Perfil de dados: tipos, técnicas e práticas recomendadas

Dados limpos e precisos são a base dos processos de tomada de decisão de uma organização. No entanto, estudos revelam que apenas 3% dos dados em uma organização atende ao básico qualidade de dados padrões, tornando necessário preparar os dados de forma eficaz antes da análise. É aqui que entra o perfil de dados.

Ele fornece às organizações uma visão geral abrangente de erros e inconsistências em seus dados. Essa percepção permite que eles corrijam problemas prontamente, tomem decisões informadas e aumentem a eficiência operacional.

Vamos nos aprofundar nas especificidades da criação de perfil de dados e como ela ajuda na preparação de dados.

O que é criação de perfil de dados?

Em termos simples, o perfil de dados garante que os dados estejam em boas condições e adequados para o uso pretendido.

O perfil de dados é essencialmente a primeira etapa no processo de gerenciamento e uso de dados. É um método usado para diagnosticar a integridade dos dados examinando minuciosamente sua estrutura, conteúdo e relacionamentos. Ele garante que os dados sejam precisos, consistentes e exclusivos antes de serem usados ​​para ETL e análise de dados.

O perfil de dados também pode revelar uma série de problemas de qualidade de dados, como dados ausentes, duplicação e imprecisões. Ele também pode destacar padrões, regras e tendências nos dados. Esta informação é crucial porque ajuda as organizações a melhorar a qualidade dos dados, agilizar transformação de dadose tomar decisões informadas.

Tipos de perfil de dados

O perfil de dados pode ser classificado em três tipos principais:

1. Descoberta de estrutura: Este processo se concentra na identificação da organização e dos metadados dos dados, como tabelas, colunas e tipos de dados. Isso certifica que os dados são consistentes e formatados corretamente. Por exemplo, em um banco de dados de saúde, a descoberta de estrutura revela a presença de tabelas como “Pacientes” e “Compromissos” com colunas como “IDDoPaciente”, “DataDeConsulta” e tipos de dados como “inteiro” e “data”.
2. Descoberta de conteúdo: Isso envolve um mergulho profundo no conteúdo real dos dados. Ele examina registros de dados individuais para identificar erros. Por exemplo, em um banco de dados de clientes, a descoberta de conteúdo revela que a coluna “Número de telefone” contém vários valores ausentes, destacando informações de contato incompletas de determinados clientes.
3. Descoberta de relacionamento: Este processo identifica os relacionamentos e dependências entre diferentes elementos de dados. Por exemplo, numa base de dados de retalho, a descoberta de relações analisaria as associações entre diferentes campos e tabelas, tais como a relação entre a tabela 'Clientes' e a tabela 'Pedidos', compreendendo como os diferentes elementos de dados estão interligados e como se influenciam mutuamente. .

Técnicas de perfil de dados

A criação de perfil de dados abrange uma variedade de técnicas que ajudam a analisar, avaliar e compreender os dados. Alguns deles são:

1. Perfil de coluna: Esta técnica analisa cada coluna de um banco de dados. Ele analisa o tipo de dados na coluna, o tamanho dos dados e se há algum valor vazio. Uma parte crucial deste processo é a análise de frequência, que conta a frequência com que cada valor aparece, ajudando a detectar padrões e valores incomuns.
2. Perfil entre colunas: Aqui, o foco está nos relacionamentos entre diferentes colunas na mesma tabela. Inclui análise de chave e dependência. A análise chave encontra colunas onde cada linha tem um valor único, enquanto a análise de dependência analisa como os valores em uma coluna dependem dos valores em outra coluna. Isso pode ajudar a encontrar conexões, sobreposições e inconsistências entre colunas.
3. Perfil entre tabelas: Este método analisa os relacionamentos entre diferentes tabelas em um banco de dados. Inclui análise de chave estrangeira, que encontra colunas em uma tabela que correspondem a colunas de chave exclusivas em outra tabela. Isso ajuda a mostrar como os dados de uma tabela estão relacionados aos dados de outra tabela e pode fornecer informações importantes sobre a estrutura e a precisão do banco de dados.
4. Data de validade: Esta abordagem envolve a verificação da precisão e da qualidade dos dados em relação a critérios ou padrões específicos. Inclui verificações de formato, verificações de intervalo e verificações de consistência para garantir que os dados estejam limpos, corretos e logicamente consistentes.

Compreendendo a diferença: criação de perfil de dados versus mineração de dados

Perfil de dados e mineração de dados são dois processos distintos com objetivos e metodologias diferentes.

O perfil de dados é a etapa inicial na preparação de dados, com foco na compreensão das características básicas, qualidade e estrutura dos dados. Ajuda a identificar problemas de dados, como valores ausentes ou anomalias. Isso ajuda a garantir que os dados estejam limpos e confiáveis ​​para uso posterior.

Por outro lado, a mineração de dados envolve a exploração dos dados para descobrir padrões ocultos, tendências e insights valiosos usando técnicas avançadas como aprendizado de máquina. É o processo de extrair informações significativas dos dados. A mineração de dados é uma ferramenta valiosa para modelagem preditiva, detecção de anomalias e inteligência de negócios.

Benefícios do perfil de dados

O perfil de dados oferece uma infinidade de benefícios específicos que podem melhorar significativamente o desempenho de uma organização. gestão de dados estratégia. Aqui estão algumas das vantagens distintas do perfil de dados:

• Tomada de decisão informada: O perfil de dados fornece uma compreensão clara dos dados disponíveis, sua qualidade e sua estrutura. Este conhecimento ajuda na tomada de decisões informadas e baseadas em dados, melhorando assim o planeamento estratégico e a eficiência operacional.
• Maior Eficiência Operacional: Ajuda a identificar e eliminar dados redundantes ou irrelevantes. Isso leva a uma maior eficiência no processamento e análise de dados, resultando em insights mais rápidos, maior produtividade e melhores resultados financeiros.
• Mitigação de Risco: O perfil de dados pode ajudar as empresas a identificar possíveis riscos e problemas em seus dados, como violações de conformidade ou ameaças à segurança. Ao abordar estas questões de forma proativa, as empresas podem mitigar riscos e evitar penalidades dispendiosas ou danos à sua reputação.
• Economia de Custos: Ao melhorar a qualidade e a eficiência dos dados, o perfil de dados pode levar a economias de custos significativas. As empresas podem evitar os custos associados a dados de má qualidade, tais como decisões imprecisas, desperdício de recursos e oportunidades perdidas.
• Garantia de Conformidade: O perfil de dados pode ajudar as empresas a garantir a conformidade com os regulamentos e padrões do setor. Ao abordar questões de conformidade, as empresas podem evitar complicações jurídicas e manter a sua credibilidade no mercado.

Aplicações de perfil de dados

O perfil de dados encontra aplicações em diversas áreas e domínios, incluindo:

• Integração de Dados e Data warehousing: O perfil de dados facilita a integração de vários conjuntos de dados em um data warehouse centralizado, garantindo a precisão, consistência e compatibilidade dos dados entre as fontes.
• Migração de dados e Desenvolvimento de Sistemas: Antes de migrar dados de um sistema para outro ou desenvolver novos sistemas de software, o perfil de dados ajuda a identificar possíveis problemas de dados e garante a transferência perfeita de dados e a interoperabilidade do sistema.
• Governança de Dados e Conformidade: O perfil de dados desempenha um papel vital na garantia da conformidade com os requisitos regulamentares, padrões do setor e estruturas de governança de dados, minimizando os riscos jurídicos e financeiros associados à má gestão de dados.
• Análise de Dados e Inteligência de Negócios: Ao compreender a qualidade, a estrutura e os relacionamentos dentro dos dados, o perfil de dados permite que as organizações gerem insights mais precisos, tomem decisões baseadas em dados e aprimorem a inteligência comercial geral.

6 melhores práticas

Ao realizar o perfil de dados, as organizações devem seguir algumas práticas recomendadas para garantir resultados precisos e análises eficientes:

• Definir objetivos claros: Defina claramente as metas, objetivos e expectativas para garantir que estejam alinhados com as necessidades e requisitos do negócio.
• Escolha fontes de dados relevantes: Selecione fontes de dados relevantes com base na sua importância, relevância e impacto potencial nos processos de tomada de decisão.
• Estabeleça métricas de qualidade de dados: Defina métricas e regras de validação apropriadas para avaliar a qualidade e a precisão dos dados com base nos requisitos de negócios e nos padrões do setor.
• Colabore com as partes interessadas nos dados: Envolva proprietários de dados, especialistas no assunto e partes interessadas em todo o processo de criação de perfil de dados para obter insights valiosos e garantir o alinhamento multifuncional.
• Resultados do perfil de dados do documento: Documente e comunique as descobertas, recomendações e ações tomadas durante a criação de perfil de dados para facilitar a compreensão, a responsabilização e a conformidade.
• Monitore regularmente a qualidade dos dados: Implemente processos regulares de monitoramento da qualidade dos dados para garantir consistência, precisão e conformidade dos dados ao longo do tempo.

Conclusão

À medida que as organizações continuam a aproveitar o poder dos dados para obter vantagem competitiva, o perfil de dados continua a ser fundamental para garantir a qualidade dos dados. Ao examinar e avaliar sistematicamente os dados, as organizações podem garantir a precisão, a confiabilidade e a conformidade dos dados, levando a uma tomada de decisões mais informada e a melhores resultados de negócios.

Para garantir que dados de alta qualidade sejam usados ​​para análise, é crucial investir em ferramentas de perfil de dados.

Astera se destaca como uma solução abrangente que oferece recursos avançados de criação de perfil, limpeza e validação de dados. Ele fornece verificações de integridade em tempo real que monitoram continuamente a qualidade dos dados enquanto você trabalha, fornecendo feedback imediato sobre a integridade geral.

Asteraas capacidades da empresa se estendem à análise de dados globais e em nível de campo, permitindo a identificação precoce de irregularidades, valores faltantes ou anomalias. Esta abordagem proativa à qualidade dos dados permite que sejam tomadas medidas oportunas para corrigir quaisquer problemas.

AsteraA interface visual de arrastar e soltar do permite que os usuários empresariais examinem e avaliem os dados, facilitando os ajustes necessários, conforme necessário. Portanto, Astera simplifica o processo de criação de perfil de dados e aumenta a precisão, a confiabilidade e a qualidade geral dos dados, permitindo maior eficiência operacional e melhores resultados de negócios.

Quer saber mais sobre criação de perfil de dados e como Astera agiliza todo o processo de preparação de dados? Baixe o seu white paper grátis agora!