O que é padronização de dados? Um guia completo

As empresas modernas dependem fortemente de dados para conduzir os seus processos de tomada de decisão. No entanto, a fraca consistência e qualidade dos dados pode levar a conclusões imprecisas. Gartner's O relatório de 2018 destaca que as organizações incorrem em um custo médio de US$ 15 milhões anualmente devido à má qualidade dos dados. Este é um impacto financeiro substancial que pode ser evitado através da padronização de dados.

O que é padronização de dados?

A padronização de dados é o processo de transformar dados de várias fontes em um formato consistente. Inclui a definição e implementação de padrões e protocolos de dados comuns para captura, armazenamento e compartilhamento de dados. O processo de padronização de dados estabelece diretrizes para elementos de dados, como convenções de nomenclatura, unidades de medida e valores categóricos, para facilitar a integração e interpretação dos dados.

Tipos de inconsistências no conjunto de dados

Erros no conjunto de dados podem ocorrer por vários motivos, impactando a qualidade e a confiabilidade dos dados. A tabela abaixo mostra algumas inconsistências nos conjuntos de dados que podem ser resolvidas pela padronização dos dados.

Formatos de Data	Diferentes interpretações de datas (por exemplo, “01/02/2023” e “1st 23 de fevereiro”)
Formatos Numéricos	Variação nos separadores decimais (ex.: “1,000.50” vs. “1000.50”)
Unidades e Medidas	Métrico x Imperial: uso incorreto de unidades (por exemplo, metros x pés)
Ortografia inconsistente	Várias grafias para a mesma categoria (por exemplo, “EUA” vs. “Estados Unidos”).
Variações de abreviatura	Abreviações inconsistentes (por exemplo, “St.” vs. “Street” vs. “Str.”)
Sensibilidade ao Caso	Classificação incorreta devido à distinção entre maiúsculas e minúsculas (por exemplo, “maçã” vs. “Apple”)
Tipos de dados	Tipos de dados inadequados para atributos (por exemplo, tratar números como strings)
Formato de dados	Números de telefone armazenados de forma inconsistente com e sem separadores, como “+1 316-465-3322” e “3164653322”.

A importância da padronização de dados

A padronização de dados permite a troca consistente de dados entre vários sistemas. Isto significa que as organizações podem garantir que todos falem a mesma linguagem de dados, padronizando os dados em vários sistemas, departamentos e parceiros externos, proporcionando uma visão holística das operações, dos clientes e dos mercados da empresa.

Esta abordagem promove a interoperabilidade entre diferentes sistemas e plataformas. Quando os dados são padronizados, fica mais fácil integrar e sincronizar informações em vários aplicativos de software e bancos de dados. Identificar e corrigir erros também fica mais fácil, reduzindo o risco de tomar decisões baseadas em informações incorretas ou incompletas.

Portanto, a padronização dos dados ajuda a melhorar a qualidade dos dados, permitindo análises precisas, relatórios confiáveis ​​e tomadas de decisão informadas.

O Processo de Padronização de Dados

O processo de padronização de dados envolve diversas etapas que transformam os dados em um formato harmonizado, permitindo análise e interpretação precisas.

1. Identificando fontes de dados

A primeira etapa no processo de padronização de dados é identificar todas as fontes de dados, que podem incluir bancos de dados internos, provedores de dados externos e APIs. Isso permite que as organizações obtenham insights sobre o cenário de dados e determinem o escopo dos esforços de padronização. Eles podem avaliar a confiabilidade e a precisão dos dados, determinar a frequência de novas informações adicionadas ao conjunto de dados e identificar os elementos dos dados que requerem padronização, entre outros fatores.

2. Definição de padrões de dados

Também é importante definir regras e diretrizes para cada elemento de dados e garantir que os dados sejam consistentes, válidos e confiáveis. Esses padrões podem incluir formatos de dados, valores permitidos, regras de validação e requisitos de transformação. A definição de padrões claros permite que as organizações garantam que os dados sejam interpretados de forma consistente em diferentes sistemas e processos.

3. Limpeza de dados

Limpeza de dados significa identificar e retificar erros de dados, inconsistências e imprecisões. Este processo inclui a remoção de entradas duplicadas, correção de erros ortográficos e resolução de dados ausentes ou incompletos. A limpeza de dados não é uma tarefa única, mas um processo iterativo que requer monitoramento e manutenção contínuos para garantir a precisão e a qualidade contínuas dos dados.

4. Realizando transformação de dados

A próxima etapa é converter os dados em um formato e estrutura consistentes para garantir que todos os dados possam ser facilmente comparados e analisados. Isto inclui tarefas como alterar datas para um formato padronizado ou converter unidades de medida para um padrão comum. Durante o processo de transformação de dados, as organizações também podem precisar abordar questões como a normalização de dados, onde os dados são dimensionados ou ajustados para eliminar redundâncias e melhorar a integridade dos dados.

5. Validando Dados

O próximo passo crucial é validando dados executando testes e verificações nos dados, como verificação da integridade dos dados, verificação de valores discrepantes ou anomalias e validação em relação a regras ou restrições predefinidas. Os usuários deverão corrigir prontamente quaisquer inconsistências ou erros identificados durante o processo de validação. Pode incluir a revisão das etapas anteriores do processo de padronização de dados, como limpeza ou transformação de dados, para garantir a precisão e a confiabilidade dos dados.

O método tradicional de padronização usando Excel

A padronização manual usando Excel é uma das técnicas mais comuns para padronizar dados. Este método tradicional requer cálculo extensivo e aplicação de fórmulas para validar os dados manualmente.

A fórmula para padronização é:

Onde:

• x é um ponto de dados.
• μ é a média do conjunto de dados.
• σ é o desvio padrão do conjunto de dados.

Note: As funções “Teste Z” e “Padronização” realizam a padronização dos dados no Excel.

Esta abordagem manual à padronização de dados requer intervenção humana, atenção aos detalhes e experiência para transformar e validar os dados. Os analistas devem analisar cuidadosamente os dados para garantir consistência e precisão, razão pela qual esta abordagem pode ser demorada. Embora este método seja útil para projetos de pequena escala que requerem análises mais rápidas para conjuntos de dados menores, a natureza manual do processo torna-o menos eficiente ao lidar com grandes volumes de dados.

Ferramentas automatizadas de autoatendimento: a melhor alternativa

Outra abordagem moderna para padronização de dados é usar preparação de dados de autoatendimento ferramentas que aproveitam algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência artificial para limpar, transformar e validar dados.

O software de padronização automática de dados permite que as organizações automatizem a aplicação de padrões de dados. Essas ferramentas podem identificar elementos de dados, aplicar regras e transformações predefinidas e limpar e transformar dados automaticamente. Aproveitar essas ferramentas ajuda as organizações a economizar tempo e esforço no processo de padronização de dados, garantindo dados consistentes e confiáveis.

Esta tabela de comparação destaca os benefícios das ferramentas automatizadas de padronização de dados em relação ao Excel:

	Ferramentas Automatizadas	Excel
Volume de dados	Eficiente para conjuntos de dados grandes e complexos	Adequado para conjuntos de dados pequenos a moderados
Esforço Manual	Automatiza a transformação e limpeza de dados	Requer manipulação manual de dados
estandardização	Oferece algoritmos avançados de padronização	Funções de padronização integradas limitadas
AMPLIAR	Bem dimensionado para processar grandes volumes de dados	Não escalável para processamento de dados extensos
Eficiência de tempo	Processamento rápido de dados, economizando tempo	Leva uma quantidade considerável de tempo para tarefas repetitivas
Transformações Complexas	Lida com transformações complexas com facilidade	Não é adequado para transformações complexas
Tratamento de erros	Detecção e relatórios de erros integrados	Detecção e tratamento de erros limitados
Version Control	Oferece controle de versão para processos de dados	Carece de mecanismos adequados de controle de versão
Consistência	Fornece resultados consistentes sempre	É difícil garantir resultados consistentes repetidamente

utilização Astera para padronização automatizada de dados

AsteraA plataforma unificada de gerenciamento de dados possui recursos automatizados de padronização de dados, envolvendo recursos rigorosos e ágeis de limpeza, transformação e validação de dados. A interface apontar e clicar facilita a retificação rápida de dados incompletos ou imprecisos, garantindo a precisão e a consistência dos dados.

Astera também oferece uma visualização de grade dinâmica que permite aos usuários explorar, visualizar, interagir e analisar dados em tempo real, fornecendo feedback instantâneo sobre a qualidade dos dados. Aqui está um guia passo a passo sobre como os usuários podem utilizar Astera para seus casos de uso de padronização de dados:

1. Leia o arquivo .csv no Astera Artefato de preparação de dados.

2. Visualize a integridade geral dos dados no lado direito da janela.

 

3. Selecione a coluna para visualizar seu perfil no lado direito. A coluna “País” foi selecionada. No navegador de perfil à direita, podemos ver que esta coluna possui letras maiúsculas inconsistentes: “Alemanha”, “Alemanha” e “ALEMANHA”.

 

4. Para este caso de uso, clique na função “Alterar caso” para alterar o caso dos valores na coluna “País” para tornar os valores consistentes.

 

5. Aplique a transformação Change Case com tipo de caso = “Título” como padrão.

6. Após a aplicação da transformação, todos os valores inconsistentes foram padronizados na coluna “País”.

 

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