Quer saber como obter dados confiáveis e consistentes para análise de dados? Implemente essas estratégias de limpeza de dados agora!
Sua decisão de negócios depende de insights de análise de dados. Da mesma forma, os insights derivados dos conjuntos de dados de entrada dependem da qualidade dos dados de origem. Fontes de dados de baixa qualidade, imprecisas, inúteis e inconsistentes são os grandes desafios para o setor de ciência e análise de dados.
Portanto, os especialistas criaram soluções alternativas. Esta solução alternativa é a limpeza de dados. Isso evita que você tome decisões baseadas em dados que causarão danos aos negócios em vez de melhorá-los.
Continue lendo para aprender as melhores estratégias de limpeza de dados usadas por cientistas e analistas de dados bem-sucedidos. Além disso, explore ferramentas que podem oferecer dados limpos para projetos instantâneos de ciência de dados.
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O que é Limpeza de Dados?
A qualidade dos dados tem cinco dimensões. Identificar e corrigir erros em seus dados de entrada seguindo as políticas de qualidade de dados é conhecido como limpeza de dados.
Os parâmetros de qualidade deste padrão de cinco dimensões são:
#1. Integridade
Esse 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. Precisão
Um indicador de qualidade de dados que diz 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 sucata para coleta de dados.
#3. Validade
Este parâmetro de ciência de dados que os dados estão em conformidade com as regras de negócios que você configurou.
#4. Uniformidade
A uniformidade confirma se os dados contêm conteúdo uniforme ou não. Por exemplo, os dados da pesquisa de 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 de dados sejam consistentes entre tabelas, modelos de dados e conjuntos de dados. Você também precisa monitorar esse parâmetro de perto ao mover dados entre sistemas.
Em poucas palavras, aplique os processos de controle de qualidade acima a conjuntos de dados brutos e limpe os dados antes de alimentá-los em uma ferramenta de inteligência de negócios.
Importância da limpeza de dados
Assim, você não pode administrar seu negócio digital com um plano de largura de banda de internet ruim; você não pode tomar grandes decisões quando a qualidade dos dados é inaceitável. Se você tentar usar lixo e dados errados para tomar decisões de negócios, verá uma perda de receita ou um baixo retorno sobre o investimento (ROI).
De acordo com um relatório do Gartner sobre a má qualidade dos dados e suas consequências, o think tank descobriu que a perda média que uma empresa enfrenta é de US$ 12,9 milhões. Isso é apenas para tomar decisões com base em dados errôneos, falsificados e lixo.
O mesmo relatório sugere que o uso de dados ruins nos EUA custa ao país uma perda anual impressionante de US$ 3 trilhões.
O insight final certamente será um lixo se você alimentar o sistema de BI com dados de lixo.
Portanto, você deve limpar os dados brutos para evitar perdas monetárias e tomar decisões de negócios eficazes a partir de projetos de análise de dados.
Benefícios da limpeza de dados
#1. Evite Perdas Monetárias
Ao limpar os dados de entrada, você pode salvar sua empresa de perdas monetárias que podem vir como penalidade por não conformidade ou perda de clientes.
#2. Tome Grandes Decisões
Dados acionáveis e de alta qualidade fornecem excelentes insights. Esses insights ajudam você a tomar decisões de negócios excelentes sobre marketing de produtos, vendas, gerenciamento de estoque, preços, etc.
#3. Ganhe vantagem sobre o concorrente
Se você optar pela limpeza de dados mais cedo do que seus concorrentes, aproveitará os benefícios de se tornar um movimento rápido em seu setor.
#4. Torne o Projeto Eficiente
Um processo simplificado de limpeza de dados aumenta o nível de confiança dos membros da equipe. Como eles sabem que os dados são confiáveis, eles podem se concentrar mais na análise de dados.
#5. Salvar recursos
A limpeza e o corte de dados reduzem o tamanho do banco de dados geral. Portanto, você limpa o espaço de armazenamento do banco de dados eliminando dados inúteis.
Estratégias para limpar 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, uma letra ou a letra 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 vêm de processos de entrada de dados humanos. Se você puder automatizar o processo de entrada de dados brutos, poderá erradicar as replicações de dados da raiz.
Corrigir valores discrepantes indesejados
Outliers são pontos de dados incomuns que não se enquadram no padrão de dados, conforme mostrado no gráfico acima. Outliers genuínos são aceitáveis, pois ajudam os cientistas de dados a descobrir falhas de pesquisa. No entanto, se os outliers vierem de erros humanos, isso será um problema.
Você deve colocar os conjuntos de dados em tabelas ou gráficos para procurar outliers. Se você encontrar algum, investigue a fonte. Se a origem for um erro humano, remova os dados atípicos.
Foco em dados estruturais
É principalmente 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.
Escaneie seus dados
Um enorme 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.
Limpar dados na nuvem
Se seu banco de dados usa a abordagem de esquema na gravação, você precisa convertê-lo em esquema na leitura. Isso permitirá a limpeza de dados diretamente no armazenamento em nuvem e a extração de dados formatados, organizados e prontos para análise.
Traduzir idiomas estrangeiros
Se você fizer uma pesquisa em todo o mundo, pode esperar idiomas estrangeiros nos dados brutos. Você deve traduzir linhas e colunas contendo 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.
Limpeza de dados passo a passo
#1. Localize 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 olhar para o objetivo do projeto e extrair dados de tais bancos de dados de acordo.
Se o seu projeto estuda tendências de compras de comércio eletrônico de residentes nos EUA, coletar dados em lojas de varejo offline na mesma pasta de trabalho 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 réplicas.
#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. Executar Formatação Fina
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 extensão da célula.
#6. Padronizar o Processo
Você precisa criar um SOP que os membros da equipe de ciência de dados possam seguir e cumprir suas obrigações durante o processo de limpeza de dados. Deve incluir o seguinte:
- Frequência da coleta de dados brutos
- Supervisor de manutenção e armazenamento de dados brutos
- Frequência de limpeza
- Armazenamento de dados limpos e supervisor de manutenção
Aqui estão algumas ferramentas populares de limpeza de dados que podem ajudá-lo em seus projetos de ciência de dados:
WinPureName
Se você está procurando um aplicativo que permita limpar e esfregar 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 inigualáveis.
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 poderoso e inteligente mecanismo 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. Ele 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 limpa seus dados em sua máquina, portanto não há migração de dados para a nuvem para esta finalidade.
Trifacta Designer Cloud
Embora a limpeza 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 limpem 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. Requer 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 limpar 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 limpeza 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 descomplica o gerenciamento de 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 limpar 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.
Palavras Finais
Você deve se preocupar com a qualidade dos dados de entrada em seus projetos de ciência de dados. É o feed básico para grandes projetos como aprendizado de máquina (ML), redes neurais para automação baseada em IA, etc. Se o feed estiver com defeito, pense em qual seria o resultado de tais projetos.
Portanto, sua organização precisa adotar uma estratégia comprovada de limpeza de dados e implementá-la como um procedimento operacional padrão (SOP). Consequentemente, a qualidade dos dados de entrada também melhorará.
Se você estiver ocupado o suficiente com projetos, marketing e vendas, é melhor deixar a parte de limpeza de dados para os especialistas. O especialista pode ser qualquer uma das ferramentas de limpeza de dados acima.
Você também pode estar interessado em um diagrama de plano de serviço para implementar estratégias de limpeza de dados sem esforço.