher produtos que estejam alinhados com as necessidades específicas do seu negócio. Vamos nos aprofundar em como você pode selecionar o certo ferramenta de limpeza de dados para seu negócio:

Compatibilidade e Integração

É importante selecionar uma ferramenta de limpeza de dados que seja compatível com seus sistemas e formatos de dados existentes. Se, por exemplo, seus dados estiverem armazenados em bancos de dados SQL, a ferramenta selecionada deverá ser capaz de conectar e manipular esses dados diretamente. Considere o suporte para uma ampla variedade de fontes de dados, como SQL, NoSQL e Excel, e a facilidade de conexão da ferramenta com outras plataformas analíticas.

Facilidade de uso e curva de aprendizado

Encontrar uma ferramenta acessível tanto para iniciantes quanto para profissionais experientes é vital. Procure ferramentas com interfaces intuitivas e adequadas para usuários com níveis de experiência variados. A disponibilidade de tutoriais, documentação e suporte da comunidade pode facilitar o processo de aprendizagem, tornando a transição tranquila para todos os envolvidos.

Escalabilidade e desempenho

A capacidade de uma ferramenta de lidar com grandes conjuntos de dados e escalar com necessidades crescentes de dados é crucial, especialmente para organizações com grandes volumes de dados. Soluções que podem gerenciar operações em larga escala com eficiência podem ser a opção perfeita. Avaliar a velocidade e a capacidade de resposta de várias operações de limpeza ajuda a garantir que a ferramenta funcione bem sob pressão.

Flexibilidade e Customização

É crucial escolher uma ferramenta de limpeza de dados que possa ser personalizada para atender às suas necessidades exclusivas ou especializadas de limpeza de dados. Você deseja uma ferramenta que permita criar ou modificar regras personalizadas se você lidar com dados complexos, como formatos financeiros específicos ou categorias de transações personalizadas. Essa adaptabilidade garante que você possa adaptar o processo de limpeza de dados aos aspectos exclusivos dos seus dados, independentemente da complexidade ou das demandas específicas do seu setor.

Garantia de Qualidade de Dados

O monitoramento contínuo e a validação da qualidade dos dados são essenciais, e recursos robustos para visualização e geração de relatórios devem ajudar nessa tarefa. Recursos de automação, visualizações de métricas de qualidade de dados e suporte contínuo devem ser considerados na sua decisão.

Segurança

É essencial garantir que a ferramenta cumpra os padrões relevantes de proteção de dados. Ao trabalhar com dados confidenciais, ferramentas que forneçam criptografia e sigam protocolos de segurança padrão do setor são cruciais. Uma avaliação cuidadosa dos recursos de segurança da ferramenta e da conformidade com os padrões do setor pode ajudá-lo a fazer uma escolha informada.

Custo e suporte

A análise do modelo de preços, incluindo taxas de assinatura e quaisquer custos ocultos, ajudará a alinhar a ferramenta com o seu orçamento. As opções de código aberto podem ser adequadas para orçamentos menores, enquanto as soluções de nível empresarial oferecem amplo suporte a um preço premium. Avaliar a qualidade do suporte ao cliente, pesar opções gratuitas e pagas e considerar o valor geral do investimento são etapas essenciais para encontrar a ferramenta certa para sua organização.

Saiba mais sobre o melhores ferramentas de limpeza de dados.

Agora que você entende o que envolve a limpeza de dados e sua importância nas empresas modernas baseadas em dados, a próxima etapa é escolher a ferramenta certa. Astera tem ganhado rapidamente atenção em vários setores por sua facilidade de uso e funcionalidades robustas de limpeza de dados. Vamos explorar o que torna esta ferramenta a escolha preferida para muitas organizações.

Astera: Sua porta de entrada para preparação perfeita de dados 

Astera é um intuitivo e fácil de usar plataforma de gerenciamento de dados que permite aos usuários extrair, limpar e preparar os dados perfeitamente. Seus principais recursos incluem:

• Extração de dados com tecnologia de IA: extraia dados não estruturados com apenas alguns cliques.
• interativo Criação de perfil de dados: obtenha insights sobre seus dados visualmente.
• Verificações automatizadas de qualidade de dados: implemente regras de qualidade padrão.
• Transformação de dados: Projete transformações sem esforço.
• Integração com diversas fontes: Conecte-se com diferentes formatos de dados.
• Programação e automação integradas: melhore a eficiência com fluxos de trabalho automatizados.

Astera ReportMiner se destaca pela escalabilidade, garantia de qualidade e interface intuitiva. É adequado para vários setores, incluindo varejo, saúde e finanças, e oferece uma solução econômica sem comprometer o desempenho ou a segurança. Astera representa um investimento estratégico que pode revolucionar a forma como sua organização lida com os dados, permitindo que você se concentre mais na obtenção de insights e menos no gerenciamento das complexidades da limpeza de dados.

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