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?

Fonte: Allied Infoline

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.

A importância da limpeza de dados para empresas

Melhoria na Tomada de Decisão:

Dados precisos permitem que as empresas tomem decisões informadas. Quando os dados estão cheios de erros, inconsistências ou valores ausentes, as organizações podem interpretar mal os insights. A limpeza de dados garante que os modelos analíticos e os relatórios sejam baseados em informações confiáveis.

Conformidade Regulatória:

Setores como saúde, finanças e varejo são vinculados a regulamentações rígidas que regem a precisão e a privacidade dos dados. Um processo robusto de limpeza de dados ajuda a manter a conformidade, garantindo que as informações estejam atualizadas e atendam aos padrões regulatórios.

Experiência aprimorada do cliente:

Marketing personalizado, atendimento eficiente ao cliente e atendimento preciso de pedidos dependem de dados de alta qualidade. A limpeza de dados do cliente garante que as empresas possam se envolver efetivamente com seu público, levando a maiores taxas de satisfação e retenção.

Vantagem Competitiva:

Organizações que mantêm alta qualidade de dados podem identificar tendências de mercado com mais precisão, prever as necessidades dos clientes e otimizar processos. Essa agilidade fornece uma vantagem sobre os concorrentes que lutam com dados não confiáveis.

Desafios da limpeza de dados

Embora a limpeza de dados seja essencial, ela apresenta vários obstáculos que as empresas devem abordar para garantir a integridade dos dados.

Gerenciando grandes volumes de dados:

As empresas coletam grandes quantidades de dados de várias fontes, incluindo transações de clientes, mídias sociais e plataformas de terceiros. A limpeza de conjuntos de dados tão grandes requer ferramentas escaláveis ​​e soluções automatizadas para evitar gargalos manuais.

Identificando e corrigindo inconsistências:

Inconsistências de dados — como formatos de data diferentes, registros de clientes duplicados e variações em nomes de produtos — podem distorcer a análise e criar confusão. Técnicas de padronização, regras de validação e processos de correção automatizados ajudam a garantir a consistência.

Integração de dados de vários sistemas:

Muitas organizações dependem de uma mistura de sistemas legados, plataformas de nuvem e fontes de dados de terceiros. Mesclar dados desses sistemas díspares sem introduzir erros é uma tarefa complexa que requer fortes capacidades de integração e transformação.

Tratamento de dados ausentes ou incompletos:

Registros incompletos podem distorcer análises e tomadas de decisão. As empresas devem determinar a melhor abordagem para lidar com dados ausentes, seja imputando valores, usando conjuntos de dados alternativos ou refinando métodos de coleta.

Manutenção da qualidade dos dados ao longo do tempo:

Limpar os dados uma vez não é suficiente. Sem monitoramento contínuo, erros e inconsistências podem voltar a aparecer. Estabelecer fluxos de trabalho de limpeza automatizados e auditorias regulares de dados garante precisão a longo prazo.

Garantindo a segurança e a conformidade:

Modificar, mesclar ou excluir dados deve ser feito de uma forma que esteja alinhada com as políticas de governança de dados. Controles de acesso adequados, criptografia e trilhas de auditoria ajudam as organizações a limpar dados sem comprometer a segurança ou a conformidade.

Sua jornada de preparação de dados começa com um clique

Obtenha conhecimento aprofundado e insights práticos sobre gerenciamento de qualidade de dados com nosso e-book abrangente.

Faça o download

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 O Data Pipeline Builder vem rapidamente ganhando atenção em vários setores por sua facilidade de uso e funcionalidades robustas de limpeza de dados. Vamos explorar o que torna essa ferramenta uma escolha preferida para muitas organizações.

Preparação de dados perfeita com Astera Construtor de pipeline de dados

Astera O Data Pipeline Builder é um aplicativo intuitivo e fácil de usar plataforma de integração de dados que permite aos usuários extrair, limpar e preparar os dados perfeitamente. Ele pode combinar todos os aspectos dos fluxos de trabalho de dados de uma organização em um só lugar, com recursos principais, incluindo:

• Limpeza de dados com tecnologia de IA: Utiliza IA para detectar e corrigir inconsistências, erros e duplicatas em conjuntos de dados.
• Validação automatizada de dados: Garante a precisão dos dados aplicando regras de validação e verificações durante o processamento.
• Mapeamento Semântico e Autocorreção: Alinha e padroniza campos de dados em todas as fontes para minimizar erros.
• Integração ETL e ELT: Limpa os dados à medida que são extraídos, transformados e carregados, garantindo a qualidade em todas as etapas.
• Processamento em tempo real e em lote: Limpa dados continuamente ou em lotes programados para manter a precisão atualizada.
• Preparação de dados baseada em nuvem: Fornece um ambiente escalável e fácil de usar para limpeza eficiente de dados.
• Suporte de Conformidade Regulatória: Garante que os dados estejam de acordo com os padrões regulatórios eliminando imprecisões.
• Publicação automática de API: Fornece dados limpos e validados como APIs para integração perfeita com aplicativos de negócios.

Astera O Data Pipeline Builder se destaca por sua escalabilidade, garantia de qualidade e interface intuitiva. Ele é adequado para vários setores, incluindo varejo, saúde e finanças, e oferece uma solução flexível e econômica sem comprometer o desempenho ou a segurança. Ele representa um investimento estratégico que pode revolucionar a maneira como sua organização lida com dados, permitindo que você se concentre mais em derivar insights e menos em gerenciar as complexidades da limpeza de dados.

Desbloqueie o poder dos dados limpos hoje. Comece seu gratuito, 14 dias de período experimental ou configurar uma demonstração.