Fundamentos da fusão de dados: processos, benefícios e casos de uso

Você sabia que sozinhos os profissionais de marketing usam em média 15 fontes de dados diferentes coletar informações do cliente? Embora isto possa parecer surpreendente, as previsões mostram que este número aumentará para 18 este ano, e isso sem considerar outros departamentos como atendimento ao cliente, vendas, contabilidade e finanças.

Os diversos aplicativos usados ​​por diferentes funções em uma organização para coletar informações também dificultam a revisão de cada fonte para obter insights precisos. Essas diversas ferramentas tendem a coletar informações semelhantes, resultando em duplicatas. A fusão de dados é a solução para combater problemas de duplicação, capacitando as organizações a acessar dados completos, precisos e consistentes.

O que é fusão de dados?

A fusão de dados é o processo de combinar dois ou mais conjuntos de dados em um único banco de dados unificado. Envolve adicionar novos detalhes aos dados existentes, anexar casos e remover qualquer informação duplicada ou incorreta para garantir que os dados disponíveis sejam abrangentes, completos e precisos.

No entanto, diferentes departamentos organizacionais recolhem informações semelhantes utilizando diferentes ferramentas e técnicas.

Considere uma empresa analisando dados de clientes:

• A equipe de marketing usa pesquisas para obter insights sobre as preferências, pontos fracos e opiniões do cliente.
• A equipe de vendas usa sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) para avaliar informações como compras anteriores, satisfação do cliente e preferências.
• A equipe de suporte ao cliente usa software de helpdesk para criar tickets e manter um registro detalhado das interações com os clientes, garantindo que as preocupações dos clientes sejam prontamente atendidas.

Uma vez que estas equipas recolhem informações dos clientes com os seus objetivos específicos em mente, os dados recolhidos são muitas vezes semelhantes e precisam de ser integrados para evitar silos. Os dados armazenados separadamente incluem vários problemas como:

• Informações dispersas tornam difícil para os analistas analisar vários conjuntos de dados para interpretá-los corretamente e tomar as decisões corretas.
• Os dados podem ser inconsistentes, imprecisos ou incompletos.
• Dados duplicados podem levar ao desperdício de recursos.

A combinação de dados díspares em um conjunto de dados centralizado permitirá que a empresa gere um perfil de cliente abrangente para executar campanhas personalizadas e criar conteúdo que repercuta no público-alvo.

Em resposta, a fusão de dados unifica os conjuntos de dados e cria uma única fonte de verdade, oferecendo benefícios como:

• Eficiência de recursos: Ao fornecer acesso às informações em uma estrutura consolidada, a fusão de dados agiliza a recuperação de informações, elimina processos manuais e repetitivos e aprimora os recursos de pesquisa. Esta centralização garante que os recursos sejam alocados para tarefas estratégicas que agregam valor.
• Conveniência: Ao combinar vários conjuntos de dados em um, os usuários não precisam mais reunir informações de diversas fontes. A conveniência de ter dados relevantes em um só lugar facilita a análise dos dados e a extração de insights relevantes.
• Melhoria na Tomada de Decisão: A fusão de dados garante que as informações disponíveis sejam completas, precisas e consistentes, apresentando uma visão holística e abrangente do que está acontecendo na organização, facilitando a tomada de decisões informadas e orientadas por dados.

Quando a fusão de dados é necessária?

A fusão de dados é uma técnica que permite às organizações analisar dados armazenados em diversos locais, planilhas ou bancos de dados. Essa abordagem é crucial em vários cenários. Vamos explorar os principais abaixo:

Transformação Digital

As organizações que adotam a digitalização devem perceber a importância de combinar conjuntos de dados. Ao aproveitar as tecnologias digitais, os dados armazenados em arquivos distintos, como Excel, CSV e SQL, podem ser consolidados em um formato unificado e estruturado e armazenados em um sistema centralizado de processamento e hospedagem de dados.

Business Intelligence

O acesso às informações certas no momento certo é essencial para a tomada de decisões baseada em dados. No cenário competitivo atual, as empresas devem garantir a utilização ideal dos recursos. De acordo com Starmind, 50% dos funcionários relataram que passar longas horas procurando pontos de dados prejudica a produtividade e o desempenho geral. Portanto, os dados residentes em diferentes aplicações (CRM, análise web, insights de mídia social) devem ser combinados para obter insights acionáveis.

Fusões e Aquisições (M&A)

Quando uma empresa assume ou se funde com outra empresa, ela deve consolidar recursos para operar como uma unidade ou organização única. Os dados são um ativo vital que deve ser combinado e armazenado em um único repositório para uma visão completa das operações da entidade resultante da fusão.

Os cenários de fusões e aquisições introduzem novos aspectos, como perfis de clientes, dados demográficos, relacionamentos com fornecedores, dados de funcionários e muito mais, que abrangem quase todas as facetas de uma organização. Portanto, a fusão de dados é crucial para garantir uma integração sem atritos e aumentar a eficiência operacional.

Estágios de mesclagem de dados: um processo passo a passo

1. Pré-mesclagem

Perfilamento

Antes de mesclar os dados, é fundamental conhecer o estado atual das fontes de dados de uma organização e o tipo de dados com os quais estão trabalhando. Isso inclui a análise de atributos, que ajuda uma organização a entender como os dados mesclados serão dimensionados, em quais características os dados serão unidos e quais informações adicionais poderão ter que ser anexadas.

Esta etapa também analisa os valores dos dados de cada atributo em relação à exclusividade, distribuição e integridade. Por traçando o perfil dos dados, as organizações podem identificar os resultados potenciais dos dados mesclados e evitar erros destacando valores inválidos.

Transformação

Em seguida, é vital transformar os dados (limpar, padronizar e validar) em um formato utilizável. Isso é feito substituindo valores ausentes/nulos, retificando valores incorretos, convertendo conjuntos de dados em um formato comum, analisando campos de dados longos em pequenos componentes e definindo condições para integração de dados.

Ao harmonizar os formatos de dados, uma empresa garante a conformidade com regras e regulamentos legais, a precisão dos dados e a consistência em vários pontos de contato.

Filtragem

Os dados geralmente são filtrados quando um subconjunto de dados, em vez do conjunto completo de dados, precisa ser mesclado. Neste cenário, os dados podem ser segmentados horizontalmente (são necessários dados de um período de tempo específico ou apenas um subconjunto de linhas atende aos critérios definidos para mesclagem) ou verticalmente (os dados consistem em atributos contendo informações sem importância).

Ao filtrar os dados, as informações são refinadas e apenas informações relevantes e precisas são incorporadas, melhorando a qualidade geral do conjunto de dados mesclados.

Deduplicação

É essencial garantir que os conjuntos de dados tenham registros únicos. A informação duplicada é uma preocupação significativa na fusão de dados, uma vez que muitas vezes informações semelhantes são recolhidas e armazenadas separadamente pelos departamentos. As organizações devem, portanto, realizar limpeza e desduplicação completas de dados para identificar e remover duplicatas. Isso ajuda a agilizar o processo de fusão de dados, garantindo que apenas registros distintos sejam armazenados.

2. Mesclando

Depois que as etapas de pré-processamento forem executadas, os dados estarão prontos para serem mesclados. Agregação e integração podem ser empregadas para combinar dados. Dependendo do uso pretendido, aqui estão algumas maneiras de executar este processo:

Anexar linhas

Quando os dados estão presentes em bancos de dados diferentes e precisam ser combinados em um, esta opção é usada. Para implementar isso, é essencial que os conjuntos de dados mesclados tenham uma estrutura idêntica.

Por exemplo, se uma organização tiver dados de vendas mensais armazenados em arquivos separados, ela poderá anexar as linhas para criar um conjunto de dados consolidados abrangendo vários meses para descobrir tendências ou padrões.

Anexar colunas

Quando uma empresa deseja adicionar novos elementos ao seu conjunto de dados existente, ou seja, enriquecê-lo, anexar colunas é uma abordagem adequada.

Considere uma empresa que possui dados de clientes (dados demográficos e informações de contato) em um banco de dados e histórico de compras em outro. Ao anexar as colunas a um identificador exclusivo (ID do cliente), ele pode ter uma visão abrangente do perfil do cliente e dos padrões de compra, permitindo a execução de campanhas direcionadas.

Mesclagem Condicional

Uma empresa pode ter registros incompletos ou ausentes que precisam ser preenchidos pesquisando valores em outro banco de dados. Neste cenário, a mesclagem condicional é uma abordagem útil. Portanto, as informações do banco de dados de origem são combinadas seletivamente com o banco de dados de destino com base em regras específicas de alinhamento para garantir a sincronização e informações precisas.

Por exemplo, os restaurantes de uma cadeia alimentar estão listados numa base de dados e as avaliações dos clientes estão listadas em outra. Para determinar a classificação média de cada restaurante, os dois conjuntos de dados são mesclados comparando os nomes dos restaurantes com a avaliação e classificação corretas do cliente.

Observação: Na mesclagem condicional, o banco de dados de pesquisa (Fonte) deve ter valores únicos, enquanto o Target o banco de dados deve ter duplicatas.

3. Pós-fusão

Uma vez concluído o processo de fusão, as organizações devem realizar uma auditoria final dos dados, tal como o perfil realizado no início do processo, para destacar quaisquer erros, imprecisões ou registos incompletos, para que possam ser tomadas medidas imediatas para os corrigir.

Desafios da fusão de dados

Embora a fusão de dados seja fundamental para dados de alta qualidade, as empresas devem estar atentas aos potenciais problemas que podem surgir durante o processo. Alguns fatores a serem considerados incluem:

• Complexidade de dados: Ao mesclar os dados, diferenças estruturais e lexicais podem introduzir imprecisões no conjunto de dados. A heterogeneidade estrutural refere-se a um caso em que os conjuntos de dados em consideração não possuem as mesmas colunas presentes, enquanto a heterogeneidade lexical ocorre quando os campos de dados têm uma estrutura semelhante, mas as informações contidas neles estão em um formato diferente. Para resolver isso, é importante investir em ferramentas que definam mapeamentos entre diferentes estruturas de conjuntos de dados e possibilitem a transformação de elementos de dados para um formato padrão.
• Escalabilidade: Quando os conjuntos de dados são combinados, eles aumentam em tamanho e complexidade, resultando em tarefas como correspondência, alinhamento e agregação de dados que consomem mais recursos. À medida que o volume de dados aumenta, a capacidade de armazenamento torna-se uma preocupação emergente. Os sistemas locais tradicionais não têm capacidade de escalabilidade, diminuindo o tempo de processamento e aumentando o risco de imprecisões. Para superar isso, as organizações devem migrar para soluções baseadas em nuvem para lidar facilmente com grandes volumes de dados.
• Duplicação: A combinação de diferentes conjuntos de dados pode levar a duplicações, especialmente quando cada fonte pode capturar independentemente as mesmas informações. A duplicação pode levar à sobreposição de informações em conjuntos de dados, resultando em análises imprecisas e, por extensão, em tomadas de decisão incorretas. Para combater isso, as organizações devem empregar algoritmos de correspondência, realizar uma limpeza rigorosa de dados e impor restrições de exclusividade para identificar e remover prontamente duplicatas.

Estratégias-chave para garantir a fusão de dados sem esforço

• Avalie fontes de dados: Antes de combinar dados, as organizações devem analisar a natureza de cada conjunto de dados. Isso inclui compreender os tipos de variáveis, formatos de dados e estrutura geral. Isso ajuda a antecipar possíveis desafios durante o processo de fusão.
• Use recursos visuais para entender as relações de dados: Visualizações como gráficos de dispersão, gráficos de barras, matrizes de correlação, etc., fornecem uma visão geral dos dados e ajudam a selecionar as variáveis ​​certas para fusão. Esses recursos visuais facilitam a identificação de padrões, valores discrepantes e relacionamentos nos dados, garantindo a inclusão de informações relevantes.
• Limpe e transforme dados: É essencial limpar os dados removendo duplicatas e tratando de valores ausentes. Isso garante que o conjunto de dados mesclado seja preciso e confiável, minimizando erros e inconsistências.
• Escolha os métodos de mesclagem com cuidado: O método de fusão depende da estrutura dos dados e dos objetivos pretendidos. Diferentes técnicas de mesclagem, como junções internas, junções à esquerda e junções externas, têm casos de uso específicos. É crucial selecionar o método apropriado para garantir uma integração significativa de dados.
• Selecione a ferramenta de mesclagem correta: As organizações devem realizar pesquisas e análises adequadas para escolher a ferramenta certa para suas necessidades de dados. A ferramenta deve ser equipada com recursos de criação de perfil, limpeza e validação de dados e estar alinhada com a complexidade dos dados e a proficiência do usuário para simplificar o processo de fusão.
• Valide os dados mesclados: Após a fusão, a validação contínua é vital. À medida que novos registros são introduzidos no conjunto de dados, por exemplo, transações de clientes, torna-se imperativo examinar regularmente os dados mesclados para identificar quaisquer discrepâncias inesperadas e garantir que o conjunto de dados final tenha informações atualizadas.

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Astera é um avançado de nível empresarial solução de gerenciamento de dados que auxilia os usuários durante todo o ciclo de vida dos dados, desde a extração até a análise. Ao aproveitar a IA para extrair dados não estruturados sem esforço e utilizar recursos robustos de preparação de dados, a plataforma acelera o tempo de obtenção de insights.

Além disso, a plataforma permite que os usuários leiam os conjuntos de dados de forma inteligente e executem operações de junção/união/pesquisa enquanto monitoram a integridade dos dados em tempo real. Os usuários podem definir regras e critérios para mesclar conjuntos de dados, seja unindo tabelas, combinando conjuntos de dados ou executando outras tarefas de integração de dados. Seus algoritmos inteligentes ajudam os usuários a identificar registros correspondentes com eficiência.

Astera capacita os usuários a explorar, visualizar, interagir e modificar dados de maneira interativa e fácil de usar. Com Astera, os usuários podem revisar as alterações feitas para rastrear o histórico, proporcionando maior transparência e controle sobre o processo de fusão.

 

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