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O que é Data Munging e por que é importante? Um Guia Completo
- O que é Data Munging?
- Por que o Data Munging é importante?
- Diferentes estágios da manipulação de dados
- Benefícios do Data Munging
- Como o Data Munging é diferente do ETL?
- Desafios do Data Munging
- A necessidade de automação
- Astera ReportMiner — Seu primeiro passo para o Data Munging
O que é Data Munging?
Munging de dados é o processo de preparação de dados brutos para relatórios e análises. Incorpora todas as etapas anteriores à análise, incluindo estruturação, limpeza, enriquecimento e validação dos dados. O processo também envolve a transformação de dados, como a normalização de conjuntos de dados para criar mapeamentos um-para-muitos. Também é conhecido como disputa de dados.
Por que o Data Munging é importante?
As empresas evoluem com o tempo, assim como os desafios de gerenciamento de dados. A coleta de dados desempenha um papel crucial no enfrentamento desses desafios, tornando os dados brutos utilizáveis para BI. Existem várias razões pelas quais se tornou uma prática comum entre as empresas modernas.
Para começar, as empresas recebem dados de diferentes fontes e sistemas. Pode ser difícil reunir todos os dados contidos nessas fontes díspares. A coleta de dados ajuda a quebrar esses silos de dados e permite que as organizações reúnam dados em um repositório centralizado e entendam o contexto de negócios das informações.
Durante o processo de gerenciamento de dados, os dados são limpos, transformados e validados para maximizar a precisão, a relevância e a qualidade. Como resultado, os dados são precisos, atualizados e relevantes e mostram uma imagem completa para os tomadores de decisão.
Diferentes estágios da manipulação de dados
Descoberta de dados
Tudo começa com um objetivo definido, e a jornada de análise de dados não é exceção. A descoberta de dados é o primeiro estágio da análise de dados, em que os analistas de dados definem a finalidade dos dados e como alcançá-la por meio da análise de dados. O objetivo é identificar os usos e requisitos potenciais dos dados.
Na fase de descoberta, o foco está mais nos requisitos de negócios relacionados aos dados do que nas especificações técnicas. Por exemplo, os analistas de dados se concentram em quais indicadores ou métricas de desempenho serão úteis para melhorar o ciclo de vendas, em vez de como obter os números relevantes para análise.
Estruturação de dados
Uma vez que os requisitos são identificados e delineados, o próximo estágio é estruturar os dados brutos para torná-los legíveis por máquina. Os dados estruturados têm um esquema bem definido e seguem um layout consistente. Pense em dados organizados ordenadamente em linhas e colunas disponíveis em planilhas e bancos de dados relacionais.
O processo envolve a extração cuidadosa de dados de várias fontes, incluindo estruturado e não estruturado documentos comerciais. Os conjuntos de dados capturados são organizados em um repositório formatado, para que sejam legíveis por máquina e possam ser manipulados nas fases subsequentes.
Limpeza de dados
Uma vez que os dados estejam organizados em um formato padronizado, o próximo passo é limpeza de dados. Este estágio aborda uma série de problemas de qualidade de dados, desde valores ausentes até conjuntos de dados duplicados. O processo envolve detectar e corrigir esses dados errôneos para evitar lacunas de informação.
A limpeza de dados estabelece a base para uma análise de dados precisa e eficiente. Várias transformações — como Remover, Substituir, Localizar e Substituir, etc. — são aplicadas para eliminar texto redundante e valores nulos, bem como identificar campos ausentes, entradas mal colocadas e erros de digitação que podem distorcer a análise.
Enriquecimento de dados
Os dados estruturados e limpos agora estão prontos para enriquecimento. É um processo que envolve anexar um ou vários conjuntos de dados de diferentes fontes para gerar uma visão holística das informações. Como resultado, os dados se tornam mais úteis para relatórios e análises.
Geralmente envolve a agregação de várias fontes de dados. Por exemplo, se um ID de pedido for encontrado em um sistema, um usuário pode comparar esse ID de pedido com um banco de dados diferente para obter mais detalhes, como nome da conta, saldo da conta, histórico de compras, limite de crédito etc. Esses dados adicionais “enriquecem” o ID original com maior contexto.
Validação de dados
Validar a precisão, integridade e confiabilidade dos dados é fundamental para o processo de gerenciamento de dados. Sempre há o risco de imprecisões de dados durante o processo de transformação e enriquecimento de dados; portanto, uma verificação final é necessária para validar se as informações de saída são precisas e confiáveis.
Data de validade contrasta com a limpeza de dados, pois rejeita quaisquer dados que não estejam em conformidade com regras ou restrições predefinidas. também verifica a exatidão e o significado das informações.
Existem diferentes tipos de verificações de validação; aqui estão alguns exemplos:
- Checagem de Consistência: a data de uma fatura pode ser impedida de preceder a data do pedido.
- Validação de tipo de dados: o campo de data e mês só pode conter números inteiros de 1 a 31 e 1 a 12, respectivamente.
- Validação de intervalo e restrição: o campo de senha deve conter pelo menos oito caracteres, incluindo letras maiúsculas, letras minúsculas e dígitos numéricos.
Benefícios do Data Munging
As soluções de dados automatizadas são usadas pelas empresas para realizar atividades de gerenciamento de dados de forma transparente, ou seja, limpar e transformar dados de origem em informações padronizadas para análise de conjuntos de dados cruzados. Existem inúmeros benefícios de munging de dados. Ajuda as empresas:
- eliminar silos de dados e integrar várias fontes (como bancos de dados relacionais, servidores web, etc.).
- melhorar a usabilidade dos dados transformando dados brutos em informações compatíveis e legíveis por máquina para sistemas de negócios.
- processe grandes volumes de dados para obter informações valiosas para análise de negócios.
- garantir alta qualidade de dados para tomar decisões estratégicas com maior confiança.
Como o Data Munging é diferente do ETL?
Enquanto o ETL lida com conjuntos de dados relacionais estruturados ou semiestruturados, o gerenciamento de dados envolve a transformação de conjuntos de dados complexos, incluindo dados não estruturados que não possuem um esquema predefinido. Em contraste com o caso de uso de relatórios da ETL, o objetivo principal do data wrangling é a análise exploratória, ou seja, novas maneiras de analisar os dados para agregar valor e produzir insights de negócios.
Desafios do Data Munging
A manipulação de dados apresenta vários obstáculos para as organizações. Para começar, os dados vêm de várias fontes e devem ser alimentados em diferentes destinos, por isso é crucial ter uma solução que tenha o maior número possível de conectores.
Além disso, usando bibliotecas de código aberto - por exemplo, Pandas — pode ser uma atividade demorada. Os analistas de dados precisam de um grande número de transformações pré-programadas para lidar com as atividades diárias de coleta de dados com eficiência.
Os analistas de dados modernos priorizam as soluções de extração e gerenciamento de dados sem código porque permitem maximizar a produtividade e gerenciar as fases de processamento de dados com mais facilidade.
Gerenciar grandes volumes de dados também é um grande desafio, pois o tempo de processamento de dados está correlacionado ao tamanho dos dados. A extração de dados de documentos não estruturados geralmente consome muito tempo e afunila o processo de disputa de dados.
A necessidade de automação
Os cientistas de dados gastam uma quantidade considerável de seu tempo analisando dados. Pesquisa Anaconda sugere que apenas o carregamento e a limpeza de dados levam aproximadamente 45% do tempo. As empresas modernas percebem que seus recursos gastam metade do tempo fazendo o tedioso trabalho de preparação de dados (trabalho de zelador de dados, como alguns podem dizer) e procure maneiras de automatizar o processo de processamento de dados.
As soluções automatizadas permitem que as empresas resolvam os gargalos do gerenciamento de dados, portanto, em vez de gastar tempo com disputas de dados, os analistas de dados podem gastar mais tempo usando as informações refinadas para relatórios e análises. As soluções modernas de gerenciamento de dados minimizam o intervalo de tempo entre dados brutos e análises e facilitam a tomada de decisões orientada por dados.
Astera ReportMiner — Seu primeiro passo para o Data Munging
Astera ReportMiner é uma solução de extração de dados de nível empresarial que pode automatizar e otimizar suas atividades de coleta de dados. A plataforma automatizada e sem código foi projetada para transformar instantaneamente grandes volumes de dados não estruturados em insights acionáveis. Como resultado, você pode impulsionar sua iniciativa de análise e permitir a tomada de decisões orientada por dados.
utilização Astera ReportMiner, você pode:
- Extraia dados de várias fontes não estruturadas, como COBOL PDF, PRN, TXT, XLS e muito mais.
- Crie modelos de relatório para extrair dados de documentos não estruturados em escala para processamento adicional.
- Crie modelos reutilizáveis que podem ser usados para capturar dados de arquivos com layouts e estruturas semelhantes.
- Configure regras de validação de dados personalizadas para garantir que os dados analisados atendam ao formato desejado e aos requisitos de negócios.
- Use uma extensa biblioteca de conectores integrados para transportar dados preparados para o destino de sua escolha.
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