A Arte da Manipulação de Dados: Transformando Informações Brutas em Insights Valiosos
Na era digital, somos inundados por terabytes e petabytes de dados, que crescem exponencialmente. Mas como aproveitamos esse volume massivo e o transformamos em informações práticas para aprimorar a eficiência dos serviços?
Empresas de todos os portes buscam dados válidos, atualizados e de fácil compreensão para alimentar seus modelos de descoberta de conhecimento, peças-chave para inovação e crescimento.
Para isso, diversas técnicas de análise são empregadas, com o objetivo de extrair informações valiosas a partir de grandes conjuntos de dados.
Mas onde tudo começa? A resposta está na manipulação de dados, ou data wrangling.
Vamos explorar esse conceito fundamental!
O Que É Manipulação de Dados (Data Wrangling)?
Data wrangling é o processo de higienizar, estruturar e transformar dados brutos em formatos que facilitem a análise. É comum lidar com conjuntos de dados complexos e desorganizados, que não estão prontos para serem usados em processos de pipeline de dados. A manipulação de dados leva os dados brutos a um estado refinado, otimizado e pronto para produção.
Algumas tarefas comuns no processo de manipulação de dados incluem:
- Unir diferentes conjuntos de dados em um conjunto abrangente para análise.
- Identificar dados faltantes ou lacunas nos conjuntos de dados.
- Remover outliers ou anomalias que possam distorcer a análise.
- Padronizar os dados de entrada para garantir consistência.
Devido ao grande volume de dados envolvido, os processos de manipulação geralmente exigem abordagens automatizadas para garantir precisão e qualidade.
Objetivos da Manipulação de Dados
Além de preparar os dados para análise, outros objetivos incluem:
- Transformar dados confusos em informações válidas e inovadoras para auxiliar na tomada de decisões.
- Converter dados brutos em formatos que possam ser processados por sistemas de Big Data.
- Reduzir o tempo gasto pelos analistas de dados na criação de modelos, fornecendo dados já organizados.
- Garantir consistência, integridade, usabilidade e segurança dos dados consumidos ou armazenados em um data warehouse.
Abordagens Comuns na Manipulação de Dados
Descoberta
Antes de iniciar qualquer tarefa de preparação, os engenheiros de dados precisam entender como os dados são armazenados, seu tamanho, quais registros são mantidos, formatos de codificação e outros atributos relevantes.
Estruturação
Este processo envolve organizar os dados em formatos que possam ser facilmente utilizados. Isso pode incluir organizar colunas, ajustar o número de linhas e outros atributos para simplificar a análise.
Limpeza
Os dados estruturados precisam ser corrigidos para eliminar erros e informações que possam distorcer a análise. Isso inclui remover entradas duplicadas, preencher células vazias, eliminar dados discrepantes, padronizar entradas e renomear atributos ambíguos.
Enriquecimento
Após a estruturação e limpeza, os dados podem ser aprimorados com valores de outras fontes para melhorar sua qualidade e utilidade.
Validação
O processo de validação verifica a qualidade, consistência, usabilidade e segurança dos dados. Garante que todas as transformações foram aplicadas corretamente e que os dados estão prontos para análise e modelagem.
Apresentação
Após todos os estágios, os conjuntos de dados são apresentados e compartilhados dentro da organização para análise, juntamente com a documentação das etapas de preparação e os metadados gerados durante o processo.
Ferramentas para Manipulação de Dados
Existem diversas ferramentas que auxiliam no processo de manipulação de dados, facilitando a vida dos analistas e cientistas de dados. Abaixo, apresentamos algumas das mais populares:
Talend
Talend é uma plataforma unificada de gerenciamento de dados que oferece recursos de integração, qualidade e governança. A ferramenta permite a manipulação de dados por meio de uma interface intuitiva, baseada em navegador, que facilita a criação de perfis de dados, limpeza e documentação.
A plataforma da Talend cobre todas as etapas do ciclo de vida dos dados, equilibrando disponibilidade, usabilidade, segurança e integridade dos dados.
Uma das vantagens do Talend é a sua capacidade de integrar dados de diversas fontes (bancos de dados, armazenamentos em nuvem, APIs), transformando-os e mapeando-os com verificações de qualidade integradas.
R
R é uma linguagem de programação amplamente utilizada para análise exploratória de dados em aplicações científicas e de negócios. É uma ferramenta poderosa para manipulação, modelagem e visualização de dados.
O R possui uma vasta gama de pacotes de software que fornecem técnicas estatísticas, de agrupamento, classificação, análise e gráficas que facilitam a manipulação e análise de dados.
Trifacta
Trifacta é uma plataforma interativa na nuvem, que utiliza aprendizado de máquina para criar dados compreensíveis. A ferramenta permite que os usuários removam entradas duplicadas, preencham células em branco e realizem transformações lineares.
O Trifacta oferece uma interface visual intuitiva que facilita a manipulação de dados, permitindo que equipes técnicas e não técnicas colaborem no processo.
OpenRefine
OpenRefine é uma ferramenta de código aberto, eficaz para trabalhar com dados desorganizados. A ferramenta permite a exploração de conjuntos de dados e a aplicação de transformações complexas para apresentar formatos de dados desejados.
OpenRefine oferece recursos avançados de filtragem e particionamento de dados, além de uma linguagem de expressão integrada que permite a realização de operações de dados complexas.
Datameer
Datameer é uma ferramenta de transformação de dados SaaS que simplifica o processamento e a integração de dados para data warehouses na nuvem, como o Snowflake. Permite a extração, transformação e carregamento de dados em diversos formatos, como CSV e JSON.
A ferramenta oferece documentação de dados, perfilamento profundo e descoberta para atender às necessidades de transformação de dados. Além disso, conta com uma interface de usuário híbrida, que permite a colaboração entre equipes técnicas e não técnicas.
Considerações Finais
A análise de dados é um processo complexo que exige dados bem organizados para gerar insights significativos e fazer previsões. As ferramentas de manipulação de dados desempenham um papel fundamental, auxiliando na preparação de grandes volumes de dados brutos para análise avançada.
Escolha a ferramenta que melhor atenda às suas necessidades e torne-se um especialista em análise de dados!
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