Massagem de dados: benefícios e práticas recomendadas

Suponha que seu supervisor solicite que você acesse o banco de dados de sua empresa e procure uma informação específica sobre um determinado produto ou cliente. Embora pareça uma tarefa simples, pode ser um desafio localizar essas informações com precisão se o banco de dados não estiver formatado da maneira que você antecipou. Pior ainda, seu banco de dados pode incluir campos redundantes e dados corrompidos.

Então, o que você faz agora?

É aí que a massagem de dados entra em cena.

O que exatamente é a massagem de dados? E como você massageia dados?

Neste blog, vamos mergulhar no processo de massagem de dados e cobrir alguns de seus principais benefícios e práticas recomendadas.

O que é massagem de dados?

Massagem de dados, também conhecida como limpeza de dados or processo de depuração de dados, é uma forma de eliminar informações desnecessárias dos dados ou limpar um conjunto de dados para torná-lo utilizável. Envolve o processamento de dados para alterar formatos de dados, remover caracteres indesejados, duplicatas, espaços em branco e muito mais. Simplificando, a massagem de dados é o ‘transformação'passo no ETL processo.

Aplicando técnicas de massagem em dados

Algumas técnicas comuns de massagem de dados que convertem dados em formato utilizável incluem:

• Alterando o formato dos dados de origem para torná-los compatíveis com o sistema de destino (por exemplo, alterando o formato da data de dd / mm / aaaa para mm / dd / aaaa).
• Substituição de valores ausentes por padrões (por exemplo, inserir '0' sempre que uma quantidade não for fornecida).
• Filtrando dados que não são desejados no sistema de destino.
• Verificar a validade dos dados e corrigir registros que podem gerar erros (por exemplo, remover caracteres especiais como * ^ & que tornam os dados inválidos).
• Padronizar dados para eliminar variações (por exemplo, substituindo maiúsculas por minúsculas ou substituindo '01' por '1').

Por que é importante massagear dados?

De acordo com o IBM, 80% do tempo de um cientista de dados é gasto na preparação, limpeza e organização dos dados, deixando apenas 20% do tempo para analisá-los.

Isso ocorre porque as empresas geralmente geram um grande volume de dados de diferentes fontes, o que pode ter imperfeições devido a redundâncias ou inconsistências. Para tornar esses dados utilizáveis ​​para análise, eles precisam ser limpos, formatados e padronizados; caso contrário, os resultados serão distorcidos.

É aqui que a massagem de dados entra em jogo.

Ao transformar, limpar, normalizar e integrando dados, você pode garantir a precisão dos dados e, posteriormente, sua tomada de decisão.

Práticas recomendadas para massagem de dados

Siga estas práticas recomendadas para garantir o sucesso desse processo:

1. Crie um plano de qualidade de dados

O primeiro passo é definir expectativas claras para seus dados e criar qualidade de dados KPIs baseados em regras de negócios específicas. Além disso, considere como você rastreará esses KPIs. Isso o ajudará a manter a higiene dos dados continuamente.

É importante saber onde ocorre a maioria das falhas de qualidade dos dados para que você possa identificar claramente quaisquer dados errados. Eficaz gerenciamento de qualidade de dados irá ajudá-lo a identificar e resolver esses erros.

2. Dados da estrutura no ponto de entrada

Antes da massagem de dados, é importante verificar os dados críticos no ponto de entrada. Isso garante que todos os dados sejam consistentes quando entrarem em seu repositório de dados, facilitando a detecção de duplicatas.

Crie um procedimento operacional padrão (POP), para que sua equipe propague apenas dados estruturados para o seu banco de dados.

3. Validar a precisão dos dados

Use ferramentas de massagem de dados que validar a precisão dos seus dados em tempo real. Essas ferramentas podem ajudá-lo a massagear perfeitamente vários conjuntos de dados sem comprometer a precisão.

4. Remova duplicatas

Dados duplicados no seu repositório corrompem os resultados e aumentam os custos de manutenção. Além disso, impede que você tenha uma visualização precisa e única dos dados. Portanto, ao massagear seus dados, é importante detectar e remover replicações de dados.

5. Anexar dados

Às vezes, você pode ter valores nulos ou registros incompletos em seus dados de origem. Para tornar seu conjunto de dados abrangente, é importante eliminar esses valores nulos ou espaços em branco. Dados completos aceleram a inteligência de negócios e análises.

Portanto, ao massagear seus dados, é importante anexar dados para tornar seu conjunto de dados o mais completo possível.

Ao implementar as melhores práticas discutidas acima, você pode identificar dados irrelevantes e, por extensão, garantir a implementação bem-sucedida de seus processos de dados.

Conclusão

A etapa mais importante da massagem de dados é reconhecer as fontes de dados impuros no seu repositório. Isso ajudará a evitar a acumulação de dados incorretos ou duplicados.

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