Data Wrangling: definição, importância e benefícios

A disputa de dados transforma os dados para torná-los compatíveis com o sistema final, pois conjuntos de dados complexos e intrincados podem prejudicar a análise de dados e os processos de negócios. As ferramentas de organização de dados transformam e organizam os dados de acordo com os requisitos do sistema de destino para tornar os dados utilizáveis ​​para os processos finais.

Mas o que é disputa de dados e por que é tão importante? Leia este artigo para descobrir.

• O que é a disputa de dados?
• Organização de dados vs. mineração de dados
• Por que você precisa de manipulação de dados?
• Etapas para executar a transformação de dados
• Casos de uso comuns
• Limpe seus dados usando uma ferramenta automatizada de processamento de dados 

O que é organização de dados?

Briga de dados envolve transformando e estruturação dados brutos em um formato desejado para melhorar a qualidade e a usabilidade dos dados para fins analíticos ou de aprendizado de máquina. Também é conhecido como manipulação de dados. A disputa de dados envolve mapeando campos de dados da origem ao destino, por exemplo, direcionar um campo, linha ou coluna em um conjunto de dados e implementar uma ação como juntar, analisar, limpar, consolidar ou filtrar para produzir a saída necessária.

Os principais componentes da disputa de dados incluem:

• Transformação: Converter dados de um formato para outro para atender aos requisitos de análise.
• Limpeza: Removendo inconsistências, erros e valores discrepantes para garantir a precisão dos dados.
• Enriquecimento: Melhorar os dados adicionando informações relevantes ou combinando-as com outros conjuntos de dados.

Através da disputa de dados, os dados analisados ​​tornam-se mais precisos e significativos, levando a melhores soluções, decisões e resultados.

À medida que as organizações lidam com volumes maiores de dados diversos e não estruturados provenientes de múltiplas fontes, o processo de preparação de dados para análise pode ser demorado e dispendioso.

As abordagens de autoatendimento e a automação analítica podem agilizar e aprimorar a precisão dos processos de organização de dados, reduzindo erros introduzidos por métodos manuais como o Excel.

Após a disputa, você pode usar os dados para processá-los posteriormente para inteligência de negócios (BI), relatórios ou melhoria de processos de negócios. Portanto, o processo garante que os dados estejam prontos para automação e análise posterior.

Organização de dados vs. mineração de dados

Algumas pessoas lutam para entender a diferença entre manipulação de dados e mineração de dados. Técnicas de mineração de dados envolvem encontrar padrões e relacionamentos ocultos em grandes conjuntos de dados. Ajuda as empresas a decifrar padrões significativos em seus dados, sejam eles de código aberto ou não.

Por outro lado, é um superconjunto de mineração de dados e requer vários outros processos de tomada de decisão, como limpeza de dados, transformando, integrando, etc. Nesse sentido, dados em Wrangle são importantes para relatórios precisos e insights de inteligência de negócios.

Por que você precisa disso?

Você sabia que os profissionais gastam quase 73% do tempo disputando dados? Isso significa que é um aspecto indispensável do processamento de dados. Ele ajuda os usuários de negócios a tomar decisões concretas e oportunas, limpando e estruturando os dados brutos no formato necessário. A disputa de dados está se tornando uma prática comum entre as principais organizações, à medida que os dados se tornam mais desestruturados e diversos.

Os dados tratados com precisão garantem que dados de qualidade sejam inseridos em análises ou processos downstream para consolidação e colaboração. É essencial otimizar a jornada de dados para insights e apoiar a tomada de decisões precisas.

A transformação de dados pode ser organizada em um procedimento consistente e repetível usando ferramentas de integração de dados com recursos de automação que limpam e convertem fontes de dados em um formato reutilizado de acordo com os requisitos finais. Depois de reverter os dados para um formato padrão, você pode executar análises cruciais de conjuntos de dados cruzados. Além disso, a disputa de dados com o Python é típica, pois o Python emprega métodos diferentes para organizar os dados armazenados em diferentes conjuntos de dados.

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Etapas para executar a transformação de dados

Como a maioria dos processos de análise de dados, é um processo iterativo no qual você deve executar as cinco etapas recorrentemente para obter os resultados desejados. Essas cinco etapas são as seguintes:

· Dados de compreensão

O primeiro passo é entender os dados em grande profundidade. Antes de aplicar os procedimentos para limpá-lo, você deve ter uma ideia clara sobre o que são os dados. Isso o ajudará a encontrar a melhor abordagem para explorações analíticas produtivas. Por exemplo, se você tiver um conjunto de dados de clientes e descobrir que a maioria deles é de uma parte do país, lembre-se disso antes de prosseguir.

· Estruturação

Na maioria dos casos, você terá dados brutos de maneira desorganizada. Não haverá nenhuma estrutura para isso. Na segunda etapa, você deve reestruturar o tipo de dados para facilitar a acessibilidade, o que pode significar dividir uma coluna ou linha em duas ou vice-versa – o que for necessário para uma melhor análise.

· Limpeza

Quase todos os conjuntos de dados incluem alguns outliers que podem distorcer os resultados da análise. Você terá que limpar os dados para obter os melhores resultados. Na terceira etapa, você deve cenxugue os dados exaustivamente para uma análise superior. Você terá que alterar valores nulos, remover duplicatas e caracteres especiais e padronizar a formatação para melhorar a consistência dos dados. Por exemplo, você pode substituir as várias maneiras diferentes pelas quais um estado é registrado (como CA, Cal e Calif) por um único formato padrão.

· Enriquecimento

Após a terceira etapa, você deve enriquecer seus dados, o que significa fazer um balanço do que está no conjunto de dados e criar estratégias para melhorá-lo. Por exemplo, uma seguradora de automóveis pode querer saber as taxas de criminalidade nas vizinhanças de seus usuários para estimar melhor o risco.

· Validando

Regras de validação denotam algumas etapas de programação repetitivas que são usadas para autenticar a confiabilidade, qualidade e segurança dos dados que você possui. Por exemplo, você terá que determinar se os campos no conjunto de dados são precisos verificando os dados ou observando se os atributos são normalmente distribuídos.

Fonte da imagem: i2tutorials

Casos de uso comuns

Dois dos casos de uso mais comuns incluem:

Detecção de fraude

Usando uma ferramenta de organização de dados, uma empresa pode realizar o seguinte:

• Distinga as fraudes corporativas ao identificar comportamentos incomuns, examinando informações complexas, como e-mails com várias partes e com várias camadas ou bate-papos na web.
• Ofereça suporte à segurança de dados, permitindo que operadores não técnicos examinem e agrupem dados rapidamente para acompanhar o ritmo de bilhões de tarefas diárias de segurança.
• Garanta resultados de modelagem precisos e repetíveis padronizando e quantificando conjuntos de dados estruturados e não estruturados.
• Aumente a conformidade garantindo que sua empresa esteja em conformidade com os padrões do setor e do governo, seguindo os protocolos de segurança durante a integração.

Análise do comportamento do cliente

Uma ferramenta de análise de dados pode ajudar seus processos de negócios a obter insights precisos rapidamente por meio da análise do comportamento do cliente. Ele capacita a equipe de marketing a tomar decisões de negócios em suas mãos e tirar o melhor proveito delas. Você pode usar ferramentas de organização de dados para:

• Diminuir o tempo gasto na preparação de dados para análise
• Entenda rapidamente o valor comercial dos seus dados
• Permita que sua equipe de análise utilize os dados de comportamento do cliente diretamente
• Capacite os cientistas de dados para descobrir tendências de dados por meio de descoberta de dados e criação de perfis visuais

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Limpe seus dados usando uma ferramenta automatizada de processamento de dados

A preparação de dados é uma parte essencial do processo para uma empresa que deseja desfrutar do melhor BI e análise orientada a resultados. Você pode usar ferramentas automatizadas para organização de dados, como Astera Centerprise. O software extrai dados e os transforma, limpa e estrutura no formato exigido pelos negócios para serem consumidos para análises e BI. Os dados Wrangle fornecem resultados precisos que ajudam as empresas a criar estratégias de acordo.

Experimente Astera Centerprise em primeira mão e veja como isso pode ajudá-lo a simplificar a disputa de dados.