Os dados são um recurso valioso que ajuda sua empresa a tomar melhores decisões e obter vantagem competitiva. Mas como tornar os clientes, rivais e informações comerciais facilmente acessíveis a todos na sua organização? A solução é a transformação de dados.

O que é transformação de dados?

A transformação de dados é o processo de conversão, estruturação e limpeza de dados brutos de um formato para outro para torná-los prontos para análise e consumo. Consiste em várias etapas, como filtrar seus dados com base em regras específicas e unir diferentes campos para obter uma visão consolidada de todos os seus dados.

O ETL (Extrair, Transformar, Carregar) O processo extrai dados brutos de uma fonte, converte-os em um formato utilizável e os envia para um sistema de destino. Os dados brutos são inutilizáveis ​​em sua forma original, portanto, você deve transformá-los para usá-los.

A maioria das ferramentas ETL também fornece funções predefinidas que você pode usar para alterar seus dados de forma rápida e eficiente. Aqui estão algumas das etapas envolvidas neste processo:

• Identifique a estrutura dos arquivos de origem e extraia dados deles.
• Em seguida, mapeie os dados do arquivo de origem para a ferramenta de transformação.
• Aplique a transformação (ou seja, filtre, classifique, limpe ou agregue dados).
• Por fim, envie o arquivo transformado para o destino.

Benefícios da transformação de dados

Os dados servem vários propósitos para organizações e empresas, desde a análise de cadeias de suprimentos, comportamentos de clientes e processos internos até a criação de fluxos de trabalho automatizados baseados em dados. No entanto, para estes fins, deve estar num formato utilizável, e a transformação dos dados garante que os dados atingem essa usabilidade, resultando nos seguintes benefícios:

• Obtendo valor máximo dos dados: a maioria das organizações não consegue obter o máximo valor dos dados devido a fatores como volume, complexidade, qualidade e falta de ferramentas e habilidades. Forrester relata que as organizações nunca analisam até 73% de todos os dados. A transformação de dados é um processo que pode ajudá-los a superar estes desafios, alterando a estrutura e o formato dos dados brutos para torná-los mais adequados para análise. Isto melhora a qualidade dos dados e facilita a análise, permitindo-lhes aproveitar de forma mais eficaz a tomada de decisões.
• Padronização de dados: os dados provenientes de diversas fontes podem ser inconsistentes, dificultando o uso em análises. A transformação de dados ajuda a padronizar os dados.
• Maior precisão e conformidade: Os dados transformados passam por limpeza, validação e enriquecimento, melhorando sua consistência e confiabilidade. A qualidade aprimorada dos dados torna mais fácil garantir a conformidade regulatória.
• Executando consultas mais rápidas: A transformação de dados permite armazená-los em um formato padronizado. Os formatos padrão permitem consultas mais rápidas, facilitando a recuperação rápida de dados.
• Melhorando a qualidade dos dados: A transformação de dados pode ajudá-lo a eliminar qualidade de dados problemas como valores ausentes, inconsistentes, duplicados ou inválidos. Como resultado, você pode evitar custos e riscos associados à baixa qualidade dos dados.

Como funciona a transformação de dados

O objetivo da transformação de dados é simples: extrair dados da origem, alterá-los para um formato utilizável e carregá-los em um destino. É uma parte essencial dos pipelines de dados ETL ou ELT (Extract, Load, and Transform).

A transformação de dados permite limpar, remodelar e calcular novas dimensões e métricas de dados com base em suas necessidades. Tradicionalmente, são necessárias centenas a milhares de linhas de código para construir pipelines ETL ou ELT. Porém, com um ferramenta ETL sem código, você pode criar facilmente esses pipelines em uma tela visual, conhecida como fluxo de dados.

1. Identifique as fontes: Primeiro, você deve identificar as fontes de dados que deve transformar. Essas fontes podem ser bancos de dados, Excel, arquivos delimitados, fontes legadas ou até mesmo conectores de nuvem. Algumas ferramentas de extração de dados também permitem extrair dados de arquivos não estruturados, como PDFs.
2. Mapeamento de dados: Nesta fase, a transformação propriamente dita é planejada. Você deve decidir onde os dados serão originados e onde serão salvos. O objetivo é alterar os dados de origem para um formato adequado ao destino. Por exemplo, os dados dos arquivos de origem em formato XML ou Excel precisam ser transformados em formato SQL. Para tornar o formato adequado para análises, pode ser necessário realizar diversas operações, como adicionar, excluir, copiar e replicar campos e registros.
3. Escolha Transformação: Aqui, você escolhe a transformação relevante que se ajusta ao mapeamento de dados planejado e coloca o processo de transformação de dados em movimento, convertendo os dados na saída desejada. Aqui estão algumas transformações que você pode aproveitar:
   • Filtragem é o processo de seleção de um subconjunto de dados que atende a determinados critérios ou condições. Por exemplo, carregar apenas registros de um determinado período, como após 1º de janeiro^st, 2010, é uma operação de filtragem que exclui dados anteriores a essa data.
   • Enriquecendo é o processo de adicionar novas informações ou valor aos dados existentes. Por exemplo, criar uma nova coluna intitulada Índice de Massa Corporal (IMC) calculando valores das colunas de idade, altura e peso é uma operação enriquecedora que adiciona uma nova medida de saúde aos dados.
   • Dividir é o processo de quebrar um elemento de dados complexo ou composto em partes mais simples ou mais atômicas. Por exemplo, dividir a coluna Nome Completo em colunas separadas para Nome, Nome do Meio e Sobrenome é uma operação de divisão que separa os componentes do nome.
   • Juntar-se a é o processo de combinar dados de diferentes fontes ou tabelas com base em um atributo ou chave comum. Por exemplo, combinar dados de RH e Finanças para gerar relatórios de folha de pagamento de funcionários é uma operação de união que mescla dados de dois departamentos usando o ID do funcionário como chave.
   • remoção dados duplicados é o processo de eliminação de elementos de dados redundantes ou repetidos de um conjunto de dados. Por exemplo, remover registros duplicados do mesmo pedido da tabela Pedidos é uma operação de dados que garante a qualidade e a precisão dos dados.
   • revisão: Depois que as transformações forem aplicadas, você deverá verificar os dados transformados para garantir que foram formatados corretamente.

Além dessas etapas, pode ser necessário realizar outras operações personalizadas para adaptar os dados ao formato desejado. Depois que os dados forem transformados, você poderá carregá-los no destino para colocá-los em funcionamento. Lembre-se de que nem todos os dados requerem transformação – às vezes, os dados de origem são adequados para uso imediato.

Tipos de transformação de dados

A capacidade de transformação de dados está disponível em várias ferramentas de integração de dados. Uma coisa boa sobre esse processo é que você pode fazê-lo de várias maneiras. Cada abordagem vem com seus benefícios e limitações exclusivos. Vejamos algumas das técnicas de transformação padrão.

Transformação de dados no local

A transformação de dados local é o processo de uso de uma ferramenta de software ou aplicativo instalado e hospedado nos servidores ou na infraestrutura da organização para executar tarefas de transformação de dados. Ajuda a aumentar a conformidade regulatória e a melhorar o gerenciamento da segurança. A maioria das ferramentas vem com funcionalidade de arrastar e soltar, o que significa que funcionários não técnicos podem transformar dados e convertê-los em um formato utilizável.

Transformação de dados baseada em nuvem

A transformação de dados em nuvem é o processo de uso de uma ferramenta ou serviço de software hospedado e acessado na Internet ou em uma plataforma em nuvem para realizar tarefas de transformação de dados. O recurso de pagamento conforme o uso da maioria das ferramentas baseadas em nuvem permite que as empresas aumentem ou diminuam conforme necessário, o que é uma das razões pelas quais as ferramentas baseadas em nuvem são populares.

Embora salvar dados corporativos cruciais em um servidor baseado em nuvem de terceiros tenha sua cota de preocupações de segurança, um benefício da transformação de dados na nuvem são os curtos tempos de instalação e configuração. Isso significa que as empresas podem fazer alterações em seus dados sem sofrer atrasos significativos.

Transformação manual de dados

A transformação manual de dados é o processo de escrever manualmente código ou scripts para manipular e transformar dados de um formato ou estrutura para outro. Esse processo requer um alto nível de conhecimento técnico e pode ser demorado, sujeito a erros e caro, especialmente quando se lida com vários formatos de arquivo.

Isso exige um profissional da equipe dedicado a essa tarefa, aumentando o risco de erro humano e imprecisão.

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VEJA COMO É FEITO 

Técnicas de transformação de dados

As técnicas de transformação são diferentes dos tipos de transformação de dados. Existem diversas maneiras de transformar seus dados, mas as técnicas variam de acordo com seus objetivos e necessidades. A seguir estão algumas das técnicas de transformação de dados mais utilizadas:

1) Suavização de dados

A suavização de dados é usada para remover dados sem sentido ou distorcidos (também chamado de ruído) de um conjunto de dados. Os algoritmos de suavização ajudam a destacar flutuações aleatórias e valores discrepantes, facilitando a remoção de informações desnecessárias.

Por exemplo, a suavização de dados é crucial para ajudar os comerciantes e investidores a identificar padrões e tendências nos preços das ações. Ajuda a eliminar o ruído e a planear melhor para acomodar a sazonalidade e a volatilidade dos preços das ações. Os traders utilizam técnicas de suavização de dados, como a média móvel, para calcular o preço médio de uma ação durante um período específico.

Aprenda como realizar a suavização de dados na análise de série temporal.

2) Agregação de dados

A agregação de dados é uma das técnicas de transformação de dados mais cruciais. É o processo de padronização de dados coletados de múltiplas fontes, armazenando-os no formato desejado. Torna os dados fáceis de recuperar e apresentar.

Os dados agregados podem ajudá-lo de várias maneiras. Por exemplo, você pode agregar dados de seu site, campanhas de e-mail, sistema de CRM, pesquisas e mídias sociais para analisar com mais precisão os dados demográficos, métricas de comportamento e preferências dos clientes.

3) Discretização

Discretização (também chamado de binning) é outra técnica útil para transformação de dados. Ele ajuda a transformar dados contínuos em uma série de intervalos de dados e substitui valores de atributos contínuos por rótulos de intervalo, facilitando a análise dos dados.

Por exemplo, a idade do paciente em conjuntos de dados de saúde é armazenada numericamente, mas a transformação desses valores numéricos em intervalos (por exemplo, pacientes com idade entre 18 e 25 anos) facilita o estudo da dinâmica do paciente.

4) Generalização

Generalização é uma técnica de transformação de dados que permite converter dados de nível inferior em dados de nível superior com base em uma taxonomia ou hierarquia predefinida. Por exemplo, você pode usar esta técnica para substituir cidades em um conjunto de dados pelo seu país ou continente. Da mesma forma, valores de carimbo de data/hora como 2023-08-17 15:26:43 podem ser substituídos por agosto de 2023, 2023 ou 2020.

5) Construção de Atributos

Esta técnica pode ajudá-lo a gerar novos atributos com base em atributos existentes. Por exemplo, se você tiver um conjunto de dados registrando a data e hora das transações, ele poderá ajudá-lo a criar novos atributos, como dia da semana, mês, estação, hora, etc. Esses novos atributos podem ajudar a identificar tendências ou padrões, como efeitos sazonais, horários de pico e muito mais.

6) Dimensionamento

O dimensionamento na transformação de dados é uma técnica que transforma os valores de um conjunto de dados em uma escala comum. Um exemplo de escalonamento é mínimo máximo, que dimensiona os dados para um intervalo entre 0 e 1. O dimensionamento ajuda a preservar a ordem relativa e a distância dos valores originais. Existem outros tipos de técnicas de dimensionamento, como pontuação z, log e recorte.

7) Normalização

Normalização (pivô) e desnormalização (não pivô) são duas técnicas que transformam os dados de linhas em colunas ou vice-versa. Eles ajudam você a otimizar, aprimorar e proteger seus dados para diferentes finalidades. A normalização (pivô) reduz o tamanho e a complexidade dos dados agrupando-os em categorias ou dimensões. A desnormalização (unpivot) aumenta a velocidade e a riqueza dos dados, dividindo-os por atributos ou valores.

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