Deseja organizar, mesclar, padronizar e formatar grandes conjuntos de dados para extrair inteligência de negócios? Leia este guia definitivo sobre transformação de dados no processo ETL.
As empresas raramente obtêm dados no formato que suas ferramentas de business intelligence (BI) podem utilizar. Normalmente, os conectores e repositórios de dados bombardeiam você com dados brutos e desorganizados. Você não pode extrair nenhum padrão desses dados brutos.
Você precisa de um processo especializado, como transformação de dados, para estruturar os dados para atender às suas necessidades de negócios. Ele também revela as oportunidades de negócios que os conjuntos de dados imprecisos escondem da sua vista.
Neste artigo, discutiremos a transformação de dados desde o início. Após a leitura, você aumentará o conhecimento profissional sobre esse assunto e poderá planejar e executar com sucesso projetos de transformação de dados.
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O que é transformação de dados?
Essencialmente, a transformação de dados é uma etapa técnica do processamento de dados em que você mantém a essência e o conteúdo dos dados intactos e modifica sua aparência. Principalmente, os cientistas de dados realizam modificações nos seguintes parâmetros:
- Estrutura de dados
- Formato de dados
- estandardização
- Organização
- Mesclando
- Limpeza
O resultado são dados limpos em um formato organizado. Agora, o formato e a estrutura final vão depender da ferramenta de BI que sua empresa utiliza. Além disso, a formatação pode variar de departamento para departamento, pois diferentes seções de negócios, como contas, finanças, estoque, vendas etc., têm estruturas variadas para dados de entrada.
Durante essa modificação de dados, os cientistas de dados também aplicam regras de negócios aos dados. Essas regras ajudam os analistas de negócios a extrair padrões de dados processados e a equipe de liderança a tomar decisões informadas.
Além disso, a transformação de dados é a fase em que você pode mesclar diferentes modelos de dados em um banco de dados centralizado. Ele ajuda você a fazer comparações entre produtos, serviços, processos de vendas, métodos de marketing, estoque, despesas da empresa e muito mais.
Tipos de transformação de dados
#1. Limpeza de dados
Por meio desse processo, as pessoas identificam conjuntos de dados incorretos, imprecisos, irrelevantes ou incompletos ou seus componentes. Depois, os dados podem ser modificados, substituídos ou excluídos para aumentar a precisão. Ele se baseia em uma análise cuidadosa para que os dados resultantes possam ser usados para gerar insights significativos.
#2. Desduplicação de dados
Qualquer entrada de dados duplicada pode causar confusão e erros de cálculo no processo de mineração de dados. Com a desduplicação de dados, todas as entradas redundantes de um conjunto de dados são extraídas, de modo que os conjuntos de dados ficam livres para duplicações.
Esse processo economiza dinheiro que uma empresa pode precisar para armazenar e processar dados duplicados. Também evita que esses dados afetem o desempenho e reduzam o processamento de consultas.
#3. Agregação de dados
A agregação refere-se à coleta, pesquisa e apresentação de dados em um formato conciso. As empresas podem realizar esse tipo de transformação de dados para coletar várias fontes de dados e juntá-las em uma para análise de dados.
Esse processo é muito útil ao tomar decisões estratégicas sobre produtos, operações, marketing e preços.
#4. Integração de dados
Como o nome sugere, esse tipo de transformação de dados integra dados de diferentes fontes.
Como combina os dados relacionados a diferentes departamentos e oferece uma visão unificada, qualquer pessoa da empresa pode acessar e usar os dados para análise de tecnologia de ML e inteligência de negócios.
Além disso, é considerado um elemento importante do processo de gerenciamento de dados.
#5. Filtragem de dados
Atualmente, as empresas precisam lidar com um imenso volume de dados. No entanto, nem todos os dados são necessários em todos os processos. Por esse motivo, as empresas precisam filtrar os conjuntos de dados para obter dados refinados.
A filtragem mantém todos os dados irrelevantes, duplicados ou confidenciais afastados e separa o que você precisa. Esse processo permite que as empresas minimizem os erros de dados e gerem relatórios precisos e resultados de consultas.
#6. Resumo de dados
Significa apresentar um resumo abrangente dos dados gerados. Para qualquer processo, os dados brutos não são adequados. Ele pode conter erros e pode estar disponível em um formato que determinados aplicativos não podem compreender.
Por esses motivos, as empresas realizam a sumarização de dados para gerar um resumo dos dados brutos. Assim, fica mais fácil acessar as tendências e padrões dos dados a partir de sua versão resumida.
#7. Divisão de dados
Nesse processo, as entradas de um conjunto de dados são divididas em diferentes segmentos. O principal objetivo da divisão de dados é desenvolver, treinar e testar os conjuntos de dados para validação cruzada.
Além disso, esse processo pode proteger dados de missão crítica e delicados contra acesso não autorizado. Ao dividir, as empresas podem criptografar dados confidenciais e armazená-los em um servidor diferente.
#8. Data de validade
Validar os dados que você já possui também é um tipo de transformação de dados. Esse processo envolve a verificação cruzada de dados quanto à sua precisão, qualidade e integridade. Antes de querer usar um conjunto de dados para processamento adicional, validá-lo é essencial para evitar problemas nos últimos estágios.
Como realizar a transformação de dados?
Escolhendo um método
Você pode usar qualquer um dos seguintes métodos de transformação de dados, dependendo de suas necessidades de negócios:
#1. Ferramentas ETL no local
Se você precisa lidar com grandes conjuntos de dados regularmente e também precisa de um processo de transformação sob medida, pode contar com ferramentas de ETL no local. Eles são executados em estações de trabalho robustas e podem processar conjuntos de dados maiores rapidamente. No entanto, o custo de propriedade é muito alto.
#2. Aplicativos Web ETL baseados em nuvem
Pequenas, médias e startups dependem principalmente de aplicativos de transformação de dados baseados em nuvem, pois são acessíveis. Esses aplicativos são adequados se você estiver preparando dados uma vez por semana ou por mês.
#3. Scripts de Transformação
Se você estiver trabalhando em um projeto pequeno com conjuntos de dados relativamente menores, é bom usar sistemas legados como Python, Excel, SQL, VBA e Macros para transformação de dados.
Escolhendo técnicas para transformar um conjunto de dados
Agora que você sabe qual método escolher, precisa considerar as técnicas que deseja aplicar. Você pode escolher alguns ou todos os itens abaixo, dependendo dos dados brutos e do padrão final que você está procurando:
#1. Integrando dados
Aqui, você integra dados de um elemento de diferentes fontes e forma uma tabela resumida. Por exemplo, acumular dados de clientes de contas, faturas, vendas, marketing, mídias sociais, concorrentes, sites, plataformas de compartilhamento de vídeos, etc., e formar um banco de dados tabular.
#2. Classificação e filtragem de dados
Enviar dados brutos e não filtrados para um aplicativo de BI apenas desperdiçará tempo e dinheiro. Em vez disso, você precisa filtrar lixo e dados irrelevantes do conjunto de dados e enviar apenas um bloco de dados que contenha conteúdo analisável.
#3. Limpeza de dados
Os cientistas de dados também limpam dados brutos para eliminar ruídos, dados corrompidos, conteúdo irrelevante, dados errôneos, erros de digitação e muito mais.
#4. Discretização do conjunto de dados
Especialmente para dados contínuos, você precisa usar a técnica de discretização para adicionar intervalos entre grandes blocos de dados sem alterar seu fluxo contínuo. Depois de fornecer uma estrutura categorizada e finita para conjuntos de dados contínuos, fica mais fácil desenhar tendências ou calcular médias de longo prazo.
#5. Generalização de Dados
É a técnica de converter conjuntos de dados pessoais em dados impessoais e gerais para cumprir os regulamentos de privacidade de dados. Além disso, esse processo também transforma grandes conjuntos de dados em formatos facilmente analisáveis.
#6. Removendo duplicatas
As duplicatas podem forçá-lo a pagar mais como taxas de armazenamento de dados e também distorcer o padrão ou percepção final. Portanto, sua equipe precisa verificar meticulosamente todo o conjunto de dados em busca de duplicatas, cópias, etc., e excluí-los do banco de dados transformado.
#7. Criando novos atributos
Nesta fase, você pode introduzir novos campos, cabeçalhos de coluna ou atributos para tornar seus dados mais organizados.
#8. Padronização e Normalização
Agora, você precisa normalizar e padronizar seus conjuntos de dados dependendo de sua estrutura de banco de dados preferida, uso e modelos de visualização de dados. A padronização garante que o mesmo conjunto de dados seja utilizável para todos os departamentos da organização.
#9. Suavização de dados
Suavização é a remoção de dados sem sentido e distorcidos de um grande conjunto de dados. Ele também verifica os dados em busca de modificações desproporcionais que possam desviar a equipe de análise do padrão esperado.
Etapas para um conjunto de dados transformado
#1. Descoberta de dados
Nesta etapa, você entende o conjunto de dados e seu modelo e decide quais alterações são necessárias. Você pode usar uma ferramenta de perfil de dados para dar uma espiada no banco de dados, arquivos, planilhas, etc.
#2. Mapeamento de transformação de dados
Nesta fase, você decide muitas coisas sobre o processo de transformação, e estas são:
- Quais elementos exigem revisão, edição, formatação, limpeza e alteração
- Quais são as razões por trás de tais transformações
- Como alcançar essas mudanças
#3. Gerando e Executando Códigos
Seus cientistas de dados escreverão códigos de transformação de dados para executar o processo automaticamente. Eles podem usar Python, SQL, VBA, PowerShell, etc. Se você usar qualquer ferramenta sem código, precisará carregar dados brutos para essa ferramenta e indicar as alterações desejadas.
#4. Revisar e carregar
Agora, você precisa revisar o arquivo de saída e confirmar se as alterações apropriadas estão ou não. Em seguida, você pode carregar o conjunto de dados em seu aplicativo de BI.
Benefícios da transformação de dados
#1. Melhor organização de dados
A transformação de dados significa modificar e categorizar dados para armazenamento separado e fácil descoberta. Assim, humanos e aplicativos podem usar os dados transformados facilmente, pois são organizados de uma maneira melhor.
#2. Qualidade de dados aprimorada
Esse processo também pode eliminar problemas de qualidade de dados e reduzir os riscos envolvidos com dados incorretos. Agora, há menos possibilidades de má interpretação, inconsistências e dados ausentes. Como as empresas precisam de informações precisas para obter resultados bem-sucedidos, a transformação é crucial para tomar uma decisão importante.
#3. Gerenciamento de dados mais fácil
A transformação de dados também simplifica o processo de gerenciamento de dados para as equipes. As organizações que lidam com uma quantidade crescente de dados de várias fontes precisam desse processo.
#4. Uso mais amplo
Um dos maiores benefícios da transformação de dados é que ela permite que as empresas aproveitem ao máximo seus dados. O processo padroniza esses dados para torná-los mais úteis. Como resultado, as empresas podem usar o mesmo conjunto de dados para mais finalidades.
Além disso, mais aplicativos podem usar os dados transformados, pois eles têm requisitos exclusivos para formatação de dados.
#5. Menos desafios computacionais
Dados desorganizados podem levar a indexação incorreta, valores nulos, entradas duplicadas, etc. Ao transformar, as empresas podem padronizar os dados e reduzir a chance de erros computacionais que os aplicativos podem cometer durante o processamento dos dados.
#6. Consultas mais rápidas
A transformação de dados significa classificar os dados e armazená-los de forma organizada em um warehouse. Isso resulta em alta velocidade de consulta e uso otimizado de ferramentas de BI.
#7. Riscos reduzidos
Se você usar dados imprecisos, incompletos e inconsistentes, a tomada de decisão e a análise serão prejudicadas. Uma vez que os dados passam pela transformação, eles se tornam padronizados. Assim, dados de alta qualidade reduzem a chance de enfrentar perdas financeiras e de reputação decorrentes de um planejamento impreciso.
#8. Metadados refinados
Como as empresas precisam lidar com cada vez mais dados, o gerenciamento de dados se torna um desafio para elas. Com a transformação de dados, eles podem ignorar o caos nos metadados. Agora, você obtém metadados refinados que o ajudarão a gerenciar, classificar, pesquisar e usar seus dados.
DBT
DBT é um fluxo de trabalho para transformação de dados. Também pode ajudá-lo a centralizar e modularizar seu código de análise de dados. Sem mencionar que você obtém outras ferramentas para gerenciamento de dados, como conjuntos de dados de versão, colaboração em dados transformados, teste de modelos de dados e documentação de consultas.
QlikGenericName
A Qlik minimiza a complexidade, o custo e o tempo de transferência de grandes dados de origens para destinos, como aplicativos de BI, projetos de ML e data warehouses. Ele usa automação e metodologias ágeis para transformar dados sem codificação manual agitada de códigos ETL.
Domo
O Domo oferece interface de arrastar e soltar para transformações de banco de dados SQL e torna a mesclagem de dados fácil e automática. Além disso, a ferramenta disponibiliza dados facilmente para diferentes equipes analisarem os mesmos conjuntos de dados sem conflito.
EasyMorph
EasyMorph alivia você do processo meticuloso de transformação de dados usando sistemas legados como Excel, VBA, SQL e Python. Ele oferece uma ferramenta visual para transformar dados e automatizar quando possível para cientistas de dados, analistas de dados e analistas financeiros.
Palavras finais
A transformação de dados é um processo crucial que pode revelar o valor excepcional dos mesmos conjuntos de dados para diferentes seções de negócios. Também é uma fase padrão em métodos de processamento de dados, como ETL para aplicativos de BI no local e ELT para data warehouses e data lakes baseados em nuvem.
Os dados padronizados e de alta qualidade que você obtém após a transformação dos dados desempenham um papel vital na configuração de planos de negócios como marketing, vendas, desenvolvimento de produtos, ajustes de preços, novas unidades e muito mais.
Em seguida, você pode conferir os conjuntos de dados abertos para seus projetos de Data Science/ML.