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Perfil de dados: tipos, técnicas e práticas recomendadas

Mariam Anwar

Comercializador de produtos

28 de maio de 2024

Dados limpos e precisos são a base dos processos de tomada de decisão das organizações e é a razão pela qual investem pesadamente em soluções de qualidade de dados. O mercado global de ferramentas de qualidade de dados foi avaliado em $ 3.23 bilhões em 2023, e as projeções mostram que ultrapassará a marca de US$ 8 bilhões até 2030. 

A obtenção de dados de alta qualidade está entre os principais objetivos da preparação de dados em diferentes indústrias e setores. É aqui que entra o perfil de dados. Ele fornece às organizações uma visão geral de todos os seus dados, que podem ser usados ​​para detectar erros e inconsistências. Esses insights permitem 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? 

O perfil de dados garante que os dados estejam em boas condições e adequados para o uso pretendido. É essencialmente a primeira etapa no processo de gerenciamento e utilização de dados.   

O perfil de dados pode revelar uma série de problemas de qualidade de dados, como dados ausentes, duplicação e imprecisões. Ele também destaca 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. 

Criação de perfil de dados Astera.

Tipos de perfil de dados

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

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”. 

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. 

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 envolve uma variedade de técnicas que ajudam a analisar, avaliar e compreender os dados. Quatro técnicas principais 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. Validação e limpeza de dados: 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.

Uma tabela que lista as diferenças entre criação de perfil de dados e mineração de dados.

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. Essas técnicas podem ajudar em diferentes tarefas, incluindo: 

  • Reconhecimento de padrões 
  • Classificação e previsão 
  • agrupamento 
  • Detecção de anomalia 
  • Mineração de regras de associação 
  • Seleção de recursos e redução de dimensionalidade 
  • Mineração de texto e imagem 
  • Avaliação e otimização do modelo 

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. 

Desafios do perfil de dados 

Compreender os desafios e limitações da criação de perfis de dados é fundamental para garantir a eficácia dos métodos de criação de perfis de dados. Aqui estão alguns dos desafios de qualidade de dados e como superá-los:  

AMPLIAR 

Quando os conjuntos de dados crescem e se tornam cada vez mais complexos ao longo do tempo, as técnicas convencionais de criação de perfis de dados podem revelar-se insuficientes para lidar com o crescente volume de dados. Se não for verificado, isso pode tornar as tarefas de criação de perfil de dados mais intensivas em recursos e demoradas – atrasando, em última análise, a preparação de dados e interrompendo a análise oportuna. 

As organizações podem resolver problemas de escalabilidade implementando processamento paralelo. As técnicas de processamento paralelo distribuem tarefas de criação de perfil em vários nós ou processadores. Esta medida melhora a eficiência e reduz significativamente o tempo de processamento para conjuntos de dados maiores. 

Requisitos de recursos 

O perfil de dados pode exigir recursos computacionais substanciais, como memória, capacidade de armazenamento e poder de processamento. Recursos insuficientes criam gargalos de desempenho e retardam os processos de criação de perfil, impactando a produtividade e a eficiência. 

As organizações podem mitigar gargalos e aumentar a produtividade otimizando a alocação de recursos das seguintes maneiras: 

  • Investir em infraestrutura escalável, como soluções baseadas em nuvem, para garantir flexibilidade. 
  • Implementar a alocação dinâmica de recursos com base nas mudanças nos requisitos da carga de trabalho. 

Estruturas de dados complexas 

Os ambientes de dados modernos normalmente apresentam diversos formatos e estruturas de dados. Eles também contêm grandes quantidades de dados semiestruturados e não estruturados. As técnicas convencionais de criação de perfil de dados podem não ser tão úteis para analisar essas estruturas de dados complexas, fazendo com que gerem resultados de criação de perfil imprecisos ou incompletos. 

Felizmente, as empresas podem resolver isso incorporando técnicas avançadas de criação de perfis, como processamento de linguagem natural e algoritmos de aprendizado de máquina. Essas técnicas modernas podem identificar relacionamentos e padrões em dados não estruturados e semiestruturados e ajudar na obtenção de resultados de criação de perfil mais precisos. 

Privacidade e segurança de dados 

Acessar e analisar informações confidenciais — como dados comerciais confidenciais e informações de identificação pessoal — são componentes padrão do perfil de dados. Manter a privacidade e a segurança dos dados durante todo o processo de criação de perfil é essencial, pois ajuda a defender os dados contra violações de dados, acesso não autorizado e não conformidade regulatória. 

As organizações podem resolver questões de privacidade de dados integrando técnicas de anonimato e mascaramento de dados em seus métodos de criação de perfil. Isso facilita análises significativas e, ao mesmo tempo, protege de forma abrangente informações confidenciais. 

5 melhores práticas de criação de perfil de dados 

Uma imagem listando algumas práticas recomendadas de criação de perfil de dados.

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

  1. Definir objetivos claros: Defina claramente as metas, objetivos e expectativas para garantir que estejam alinhados com as necessidades e requisitos do negócio. 
  2. 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. 
  3. 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. 
  4. 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. 
  5. 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. 

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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, detectar esquema e estrutura de dados, avaliar distribuição e padrões de dados e compreender dependências e relacionamentos 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. 

O papel do perfil de dados na governança e conformidade de dados 

O perfil de dados é vital para apoiar iniciativas de governança e conformidade de dados organizacionais. A governança de dados compreende todas as políticas, processos e controles que garantem a disponibilidade, integridade e segurança dos ativos de dados. Por outro lado, a conformidade envolve a adesão aos requisitos regulamentares e aos padrões da indústria que regem o tratamento e uso de dados. 

Aqui estão cinco maneiras pelas quais o perfil de dados contribui para a governança e conformidade de dados: 

  1. Avaliação da qualidade dos dados:

    O perfil de dados serve como a primeira etapa na determinação da qualidade dos ativos de dados. A análise da estrutura, do conteúdo e dos relacionamentos dentro dos dados revela quaisquer inconsistências, imprecisões e anomalias que podem potencialmente danificar a integridade dos dados e afetar a conformidade. 

  2. Identificação e Mitigação de Riscos

    O perfil de dados permite que as organizações identifiquem possíveis fatores de risco que podem comprometer a qualidade, a privacidade e a segurança dos dados. Isso pode ajudá-los a lidar proativamente com questões que podem ameaçar a conformidade, como violações regulatórias, violações de dados ou relatórios imprecisos. 

  3. Classificação e marcação de dados

    O perfil de dados permite que as empresas classifiquem e marquem dados com base em seus requisitos regulatórios, sensibilidade e criticidade. Compreender a natureza e o contexto dos atributos de dados simplifica a aplicação de políticas relevantes de classificação de dados e controles de acesso. Isso ajuda as organizações a cumprir os regulamentos de privacidade, como a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) e o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR).

  4. Monitoramento e Auditoria 

    O perfil de dados oferece suporte aos protocolos contínuos de monitoramento e auditoria de uma organização para manter a conformidade com as políticas e regulamentos de governança de dados. A criação de perfis básicos de seus ativos de dados permite que as empresas observem a qualidade, a integridade e os padrões de uso dos dados de forma consistente. Também os ajuda a detectar desvios que podem justificar uma investigação mais aprofundada ou medidas corretivas.

  5. Documentação e relatórios

    Os resultados do perfil de dados oferecem insights significativos sobre os metadados dos ativos de dados, examinando sua estrutura e conteúdo. Esses insights são importantes para iniciativas de documentação e relatórios. As organizações podem utilizar relatórios de perfil para demonstrar sua conformidade com mandatos regulatórios, requisitos de auditoria e políticas de governança interna. 

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.

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