Está buscando organizar, unificar, padronizar e formatar grandes volumes de dados para extrair insights valiosos para o seu negócio? Este guia detalhado sobre a transformação de dados no processo ETL é para você.
Empresas raramente recebem dados em um formato que as ferramentas de inteligência de negócios (BI) consigam utilizar diretamente. Geralmente, os conectores e repositórios fornecem dados brutos e desorganizados, dos quais não é possível extrair padrões significativos.
É necessário um processo especializado, como a transformação de dados, para estruturar as informações de acordo com as necessidades do seu negócio. Este processo também revela oportunidades que conjuntos de dados imprecisos podem ocultar.
Neste artigo, abordaremos a transformação de dados desde os conceitos básicos. Ao finalizar a leitura, você terá um conhecimento profissional aprofundado sobre o tema e estará preparado para planejar e executar projetos de transformação de dados de forma eficiente.
O que é a Transformação de Dados?
A transformação de dados é uma etapa essencial no processamento de dados, onde se mantém a essência e o conteúdo original, alterando a sua apresentação. Cientistas de dados realizam modificações em parâmetros como:
- Estrutura dos dados
- Formato dos dados
- Padronização
- Organização
- Unificação
- Limpeza
O resultado são dados limpos e organizados. O formato final e a estrutura dependem da ferramenta de BI usada pela empresa. A formatação também pode variar entre os departamentos, já que cada setor (contabilidade, finanças, estoque, vendas, etc.) possui estruturas específicas para dados de entrada.
Durante a modificação dos dados, os cientistas também aplicam regras de negócio, que ajudam os analistas a extrair padrões relevantes e a equipe de liderança a tomar decisões mais assertivas.
Além disso, a transformação de dados permite consolidar diferentes modelos de dados em um banco de dados centralizado, possibilitando comparações entre produtos, serviços, processos de vendas, estratégias de marketing, gestão de estoque, despesas da empresa e muito mais.
Tipos de Transformação de Dados
#1. Limpeza de Dados
Nesse processo, são identificados dados incorretos, imprecisos, irrelevantes ou incompletos. Esses dados podem ser modificados, substituídos ou excluídos, aumentando a precisão das informações. A análise cuidadosa é fundamental para gerar insights significativos a partir dos dados.
#2. Desduplicação de Dados
Entradas de dados duplicadas podem causar confusão e erros de cálculo. A desduplicação extrai todas as entradas redundantes, garantindo conjuntos de dados livres de duplicações.
Este processo economiza recursos que seriam gastos com armazenamento e processamento de dados duplicados, além de evitar que afetem o desempenho e reduzam a eficiência das consultas.
#3. Agregação de Dados
A agregação envolve coletar, analisar e apresentar dados de forma concisa. Empresas usam esse tipo de transformação para reunir informações de várias fontes, unificando-as para análise.
Esse processo é particularmente útil para decisões estratégicas sobre produtos, operações, marketing e precificação.
#4. Integração de Dados
Como o nome sugere, este tipo de transformação integra dados de diferentes fontes.
Ao combinar dados de vários departamentos, oferece uma visão unificada que pode ser acessada por todos na empresa para análise, tanto para tecnologia de Machine Learning quanto para inteligência de negócios. É um elemento chave no processo de gerenciamento de dados.
#5. Filtragem de Dados
Empresas lidam com grandes volumes de dados, mas nem todos são necessários para cada processo. A filtragem permite obter dados refinados.
Este processo remove dados irrelevantes, duplicados ou confidenciais, separando apenas o que é necessário, minimizando erros e gerando relatórios e resultados de consulta mais precisos.
#6. Sumarização de Dados
A sumarização consiste em apresentar um resumo abrangente dos dados gerados. Dados brutos podem conter erros e estar em formatos que determinados aplicativos não conseguem interpretar.
Empresas utilizam a sumarização para gerar resumos dos dados brutos, tornando mais fácil a identificação de tendências e padrões.
#7. Divisão de Dados
Nesse processo, as entradas de um conjunto de dados são divididas em segmentos distintos. O objetivo principal é desenvolver, treinar e testar conjuntos de dados para validação cruzada.
Além disso, essa divisão protege dados confidenciais contra acesso não autorizado, permitindo que sejam criptografados e armazenados em servidores separados.
#8. Validação de Dados
A validação dos dados existentes é também uma forma de transformação. Este processo envolve a verificação da precisão, qualidade e integridade dos dados. Validar os dados antes de utilizá-los em processamentos adicionais é essencial para evitar problemas nas fases posteriores.
Como Realizar a Transformação de Dados?
Escolhendo um Método
A escolha do método de transformação de dados depende das necessidades específicas de cada negócio. As opções incluem:
#1. Ferramentas ETL On-site
Para grandes volumes de dados e processos de transformação personalizados, as ferramentas ETL on-site são recomendadas. Elas são executadas em estações de trabalho potentes e processam grandes conjuntos de dados rapidamente, embora o custo total de propriedade seja elevado.
#2. Aplicações Web ETL Baseadas na Nuvem
Pequenas, médias empresas e startups preferem aplicações de transformação de dados baseadas na nuvem devido à sua acessibilidade. Elas são ideais para preparação de dados com frequência semanal ou mensal.
#3. Scripts de Transformação
Para projetos menores com conjuntos de dados relativamente pequenos, sistemas como Python, Excel, SQL, VBA e Macros são adequados para a transformação de dados.
Escolhendo Técnicas para Transformar um Conjunto de Dados
Após escolher o método, é necessário selecionar as técnicas a serem aplicadas, que podem incluir:
#1. Integrando Dados
Nesta técnica, dados de diversas fontes são integrados para formar uma tabela resumida. Por exemplo, consolidar dados de clientes a partir de contas, faturas, vendas, marketing, mídias sociais, concorrentes, sites e outras plataformas, formando um banco de dados tabular.
#2. Classificação e Filtragem de Dados
Enviar dados brutos e não filtrados para uma aplicação de BI resulta em desperdício de tempo e recursos. É fundamental filtrar dados irrelevantes e enviar apenas o bloco de dados que contenha informações analisáveis.
#3. Limpeza de Dados
Cientistas de dados limpam dados brutos para eliminar ruídos, dados corrompidos, conteúdo irrelevante, erros, digitações incorretas e mais.
#4. Discretização do Conjunto de Dados
A discretização é usada especialmente para dados contínuos, adicionando intervalos entre grandes blocos de dados sem alterar seu fluxo. Ao categorizar conjuntos de dados contínuos, torna-se mais fácil identificar tendências e calcular médias de longo prazo.
#5. Generalização de Dados
Esta técnica converte dados pessoais em dados impessoais e gerais, cumprindo regulamentações de privacidade. Também transforma grandes conjuntos de dados em formatos de mais fácil análise.
#6. Removendo Duplicatas
Duplicatas podem aumentar custos de armazenamento e distorcer padrões. É fundamental que a equipe verifique todo o conjunto de dados em busca de duplicatas, removendo-as do banco de dados transformado.
#7. Criando Novos Atributos
Nesta fase, são introduzidos novos campos, cabeçalhos de coluna ou atributos, tornando os dados mais organizados.
#8. Padronização e Normalização
Os conjuntos de dados devem ser normalizados e padronizados, dependendo da estrutura do banco de dados, uso e modelos de visualização de dados. A padronização garante que os mesmos dados possam ser utilizados por todos os departamentos da organização.
#9. Suavização de Dados
A suavização remove dados sem sentido e distorcidos de grandes conjuntos de dados, verificando se existem modificações que possam desviar a análise dos padrões esperados.
Etapas para um Conjunto de Dados Transformado
#1. Descoberta de Dados
Nesta etapa, é necessário entender o conjunto de dados e seu modelo, decidindo quais alterações são necessárias. Ferramentas de perfil de dados podem ser usadas para analisar bancos de dados, arquivos e planilhas.
#2. Mapeamento da Transformação de Dados
Nesta fase, são definidas as características do processo de transformação:
- Quais elementos precisam ser revisados, editados, formatados, limpos e alterados.
- Quais são as razões para as transformações necessárias.
- Como executar essas mudanças.
#3. Geração e Execução de Códigos
Cientistas de dados escreverão códigos para executar o processo de transformação de dados automaticamente, usando Python, SQL, VBA, PowerShell, entre outros. Se for utilizada uma ferramenta sem código, é necessário carregar os dados brutos e indicar as mudanças desejadas.
#4. Revisão e Carregamento
É preciso revisar o arquivo de saída para verificar se as mudanças foram implementadas corretamente. Em seguida, o conjunto de dados transformado pode ser carregado na aplicação de BI.
Benefícios da Transformação de Dados
#1. Melhor Organização de Dados
A transformação de dados modifica e categoriza dados para armazenamento eficiente e fácil descoberta, permitindo que humanos e aplicações usem os dados de maneira organizada.
#2. Qualidade de Dados Aprimorada
Este processo elimina problemas de qualidade, reduzindo riscos de dados incorretos, má interpretação, inconsistências e falta de informações. A precisão é crucial para decisões assertivas, tornando a transformação fundamental.
#3. Gerenciamento de Dados Mais Fácil
A transformação simplifica o gerenciamento de dados, especialmente para organizações que lidam com grandes volumes de dados de diversas fontes.
#4. Uso Mais Amplo
Um dos maiores benefícios da transformação é a possibilidade de usar dados padronizados de forma mais ampla, já que o mesmo conjunto de dados pode ser usado para diferentes finalidades e em mais aplicações.
#5. Menos Desafios Computacionais
Dados desorganizados podem causar erros, como indexação incorreta, valores nulos e entradas duplicadas. Ao transformar dados, a padronização reduz a chance de erros computacionais durante o processamento.
#6. Consultas Mais Rápidas
A transformação de dados envolve classificar e armazenar dados de forma organizada, o que otimiza a velocidade das consultas e o uso de ferramentas de BI.
#7. Riscos Reduzidos
Dados imprecisos, incompletos e inconsistentes podem prejudicar a análise e tomada de decisões. A padronização da transformação de dados garante maior qualidade e reduz riscos financeiros e de reputação decorrentes de planejamento impreciso.
#8. Metadados Refinados
O gerenciamento de grandes volumes de dados é desafiador. A transformação auxilia na organização dos metadados, facilitando a gestão, classificação, pesquisa e uso dos dados.
DBT
DBT é um fluxo de trabalho para transformação de dados que centraliza e modulariza o código de análise de dados. Oferece ferramentas para gerenciamento, colaboração, testes e documentação de consultas.
QlikGenericName
Qlik simplifica a transferência de grandes volumes de dados de origens para destinos, como aplicações de BI, projetos de Machine Learning e data warehouses, usando automação e metodologias ágeis para transformar dados sem a necessidade de codificação manual de ETL.
Domo
Domo oferece uma interface de arrastar e soltar para transformações de banco de dados SQL, facilitando a mesclagem de dados. A ferramenta disponibiliza dados para diferentes equipes analisarem sem conflitos.
EasyMorph
EasyMorph automatiza a transformação de dados e elimina a necessidade de uso de sistemas legados como Excel, VBA, SQL e Python, oferecendo uma ferramenta visual para cientistas, analistas e analistas financeiros.
Considerações Finais
A transformação de dados é um processo essencial que revela o valor excepcional dos dados para diferentes setores da empresa. É uma fase padrão em métodos de processamento como ETL para aplicações de BI e ELT para data warehouses e data lakes baseados em nuvem.
Dados padronizados e de alta qualidade, obtidos após a transformação, são cruciais para definir planos de negócio em áreas como marketing, vendas, desenvolvimento de produtos, ajustes de preços e novas iniciativas.
A seguir, você pode explorar conjuntos de dados abertos para seus projetos de Data Science/ML.