Uma pesquisa descobriu que 76% dos cientistas de dados consideram a preparação de dados a parte menos favorita do seu trabalho, e a maior parte do seu tempo é gasto na preparação de dados.

No entanto, a preparação de dados é necessária para deixar os dados brutos prontos para análise e consumo e ajuda a obter insights valiosos dos seus dados.

Então, como você pode preparar dados sem gastar várias horas disputa Como é? Este guia abrangente de preparação de dados aborda o conceito, sua importância, benefícios, desafios, ferramentas de preparação de dados e um passo a passo sobre como realizar a preparação de dados. Além disso, exploraremos a mudança para a preparação de dados baseada em bate-papo e com tecnologia de IA, que está transformando a forma como as equipes trabalham com dados. Bônus: uma seção sobre preparação de dados na nuvem e por que você deve considerá-la!

O que é preparação de dados?

Preparação de dados (também conhecida como preparação de dados) é o essencial processo de refinamento de dados brutos para torná-los adequados para análise e processamento. Dados brutos, cheios de erros, duplicatas e valores ausentes, impactam qualidade de dados e, em última análise, tomada de decisões baseada em dados.

A preparação de dados é crucial, pois pode consumir até 80% do tempo em um projeto de aprendizado de máquina. Utilizar ferramentas especializadas de preparação de dados é fundamental para agilizar e otimizar esse processo. Ferramentas modernas de preparação de dados conversacionais com tecnologia de IA são particularmente valiosas nesse caso, pois permitem que as equipes descrevam suas necessidades em linguagem natural, em vez de aprender processos técnicos complexos.

De acordo com pesquisas da Anaconda e da Forbes, os cientistas de dados gastam 45–60% do seu tempo coletar, organizar e preparar dados, com limpeza de dados representando mais de um quarto do seu dia. Isso tira um tempo valioso de suas tarefas principais, como seleção de modelos, treinamento e implantação. Portanto, muitos questionam a sabedoria de pedir a cientistas de dados altamente qualificados que façam o equivalente ao trabalho de limpeza digital.

A solução? Preparação de dados conversacionais que transforma horas de trabalho manual em minutos de interação em linguagem natural.

[Desafios de preparação de dados via Statista] 

Preparação de dados com tecnologia de IA: o futuro é conversacional

A preparação de dados como a conhecemos está passando por uma transformação fundamental. Em vez de passar semanas aprendendo ferramentas complexas e escrevendo scripts de transformação intrincados, usuários técnicos e de negócios agora podem simplesmente conversar sobre a preparação de dados e descrever o que precisam em linguagem natural:

Abordagem tradicional: Crie um pipeline ETL complexo com várias etapas de transformação, regras de validação de dados e lógica de tratamento de erros.

Abordagem conversacional: Insira a instrução “Remover clientes duplicados e padronizar todos os números de telefone para o mesmo formato”

O bate-papo para preparação de dados reinventa a forma como os humanos interagem com os dados. A preparação de dados conversacional utiliza IA avançada para entender instruções em linguagem natural e executar automaticamente transformações sofisticadas de dados em segundo plano.

Como funciona a preparação de dados baseada em bate-papo

A preparação de dados conversacionais opera com base em três princípios básicos:

1. Compreensão da Linguagem Natural: A IA interpreta os requisitos do seu negócio expressos na linguagem cotidiana
2. Execução Inteligente: Algoritmos avançados determinam automaticamente as etapas de transformação ideais
3. Visualização em tempo real: O feedback instantâneo mostra exatamente o que acontecerá antes de aplicar as alterações

Por exemplo, em vez de configurar regras complexas de desduplicação, você simplesmente diz: “Encontre e remova registros duplicados de clientes, mantendo o mais recente”. A IA entende sua intenção, analisa sua estrutura de dados e executa a lógica apropriada automaticamente.

Por que a preparação de dados é necessária?

Dados brutos são confusos, incompletos e inconsistentes. Além disso, estão espalhados por diversas fontes, formatos e tipos.A preparação do ata ajuda as empresas ao: 

Extração de dados não estruturados 

A preparação dos dados é essencial para extraindo dados de fontes não estruturadas como PDFs, .TXT, .CSV, etc. A preparação de dados envolve a conversão de dados não estruturados em um formato adequado para análise e o desbloqueio de insights de diversas fontes.

Com a preparação de dados conversacionais, esse processo se torna tão simples quanto dizer: “Extraia todos os dados financeiros desses relatórios em PDF e converta-os em um formato estruturado para análise”.

Por exemplo, a preparação de dados pode ajudar a extrair dados financeiros de PDFs e arquivos CSV para analisar tendências e padrões em receitas, despesas e lucros. Ao converter dados não estruturados em um formato estruturado, a preparação de dados permite uma análise abrangente. análise de dados que podem revelar insights e oportunidades ocultos. 

Aprimorando a qualidade dos dados 

A preparação de dados melhora a qualidade dos dados, corrigindo erros, inconsistências, valores ausentes, outliers e muito mais. Também valida e verifica os dados para garantir sua correção e integridade.

Abordagens de conversação modernas tornam isso acessível a todos — você não precisa ser um engenheiro de dados para dizer: "Limpe os dados deste cliente e sinalize todos os registros com endereços de e-mail ausentes".

Por exemplo, eficaz gerenciamento de qualidade de dados pode evitar análises imprecisas removendo entradas duplicadas de um cliente banco de dados. 

Amplificando Valor  

A preparação de dados agrega valor aos dados ao incorporar informações complementares, como geolocalização, análise de sentimentos e modelagem de tópicos. Também ajuda a integrar dados de diversas fontes para formar uma visão geral coesa. Ferramentas de conversação facilitam o enriquecimento: "Adicione informações sobre o tamanho da empresa e o setor a todos os nossos registros de clientes."

Por exemplo, um valor de dados pode revelar a satisfação do cliente adicionando pontuações de análise de sentimento aos comentários de feedback.

Facilitando a análise de dados 

A preparação de dados facilita a análise de dados, transformando-os em um formato consistente e compatível com ferramentas e aplicativos de análise. Também ajuda a descobrir padrões, tendências, correlações e outros insights. Com a preparação da conversação, você pode simplesmente solicitar: “Padronize todos os formatos de data e crie resumos de vendas mensais”.

Por exemplo, a análise de dados pode simplificar a análise de séries temporais convertendo vários formatos de data em uma estrutura padronizada. 

Melhorando o consumo de dados 

A preparação de dados torna os dados mais consumíveis, fornecendo metadados e documentação que garantem transparência e usabilidade. Ele também compartilha dados por meio de APIs, serviços web, arquivos ou bancos de dados, tornando-os acessíveis a diversos usuários e aplicativos. Interfaces conversacionais geram documentação automaticamente: "Crie um conjunto de dados limpo com descrições de campos para a equipe de marketing."

Por exemplo, o consumo de dados pode melhorar a compreensão do usuário ao fornecer documentação de dados que detalha a origem e as definições de cada campo.

A preparação de dados nunca foi tão fácil

Dados limpos e bem preparados estão a apenas um bate-papo de distância. A única coisa Astera O Dataprep precisa que você faça alguma coisa? Converse com ele.

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Quais são os benefícios da preparação de dados?

A preparação eficaz de dados garante que os dados brutos estejam limpos, estruturados e prontos para análise. Esse processo oferece vários benefícios, como:

• Qualidade de dados aprimorada: Identificar e corrigir erros, inconsistências e valores ausentes leva a conjuntos de dados mais confiáveis ​​para a tomada de decisões.
• Insights mais precisos: Dados limpos e bem estruturados reduzem vieses e melhoram a precisão de modelos analíticos e de aprendizado de máquina.
• Eficiência aprimorada: Automatizar a preparação de dados reduz o tempo e o esforço necessários para limpar, transformar e integrar dados, permitindo que as equipes se concentrem na análise em vez de na manipulação de dados.
• Integração Perfeita de Dados: Padronizar formatos e resolver discrepâncias entre diversas fontes de dados permite uma visão unificada das informações comerciais.
• Melhor conformidade e governança: A validação e a documentação adequadas de dados ajudam as organizações a atender aos requisitos regulatórios e garantir a segurança dos dados.
• Maior escalabilidade: Dados bem preparados permitem que as empresas dimensionem suas operações de análise de forma eficiente, sem problemas de qualidade ou desempenho.

Etapas principais de preparação de dados

A preparação convencional de dados foi um processo de 9 etapas com as seguintes etapas:

1. Definir objetivos – Esclarecer o propósito do projeto, escopo, questões, usuários, fontes de dados, critérios de qualidade e restrições
2. Coletar dados – Reúna dados de várias fontes confiáveis ​​usando ferramentas apropriadas (APIs, web scraping, bancos de dados)
3. Integre Dados – Combine fontes em um conjunto de dados unificado com formatos comuns e armazenamento centralizado
4. Dados de perfil – Examinar as características, qualidade, estrutura e conteúdo do conjunto de dados (integridade, precisão, consistência, validade, atualidade)
5. Explorar dados – Analisar por meio de estatísticas descritivas, visualizações e métodos avançados para identificar padrões, tendências e outliers
6. Transformar dados – Converta formatos/estruturas por meio de normalização, agregação e filtragem para compatibilidade de análise
7. Enriquecer dados – Aprimore o conjunto de dados adicionando recursos, manipulando valores ausentes, segmentando dados e integrando fontes de terceiros
8. Validar dados – Verifique as regras predefinidas, corrija erros e automatize os processos de validação
9. Documente e compartilhe – Fornecer metadados, documentação, organizar em catálogos e tornar acessível por meio de APIs e ferramentas de compartilhamento

Cada etapa melhoraria a qualidade e a usabilidade dos dados para análise, mantendo a segurança, a confiabilidade e a conformidade com os padrões.

Preparação de dados com Astera Preparação de dados

Etapa 1: conectar e importar dados

Conecte-se facilmente a planilhas, bancos de dados, plataformas de nuvem e muito mais — sem precisar de código. Basta arrastar e soltar arquivos ou conectar-se a fontes (Excel, CSV, bancos de dados, APIs) com visualização instantânea.

Etapa 2: Explore e crie um perfil por meio do bate-papo

Entenda rapidamente a estrutura de dados, padrões e problemas de qualidade com perfis gráficos em tempo real por meio da interface de bate-papo. Pergunte: “Mostre-me problemas de qualidade de dados” e obtenha resumos instantâneos enquanto vê cada alteração em uma visualização tabular com monitoramento em tempo real.

Etapa 3: transformar e validar com linguagem natural

Execute todas as operações de dados por meio de comandos de conversação simples:

• “Remova duplicatas e corrija formatos de data”
• “Combine sales.csv com inventory.xlsx no ID do produto”
• “Crie campos calculados e padronize a formatação”

A inteligência integrada sinaliza automaticamente problemas de qualidade e aplica correções enquanto você trabalha, com feedback visual instantâneo mostrando o impacto imediato de cada alteração.

Etapa 4: Salvar receita e exportar

As ações aparecem automaticamente como "Receitas" reutilizáveis ​​em instruções passo a passo em inglês. Exporte dados prontos para análise para o seu destino (Excel, CSV, bancos de dados) ou entregue resultados em minutos em um ambiente de nuvem seguro.

O que tradicionalmente exige procedimentos técnicos complexos agora se torna uma conversa de quatro etapas que transforma dados brutos em conjuntos de dados prontos para análise em minutos, acessíveis a qualquer pessoa que possa descrever suas necessidades em inglês simples.

Como funciona Astera O Dataprep resolve os maiores desafios de preparação de dados?

Apesar dos seus benefícios, a preparação de dados apresenta vários desafios. Veja como Astera O Dataprep aborda cada um deles de forma eficaz:

Problemas de qualidade de dados

Desafio Tradicional: Dados brutos geralmente contêm duplicatas, valores ausentes e inconsistências, exigindo uma limpeza extensiva antes que possam ser usados ​​de forma eficaz.

Astera Solução da Dataprep: A inteligência integrada sinaliza automaticamente problemas de qualidade de dados relacionados à limpeza, exclusividade e integridade. Basta perguntar “Remover duplicatas e corrigir valores ausentes” e observe como as correções alimentadas por IA são aplicadas instantaneamente com feedback visual em tempo real.

Diversas fontes e formatos de dados

Desafio Tradicional: As organizações lidam com dados estruturados e não estruturados de diversas fontes (bancos de dados, APIs, planilhas, PDFs, etc.), tornando a integração complexa.

Astera Solução da Dataprep: Conecte-se facilmente a mais de 50 fontes de dados, incluindo arquivos Excel, CSV, JSON/XML, bancos de dados (SQL Server, Oracle, PostgreSQL), APIs e plataformas em nuvem — sem necessidade de código. Uma única interface processa todos os formatos perfeitamente.

Processo demorado

Desafio Tradicional:A preparação manual de dados pode ocupar uma parte significativa do tempo de um analista, atrasando insights e tomadas de decisão.

Astera Solução da Dataprep: Transforme horas de trabalho manual em conversas de minutos. Execute transformações complexas como “Combine sales.csv com inventory.xlsx no ID do produto” instantaneamente, com visualização imediata dos resultados.

Limitações de escalabilidade

Desafio Tradicional: Lidar com grandes volumes de dados em diferentes plataformas e formatos requer ferramentas e infraestrutura robustas.

Astera Solução da Dataprep: Implantação escalável baseada em nuvem com planos empresariais que oferecem suporte a processamento de alto volume, agendamento automatizado e ambientes em cluster para cargas de trabalho exigentes.

Riscos de conformidade e segurança

Desafio Tradicional: Gerenciar informações confidenciais e ao mesmo tempo garantir a conformidade com regulamentações como GDPR e HIPAA acrescenta outra camada de complexidade.

Astera Solução da Dataprep: A privacidade dos seus dados é totalmente protegida — nenhum dado é enviado para LLMs externos. Escolha entre opções de implantação em nuvem, local ou nuvem privada com protocolos de segurança de nível empresarial para controle total.

Falta de padronização

Desafio Tradicional: Práticas inconsistentes de preparação de dados entre equipes podem levar a discrepâncias e análises não confiáveis.

Astera Solução da Dataprep: As ações se transformam automaticamente em "Receitas" reutilizáveis, escritas com instruções claras em inglês. As equipes podem compartilhar, programar e padronizar os fluxos de trabalho de preparação de dados em toda a organização, garantindo consistência e confiabilidade.

Ferramentas de preparação de dados: o que procurar + a vantagem da conversação

As ferramentas de preparação de dados podem ser autônomas ou parte de pilhas de dados unificadas que ajudam as organizações a otimizar a preparação de dados simplificando e automatizando o processo. Essas ferramentas oferecem recursos como:

Limpeza automatizada de dados – Identifica e corrige erros, duplicatas e inconsistências com intervenção manual mínima. Aprimorado com IA conversacional: “Remova todos os registros duplicados de clientes e padronize os formatos dos números de telefone.”

Capacidades de integração de dados – Combina dados de diversas fontes, incluindo bancos de dados, armazenamento em nuvem, APIs e arquivos. Aprimoramento de conversação: “Conecte nossos dados de CRM, plataforma de e-mail e sistema de suporte.”

Transformação e Enriquecimento – Padroniza formatos, aplica regras de negócios e aprimora conjuntos de dados com contexto adicional (por exemplo, geolocalização, análise de sentimentos). Comandos de linguagem natural: "Adicione classificações de setor e regiões geográficas aos dados dos nossos clientes."

Interfaces amigáveis – Plataformas no-code e low-code permitem que usuários não técnicos preparem dados sem amplo conhecimento de programação. Interfaces conversacionais vão além: curva de aprendizado zero, basta descrever o que você precisa.

Escalabilidade e otimização de desempenho – Permite o processamento eficiente de grandes conjuntos de dados com computação distribuída e soluções baseadas em nuvem. Ferramentas de conversação otimizam automaticamente o desempenho com base no seu volume de dados.

Recursos de colaboração e governança – Fornece gerenciamento de metadados, documentação e controle de acesso para manter a consistência e a conformidade. Aprimorado com governança de linguagem natural: "Aplique nossas regras de privacidade de dados do cliente e crie documentação."

O que torna a preparação de dados baseada em bate-papo revolucionária:

Curva de Aprendizagem Zero: Qualquer pessoa pode usá-lo, independentemente de conhecimento técnico

Resultados instantâneos: Veja as transformações em tempo real conforme você as descreve

Nível empresarial: A IA garante resultados profissionais a partir de conversas casuais

Colaborativo: As equipes podem trabalhar juntas usando uma linguagem empresarial comum

O que é preparação de dados na nuvem?

Considerando o quão importante a preparação de dados é para o processo geral de integração e análise de dados, a preparação de dados na nuvem está ganhando força. A preparação de dados baseada na nuvem oferece várias vantagens, como escalabilidade sob demanda, flexibilidade, integração fácil por meio de APIs e armazenamento em nuvem, e processamento de dados em tempo real.

Preparar seus dados na nuvem também oferece benefícios de custo, pois sua equipe de dados pode utilizar os recursos de computação que podem ser necessários sem ter que arcar com custos iniciais significativos.

A preparação de dados conversacionais baseada na nuvem amplia esses benefícios ao combinar a acessibilidade das interfaces de linguagem natural com a escalabilidade da computação em nuvem. As equipes podem preparar dados de qualquer lugar, usando conversas simples, enquanto a nuvem cuida da complexidade computacional nos bastidores.

Calculadora de ROI: Economia de tempo com preparação de dados baseada em bate-papo

ROI anual estimado para uma equipe de dados de 5 pessoas:

Astera O Dataprep torna a preparação de dados fácil e eficaz

A preparação de dados é uma etapa vital no processo de análise de dados, pois garante a qualidade e a confiabilidade dos dados para modelagem e tomada de decisões. No entanto, as organizações precisam de uma ferramenta que simplifique a preparação de dados. Com Astera Com a interface de conversação do Dataprep, qualquer pessoa pode preparar dados de nível empresarial simplesmente descrevendo o que precisa em inglês simples.

O Dataprep permite que você:

• Prepare seus dados na nuvem sem esforço para escalabilidade e flexibilidade sem esforço, ao mesmo tempo em que garante conectividade e integração perfeitas. Com Astera, você pode transformar, limpar e validar seus dados em tempo real sem sobrecarregar sua infraestrutura local. Basta dizer o que você precisa: "Limpar os dados dos nossos clientes e prepará-los para análise" — sem necessidade de configuração técnica.
• Capacite usuários não técnicos a acessar e manipular dados sem codificação. Astera permite que você execute diversas tarefas de dados com interfaces fáceis de usar e modelos predefinidos. A interface baseada em chat vai ainda mais além — sem modelos ou interfaces para aprender, apenas conversas naturais. Você pode integrar, limpar, transformar e enriquecer dados com facilidade e eficiência.
• Simplifique e acelere o processo de preparação de dados. O Dataprep reduz a necessidade de intervenção de TI ou engenharia de dados, permitindo que você gerencie suas necessidades de dados de forma independente. A IA conversacional reduz o tempo de preparação em 85%, transformando dias de trabalho em horas. Com o Dataprep, você economiza tempo e dinheiro automatizando e simplificando os fluxos de trabalho de dados.
• Garanta a precisão e a consistência dos dados. O Dataprep utiliza as mesmas ferramentas confiáveis ​​para validação de dados e verificações de qualidade que o restante do AsteraO premiado pacote da . Sua conversa com tecnologia de IA informa à IA qual ferramenta o Dataprep precisa acionar e quando. "Validar esses dados de acordo com nossos padrões de qualidade" produz precisão de nível profissional.. Você pode detectar e corrigir erros, garantindo que seus dados sejam confiáveis ​​e prontos para análise.
• Facilite a colaboração. O Dataprep permite que vários usuários trabalhem em projetos de preparação de dados simultaneamente. As equipes podem colaborar usando uma linguagem natural que todos entendem, independentemente da especialização técnica.. Você pode compartilhar e reutilizar ativos de dados, aumentar a produtividade e promover o trabalho em equipe multifuncional.

Experimente o futuro da preparação de dados: onde transformações complexas acontecem por meio de conversas simples, onde qualquer pessoa pode preparar dados de nível profissional e onde a IA lida com a complexidade técnica enquanto você se concentra nos insights.

Com Astera Com o Dataprep, você pode transformar seus dados em insights valiosos de forma mais rápida e fácil do que nunca.

Pronto para experimentar a preparação de dados conversacionais? Inicie o seu teste gratuito e veja como a linguagem natural pode transformar seus fluxos de trabalho de dados.