O que é preparação de dados? + 9 etapas para preparação de dados eficaz

 Uma pesquisa realizada pela descobriu que 76% dos cientistas de dados consideram a preparação de dados a parte menos favorita de seu trabalho. Isso pode ocorrer porque a preparação de dados pode ser uma tarefa complexa e demorada, consumindo horas, dias e às vezes até semanas de seu valioso tempo.

No entanto, também é necessário preparar os dados brutos para análise e consumo e ajuda a obter insights valiosos a partir dos seus dados. Então, como você pode preparar dados sem gastar várias horas disputa isto? Continue lendo para saber mais em nosso guia completo sobre preparação de dados.

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 porque pode consumir até 80% do tempo em um projeto de aprendizado de máquina. A utilização de ferramentas especializadas de preparação de dados é fundamental para agilizar e otimizar esse processo.

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. 

[Desafios de preparação de dados via Statista] 

Por que a preparação de dados é necessária ?

Os dados brutos são confusos, incompletos e inconsistentes. Além disso, está espalhado por diversas fontes, formatos e tipos. DA 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.  

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

Aprimorando a qualidade dos dados 

A preparação de dados melhora a qualidade dos dados, corrigindo erros, inconsistências, valores ausentes, valores discrepantes e muito mais. Ele também valida e verifica os dados para garantir a exatidão e integridade. 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. 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 dados em um formato consistente e compatível com ferramentas e aplicativos de análise. Também ajuda a descobrir padrões, tendências, correlações e outros insights. 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 aplicações. Por exemplo, o consumo de dados pode melhorar a compreensão do usuário, fornecendo documentação de dados que detalha a origem e as definições de cada campo.

Agora que você entende a importância de dados limpos e íntegros, vamos nos aprofundar em como você e sua equipe podem preparar os dados.

9 etapas principais de preparação de dados  

Etapa 1: Definição de Objetivos e Requisitos 

Você deve começar a preparar os dados definindo seus objetivos e requisitos para o projeto de análise de dados. Pergunte a você mesmo as seguintes questões: 

• Qual é o propósito e escopo do projeto de análise de dados? 
• Quais são as principais questões ou hipóteses que você deseja testar ou explorar com os dados? 
• Quem são os usuários e consumidores pretendidos dos resultados da análise de dados? Quais são seus papéis e responsabilidades? 
• Quais são as fontes, formatos e tipos de dados que você precisa acessar e analisar? 
• Quais são os critérios de qualidade, precisão, integridade, oportunidade e relevância que você deve atender para os dados? 
• Quais são as implicações e restrições éticas, legais e regulatórias que você precisa considerar? 

Responder a essas perguntas pode ajudá-lo a esclarecer os objetivos, o escopo e os requisitos do seu projeto de análise de dados, bem como a identificar os possíveis desafios, riscos e oportunidades que você pode encontrar ao longo do caminho. 

Etapa 2: coleta de dados 

Em seguida, você deve coletar dados de diversas fontes, como arquivos, bancos de dados, páginas da web, mídias sociais e muito mais. Use fontes de dados confiáveis ​​para fornecer dados relevantes e de alta qualidade para sua análise.  

Sinta-se à vontade para aproveitar ferramentas e métodos apropriados para acessar e adquirir dados de diferentes fontes, como web scraping, APIs, bancos de dados, arquivos, etc. 

A coleta de dados de diversas fontes ajuda você a obter uma compreensão mais abrangente e precisa do seu problema de negócios. Diferentes fontes podem fornecer diferentes tipos de dados, tais como quantitativos ou qualitativos, estruturados ou não estruturados, ou primários ou secundários. 

Além disso, a coleta de dados de múltiplas fontes ajuda a reduzir preconceitos e aumentar a confiabilidade e a validade dos seus dados. Ao mesmo tempo, a coleta de dados de diversas fontes ajuda a identificar novas oportunidades e ameaças potenciais. Você pode obter insights sobre tendências de mercado, desempenho do setor, comportamento do cliente e estratégias da concorrência.  

Etapa 3: Integrando e Combinando Dados 

Integração de dados significa combinar dados de diferentes fontes ou dimensões para criar uma visão holística dos dados. Ajuda a mesclar seus dados para criar um conjunto de dados abrangente e unificado. 

Ferramentas de integração de dados podem realizar operações como concatenação, união, interseção, diferença, junção, etc. Eles também podem lidar com diferentes tipos de esquemas ou estruturas de dados. 

No entanto, você deve considerar várias práticas importantes ao integrar e combinar dados. Primeiro, você deve usar um formato e uma estrutura padrão comum para armazenar e organizar seus dados. Formatos como CSV, JSON ou XML fornecem consistência e tornam os dados mais acessíveis e compreensíveis.  

Você também deve centralizar o armazenamento e o gerenciamento de seus dados usando opções como armazenamento em nuvem, um data warehouse, ou um lago de dados. Uma plataforma centralizada agiliza o acesso aos dados, garante a consistência dos dados e simplifica a governança dos dados.  

Além disso, você deve garantir segurança e confiabilidade no gestão de dados processo. Empregue medidas robustas como criptografia, autenticação, autorização, backup, recuperação e mecanismos de auditoria. A criptografia protege os dados em trânsito e em repouso, enquanto a autenticação e a autorização controlam o acesso a informações confidenciais.  

Etapa 4: criação de perfil de dados 

Criação de perfil de dados é o processo de examinar um conjunto de dados para obter uma compreensão profunda de suas características, qualidade, estrutura e conteúdo. Ajuda os usuários a manter padrões de qualidade de dados dentro de uma estrutura organizacional. Basicamente, o perfil de dados ajuda a garantir que as colunas de dados sigam os tipos de dados padrão, dando assim ao conjunto de dados uma camada adicional de precisão.  

Em última análise, o perfil de dados ajuda a descobrir insights sobre a uniformidade dos dados ou quaisquer discrepâncias que possam estar presentes, incluindo valores nulos. Inicialmente, você deve revisar os dados de origem, verificar erros, inconsistências e anomalias, bem como compreender a estrutura, o conteúdo e os relacionamentos de arquivos, bancos de dados e páginas da web. 

Além disso, você deve revisar aspectos como:

• Completude.
• Precisão.
• Consistência.
• Validade.
• Oportunidade.

Crie um perfil de dados abrangente resumindo os detalhes dos dados de origem, incorporando metadados, estatísticas, definições, descrições e fontes, e documentando formatos, tipos, distribuições, frequências, intervalos, valores discrepantes e anomalias. 

Etapa 5: Explorando Dados 

A exploração de dados é o processo de familiarização com seus dados e descoberta de suas características, padrões, tendências, valores discrepantes e anomalias. A exploração de dados pode ajudá-lo a compreender melhor seus dados e avaliar sua qualidade e adequação aos seus objetivos de análise.  

Ao explorar os dados, você deve identificar e categorizar tipos, formatos e estruturas de dados em seu conjunto de dados. A seguir, você deve ter uma visão geral das estatísticas descritivas, observando medidas como média, mediana, moda e desvio padrão para cada variável numérica relevante. 

Aproveitar visualizações como histogramas, boxplots e gráficos de dispersão pode fornecer insights sobre distribuições de dados e relacionamentos e padrões subjacentes. Você também pode usar métodos mais avançados, como agrupamento, redução de dimensionalidade e regras de associação, para descobrir tendências ocultas, identificar correlações, destacar valores discrepantes e revelar anomalias. Da mesma forma, é igualmente importante avaliar a relevância dos dados para o que você deseja aprender.  

Etapa 6: Transformando Dados 

Transformação de dados converte dados de um formato, estrutura ou valor para outro, desempenhando um papel fundamental na jornada de preparação de dados, tornando os dados mais acessíveis e propícios à análise.  

A transformação de dados torna os dados de origem mais compatíveis com o sistema e aplicativo de destino, facilitando sua análise e consumo. Existem diversas técnicas para transformar dados, como normalização, agregação e filtragem — e a forma como você aplica essas transformações depende do caso de uso.  

Por exemplo, em um conjunto de dados de vendas, a normalização de dados pode ajudá-lo a padronizar os preços para uma moeda comum. Simultaneamente, os métodos de pagamento são categorizados em formatos uniformes, como a alteração de “CC”, “Visa” ou “MasterCard” para “cartão de crédito”.  

Etapa 7: enriquecendo os dados  

O enriquecimento de dados é o processo de refinar, melhorar e aprimorar um conjunto de dados adicionando novos recursos ou colunas. Ajuda a melhorar a precisão e a confiabilidade dos dados brutos. As equipes de dados enriquecem os dados adicionando informações novas e complementares e verificando as informações em fontes de terceiros. 

• Acrescente dados combinando diversas fontes de dados, incluindo dados de CRM, financeiros e de marketing, para criar um conjunto de dados abrangente que forneça uma visão holística. Essa técnica de enriquecimento também envolve a integração de dados de terceiros, como dados demográficos, para aprimorar os insights. 
• Segmente dados agrupando entidades como clientes ou produtos com base em atributos compartilhados, utilizando variáveis ​​padrão como idade e sexo para categorizar e descrever essas entidades. 
• Projete novos recursos ou campos adicionais derivando-os de dados existentes. Por exemplo, você pode calcular a idade do cliente com base na data de nascimento. 
• Aborde os valores ausentes estimando-os a partir dos dados disponíveis. Por exemplo, você pode calcular números de vendas ausentes referenciando tendências históricas. 
• Identifique entidades como nomes e endereços em dados de texto não estruturados, extraindo informações acionáveis ​​de textos que não possuem uma estrutura fixa. 
• Atribua categorias específicas a dados de texto não estruturados, como descrições de produtos, ou classifique o feedback do cliente para permitir análises e obter insights. 
• Aproveite várias técnicas de enriquecimento para aprimorar seus dados com informações ou contexto adicionais, como geocodificação, análise de sentimentos, reconhecimento de entidades, modelagem de tópicos, etc. 
• Use técnicas de limpeza para remover ou corrigir erros ou inconsistências em seus dados, como duplicatas, valores discrepantes, valores ausentes, erros de digitação, problemas de formatação, etc. 
• Use técnicas de validação para verificar ou confirmar a exatidão ou integridade dos seus dados, como somas de verificação, regras, restrições, testes, etc. 

Etapa 8: Validando Dados  

Para garantir a precisão, integridade e consistência dos dados, você precisa executar data de validade antes de finalizar os dados para consumo. A validação de dados permitirá que você verifique os dados em relação a regras e critérios predefinidos que refletem seus requisitos, padrões e regulamentos. As etapas a seguir podem ajudá-lo a conduzir a validação de dados de maneira eficaz: 

• Analise os dados para compreender suas características, como tipos de dados, intervalos e distribuições. Identifique possíveis problemas, como valores ausentes, valores discrepantes ou inconsistências. 
• Selecione uma amostra representativa do conjunto de dados para validação. Esta etapa é benéfica para grandes conjuntos de dados, pois reduz a carga de processamento. 
• Aplique as regras de validação predefinidas aos dados de amostra. As regras podem incluir verificações de formato, validações de intervalo ou validações entre campos. 
• Identifique os registros que não atendem às regras de validação. Registre a natureza dos erros e inconsistências para análise posterior. 
• Corrija os erros identificados limpando, transformando ou imputando dados conforme necessário. Manter uma trilha de auditoria das alterações feitas durante esse processo é essencial. 
• Automatize os processos de validação de dados para garantir uma manutenção consistente e contínua da qualidade dos dados sempre que possível. 

Etapa 9: Documentar e compartilhar dados 

Por último, você deve fornecer metadados e documentação para seus dados, como definições, descrições, fontes, formatos e tipos. Seus dados devem estar acessíveis e utilizáveis ​​por outros usuários ou aplicativos antes do consumo. 

• Use padrões e formatos de metadados para fornecer metadados para seus dados, como Dublin Core, Schema.org, JSON-LD, etc. 
• Aproveite ferramentas e métodos de documentação para fornecer documentação para seus dados, como arquivos README, comentários, anotações, etc. 
• Use ferramentas e plataformas de catálogo de dados para organizar e gerenciar seus dados e metadados. 
• Aproveite ferramentas e métodos de compartilhamento de dados para tornar seus dados disponíveis e acessíveis a outros usuários ou aplicativos, como APIs, serviços web, arquivos, bancos de dados, etc. 

Astera Torna a preparação de dados fácil e eficaz

A preparação dos dados é uma etapa vital no processo de análise de dados, pois garante a qualidade e confiabilidade dos dados para modelagem e tomada de decisão. No entanto, as organizações precisam de uma ferramenta que simplifique a preparação de dados.

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Astera é uma solução de preparação de dados sem código que pode ajudar sua organização a obter mais resultados com seus dados. Usando Astera, você pode: 

• Capacite usuários não técnicos a acessar e manipular dados sem codificação. Astera permite executar várias tarefas de dados com interfaces fáceis de usar e modelos pré-construídos. Você pode integrar, limpar, transformar e enriquecer dados com facilidade e eficiência. 
• Simplifique e acelere o processo de preparação de dados. Astera reduz a necessidade de intervenção de TI ou engenharia de dados, permitindo que você lide com suas necessidades de dados de forma independente. Você pode economizar tempo e dinheiro automatizando e simplificando fluxos de trabalho de dados. 
• Garanta a precisão e consistência dos dados. Astera fornece ferramentas para validação de dados e verificações de qualidade. Você pode detectar e corrigir erros, garantindo que seus dados sejam confiáveis ​​e prontos para análise. 
• Facilite a colaboração. Astera permite que vários usuários trabalhem em projetos de preparação de dados simultaneamente. Você pode compartilhar e reutilizar ativos de dados, aumentar a produtividade e promover o trabalho em equipe multifuncional. 

Com o Astera, você pode transformar seus dados em insights valiosos com mais rapidez e facilidade do que nunca. Saiba mais sobre ferramentas de preparação de dados e como Astera simplifica a preparação de dados.