Deseja aprender a obter informações confiáveis e consistentes para análise de dados? Implemente agora estas estratégias de higienização de dados!
As decisões do seu negócio são fundamentadas em análises de dados. Da mesma forma, as conclusões extraídas dos conjuntos de dados dependem da qualidade dos dados originais. Fontes de dados de baixa qualidade, imprecisas, inúteis e inconsistentes representam um grande desafio para o setor de ciência e análise de dados.
Pensando nisso, especialistas desenvolveram soluções alternativas. Essa solução é a limpeza de dados. Ela evita que você tome decisões baseadas em informações que possam prejudicar seu negócio em vez de aprimorá-lo.
Continue a leitura para descobrir as melhores estratégias de limpeza de dados utilizadas por cientistas e analistas de dados de sucesso. Além disso, descubra ferramentas que podem fornecer dados limpos para projetos de ciência de dados imediatos.
O que é Higienização de Dados?
A qualidade dos dados possui cinco dimensões. A identificação e correção de erros em seus dados de entrada, seguindo políticas de qualidade de dados, é conhecida como higienização de dados.
Os parâmetros de qualidade deste modelo de cinco dimensões são:
#1. Completude
Este parâmetro de controle de qualidade garante que os dados de entrada tenham todos os parâmetros, cabeçalhos, linhas, colunas, tabelas, etc., necessários para um projeto de ciência de dados.
#2. Exatidão
Um indicador de qualidade de dados que define que os dados estão próximos do valor real dos dados de entrada. Os dados podem ter valor real quando você segue todos os padrões estatísticos para pesquisas ou scraping para coleta de dados.
#3. Validade
Este parâmetro de ciência de dados indica que os dados estão em conformidade com as regras de negócios que você estabeleceu.
#4. Uniformidade
A uniformidade confirma se os dados contêm conteúdo padronizado ou não. Por exemplo, os dados de uma pesquisa sobre consumo de energia nos EUA devem conter todas as unidades conforme o sistema de medição imperial. Se você usar o sistema métrico para determinado conteúdo na mesma pesquisa, os dados não serão uniformes.
#5. Consistência
A consistência garante que os valores dos dados sejam consistentes entre tabelas, modelos de dados e conjuntos de dados. É importante monitorar esse parâmetro de perto ao mover dados entre sistemas.
Em resumo, aplique os processos de controle de qualidade mencionados acima em conjuntos de dados brutos e higienize os dados antes de inseri-los em uma ferramenta de inteligência de negócios.
A Importância da Higienização de Dados
Assim como você não pode administrar seu negócio digital com um plano de internet ruim, também não pode tomar grandes decisões quando a qualidade dos dados é inaceitável. Se você tentar usar informações inválidas e incorretas para tomar decisões de negócios, experimentará perda de receita ou baixo retorno sobre o investimento (ROI).
De acordo com um relatório do Gartner sobre a má qualidade dos dados e suas consequências, o grupo de especialistas descobriu que a perda média que uma empresa enfrenta é de US$ 12,9 milhões. Isso é apenas por tomar decisões com base em dados errôneos, falsificados e de baixa qualidade.
O mesmo relatório sugere que o uso de dados de baixa qualidade nos EUA custa ao país uma perda anual impressionante de US$ 3 trilhões.
O resultado final certamente será insatisfatório se você inserir dados de baixa qualidade no sistema de BI.
Portanto, você deve higienizar os dados brutos para evitar perdas financeiras e tomar decisões de negócios eficazes a partir de projetos de análise de dados.
Benefícios da Higienização de Dados
#1. Evitar Perdas Financeiras
Ao higienizar os dados de entrada, você pode evitar que sua empresa sofra perdas financeiras, que podem ocorrer como penalidade por não conformidade ou perda de clientes.
#2. Tomar Decisões Acertadas
Informações de alta qualidade e úteis fornecem excelentes insights. Esses insights ajudam você a tomar decisões de negócios acertadas sobre marketing de produtos, vendas, gerenciamento de estoque, preços, etc.
#3. Obter Vantagem sobre a Concorrência
Se você optar pela higienização de dados antes de seus concorrentes, aproveitará os benefícios de ser o primeiro a agir em seu setor.
#4. Tornar o Projeto Eficiente
Um processo simplificado de higienização de dados aumenta o nível de confiança dos membros da equipe. Como eles sabem que os dados são confiáveis, podem se concentrar mais na análise de dados.
#5. Economizar Recursos
A higienização e a remoção de dados desnecessários reduzem o tamanho geral do banco de dados. Portanto, você limpa o espaço de armazenamento do banco de dados, eliminando dados inúteis.
Estratégias para Higienizar Dados
Padronizar os Dados Visuais
Um conjunto de dados conterá vários tipos de caracteres, como textos, dígitos, símbolos, etc. Você precisa aplicar um formato de capitalização de texto uniforme a todos os textos. Certifique-se de que os símbolos estejam na codificação correta, como Unicode, ASCII, etc.
Por exemplo, o termo “Bill” em letras maiúsculas significa o nome de uma pessoa. Ao contrário, “bill” em letras minúsculas significa um recibo de uma transação; portanto, a formatação apropriada de letras maiúsculas é crucial.
Remover Dados Replicados
Dados duplicados confundem o sistema de BI. Consequentemente, o padrão ficará distorcido. Portanto, você precisa eliminar entradas duplicadas do banco de dados de entrada.
Duplicatas geralmente ocorrem em processos de entrada de dados manuais. Se você puder automatizar o processo de entrada de dados brutos, poderá eliminar as replicações de dados na origem.
Corrigir Valores Discrepantes Indesejados
Valores discrepantes (outliers) são pontos de dados incomuns que não se encaixam no padrão dos dados, conforme mostrado no gráfico acima. Valores discrepantes genuínos são aceitáveis, pois ajudam os cientistas de dados a descobrir falhas em pesquisas. No entanto, se os outliers forem resultado de erros humanos, isso será um problema.
Você deve colocar os conjuntos de dados em tabelas ou gráficos para procurar valores discrepantes. Se encontrar algum, investigue a fonte. Se a origem for um erro humano, remova os dados atípicos.
Focar em Dados Estruturais
Trata-se principalmente de localizar e corrigir erros nos conjuntos de dados.
Por exemplo, um conjunto de dados contém uma coluna de USD e muitas colunas de outras moedas. Se seus dados forem para o público dos EUA, converta outras moedas para o equivalente em USD. Em seguida, substitua todas as outras moedas por USD.
Examinar Seus Dados
Um grande banco de dados baixado de um data warehouse pode conter milhares de tabelas. Você pode não precisar de todas as tabelas para seu projeto de ciência de dados.
Portanto, depois de obter o banco de dados, você deve escrever um script para identificar as tabelas de dados de que precisa. Depois de saber disso, você pode excluir tabelas irrelevantes e minimizar o tamanho do conjunto de dados.
Isso resultará em uma descoberta de padrão de dados mais rápida.
Higienizar Dados na Nuvem
Se seu banco de dados usar a abordagem de esquema na gravação, você precisa convertê-lo em esquema na leitura. Isso permitirá a higienização de dados diretamente no armazenamento em nuvem e a extração de dados formatados, organizados e prontos para análise.
Traduzir Línguas Estrangeiras
Se você realizar uma pesquisa em todo o mundo, pode esperar encontrar idiomas estrangeiros nos dados brutos. Você deve traduzir linhas e colunas que contenham idiomas estrangeiros para o inglês ou qualquer outro idioma de sua preferência. Você pode usar ferramentas de tradução assistida por computador (CAT) para essa finalidade.
Higienização de Dados Passo a Passo
#1. Localizar Campos de Dados Críticos
Um data warehouse contém terabytes de bancos de dados. Cada banco de dados pode conter de algumas a milhares de colunas de dados. Agora, você precisa analisar o objetivo do projeto e extrair dados desses bancos de dados de acordo.
Se seu projeto estudar tendências de compras de comércio eletrônico de residentes nos EUA, coletar dados em lojas de varejo físicas na mesma planilha não será bom.
#2. Organizar Dados
Depois de localizar os campos de dados importantes, cabeçalhos de coluna, tabelas, etc., de um banco de dados, reúna-os de maneira organizada.
#3. Eliminar Duplicatas
Dados brutos coletados de armazéns de dados sempre conterão entradas duplicadas. Você precisa localizar e excluir essas cópias.
#4. Eliminar Valores e Espaços Vazios
Alguns cabeçalhos de coluna e seus campos de dados correspondentes podem não conter valores. Você precisa eliminar esses cabeçalhos/campos de coluna ou substituir os valores em branco pelos alfanuméricos corretos.
#5. Realizar Formatação Detalhada
Os conjuntos de dados podem conter espaços, símbolos, caracteres desnecessários, etc. Você precisa formatá-los usando fórmulas para que o conjunto de dados geral pareça uniforme no tamanho e na extensão da célula.
#6. Padronizar o Processo
Você precisa criar um POP (Procedimento Operacional Padrão) que os membros da equipe de ciência de dados possam seguir e cumprir suas obrigações durante o processo de higienização de dados. Ele deve incluir o seguinte:
- Frequência da coleta de dados brutos
- Supervisor de manutenção e armazenamento de dados brutos
- Frequência da higienização
- Armazenamento de dados limpos e supervisor de manutenção
Aqui estão algumas ferramentas populares de higienização de dados que podem auxiliá-lo em seus projetos de ciência de dados:
WinPure
Se você está procurando um aplicativo que permita higienizar e limpar os dados com precisão e rapidez, o WinPure é uma solução confiável. Essa ferramenta líder do setor oferece um recurso de limpeza de dados de nível empresarial com velocidade e precisão incomparáveis.
Por ser projetado para atender usuários individuais e empresas, qualquer pessoa pode utilizá-lo sem dificuldade. O software usa o recurso Advanced Data Profiling para analisar tipos, formatos, integridade e valor dos dados para verificação de qualidade. Seu mecanismo inteligente e poderoso de correspondência de dados escolhe correspondências perfeitas com o mínimo de correspondências falsas.
Além dos recursos acima, o WinPure também oferece visuais impressionantes para todos os dados, correspondências de grupo e não correspondências.
Ele também funciona como uma ferramenta de mesclagem que une registros duplicados para gerar um registro mestre que pode manter todos os valores atuais. Além disso, você pode usar esta ferramenta para definir regras para seleção de registro mestre e remover todos os registros instantaneamente.
OpenRefine
OpenRefine é uma ferramenta gratuita e de código aberto que ajuda você a transformar seus dados confusos em um formato limpo que pode ser usado para serviços da web. Ele usa facetas para limpar grandes conjuntos de dados e opera em exibições de conjuntos de dados filtrados.
Com a ajuda de uma heurística poderosa, a ferramenta pode mesclar valores semelhantes para eliminar todas as inconsistências. Ela oferece serviços de reconciliação para que os usuários possam combinar seus conjuntos de dados com bancos de dados externos. Além disso, usar essa ferramenta significa que você pode retornar à versão mais antiga do conjunto de dados, se necessário.
Além disso, os usuários podem reproduzir o histórico de operação em uma versão atualizada. Se você está preocupado com a segurança dos dados, o OpenRefine é a opção certa para você. Ele higieniza seus dados em sua máquina, portanto, não há migração de dados para a nuvem para essa finalidade.
Trifacta Designer Cloud
Embora a higienização de dados possa ser complexa, o Trifacta Designer Cloud torna isso mais fácil para você. Ele usa uma nova abordagem de preparação de dados para depuração de dados para que as organizações possam obter o máximo valor disso.
Sua interface amigável permite que usuários não técnicos higienizem e depurem dados para análises sofisticadas. Agora, as empresas podem fazer mais com seus dados, aproveitando as sugestões inteligentes de ML do Trifacta Designer Cloud.
Além disso, eles precisarão investir menos tempo nesse processo e terão que lidar com menos erros. Exige que você use recursos reduzidos para obter mais da análise.
Cloudingo
Você é um usuário do Salesforce preocupado com a qualidade dos dados coletados? Use o Cloudingo para higienizar os dados do cliente e ter apenas os dados necessários. Esse aplicativo facilita o gerenciamento de dados do cliente com recursos como desduplicação, importação e migração.
Aqui, você pode controlar a mesclagem de registros com filtros e regras personalizáveis e padronizar os dados. Exclua dados inúteis e inativos, atualize os pontos de dados ausentes e garanta a precisão nos endereços de correspondência dos EUA.
Além disso, as empresas podem agendar o Cloudingo para desduplicar os dados automaticamente para que você sempre tenha acesso a dados limpos. Manter os dados sincronizados com o Salesforce é outro recurso crucial dessa ferramenta. Com ele, você pode até comparar dados do Salesforce com informações armazenadas em uma planilha.
ZoomInfo
O ZoomInfo é um provedor de soluções de higienização de dados que contribui para a produtividade e eficácia de sua equipe. As empresas podem obter mais lucratividade, pois esse software fornece dados sem duplicação para CRM e MATs da empresa.
Ele simplifica o gerenciamento da qualidade de dados, removendo todos os dados duplicados dispendiosos. Os usuários também podem proteger seu perímetro de CRM e MAT usando o ZoomInfo. Ele pode higienizar os dados em minutos com desduplicação, correspondência e normalização automatizadas.
Os usuários deste aplicativo podem desfrutar de flexibilidade e controle sobre critérios de correspondência e resultados mesclados. Ele ajuda você a criar um sistema de armazenamento de dados econômico ao padronizar qualquer tipo de dados.
Considerações Finais
Você deve se preocupar com a qualidade dos dados de entrada em seus projetos de ciência de dados. É a base para grandes projetos como aprendizado de máquina (ML), redes neurais para automação baseada em IA, etc. Se a base estiver com defeito, pense em qual seria o resultado de tais projetos.
Portanto, sua organização precisa adotar uma estratégia comprovada de higienização de dados e implementá-la como um procedimento operacional padrão (POP). Consequentemente, a qualidade dos dados de entrada também melhorará.
Se você estiver ocupado demais com projetos, marketing e vendas, é melhor deixar a parte de higienização de dados para os especialistas. O especialista pode ser qualquer uma das ferramentas de higienização de dados mencionadas acima.
Você também pode estar interessado em um diagrama de plano de serviço para implementar estratégias de higienização de dados sem esforço.