9 minutos para ler
A preparação de dados é o ato de transformá-los de sua forma bruta em um formato processável e relevante, envolvendo limpeza, tratamento e formatação, a fim de facilitar análises e extrair insights que tenham significado.
No universo da ciência de dados, a preparação de dados desempenha um papel central para transformar informações aparentemente desorganizadas em conhecimentos valiosos.
Também conhecida como “Data Preparation“, essa etapa envolve a limpeza, organização e estruturação de dados brutos para análises precisas e resultados confiáveis.
Neste artigo, exploraremos a importância da preparação de dados, destacando como essa prática impulsiona a tomada de decisões informadas e estratégicas dentro das empresas.
Ao desvendar conceitos, técnicas e ferramentas que facilitem este processo, você estará pronto para explorar todo o potencial dos seus dados e abrir caminho para extrair insights significativos.
Venha conosco e aproveite o conteúdo que preparamos!
Para que serve o preparo de dados e qual sua importância?
A importância da preparação de dados está na consistência das informações geradas, viabilizando análises mais precisas, modelagens estatísticas mais efetivas e, até mesmo, construção de algoritmos de Machine Learning de maior confiabilidade.
É comum que empresas lidem com diferentes sistemas de gestão de dados, o que leva informações ou insights imprecisos, parciais ou duplicados. Além disso, o uso de fontes de dados separadas pode resultar em um armazenamento em formatos ou valores diferentes, dificultando o acesso às informações e também a análise comparativa.
A preparação de dados, quando executada corretamente, age corrigindo inconsistências, verificando e associando conjuntos com formatos diferentes. Ela é usada em situações como: manipulação de dados inconsistentes ou sem padrão definido; combinação de dados de várias fontes; extração de dados de fontes não estruturadas, como documentos em PDF; e geração de relatórios com dados inseridos manualmente.
Ao atuar de forma estruturada no processo de preparação, as empresas baseiam suas decisões em dados confiáveis e reduzem a dependência de trabalho manual, diminuindo possíveis erros e trazendo economia de tempo.
Benefícios da preparação de dados
Como já mencionado, a preparação desempenha um papel crucial nas empresas, proporcionando uma base sólida para a tomada de decisões. Sem uma preparação adequada, os dados podem ser inconsistentes, incompletos e até mesmo imprecisos, o que leva a conclusões e decisões equivocadas. A importância da preparação de dados está em diversos aspectos:
Confiança: A preparação garante que os dados utilizados estejam limpos, coerentes e confiáveis. Dessa forma, os gestores e analistas podem confiar nas informações fornecidas para embasar suas decisões e estratégias.
Redução de riscos: Decisões baseadas em dados incorretos ou incompletos trazem riscos desnecessários para a empresa. A preparação de dados minimiza esses riscos, aumentando a probabilidade de resultados positivos e bem fundamentados.
Agilidade na análise: Com os dados prontos para serem utilizados, os processos de análise se tornam mais ágeis e eficientes. Isso permite que a empresa responda rapidamente a novas demandas, oportunidades e desafios do mercado.
Identificação de insights: A preparação adequada permite que os analistas e gestores descubram insights ocultos nos dados. Ao limpar e transformar os dados, padrões, tendências e correlações podem surgir, revelando oportunidades de negócio até então desconhecidas.
Suporte à tomada de decisões: A análise de dados bem preparados fornece informações valiosas para orientar decisões estratégicas em diversas áreas da empresa, desde marketing e vendas até gestão de operações e recursos humanos.
Integração de fontes: Muitas empresas possuem dados provenientes de diversas fontes e sistemas. A preparação de dados facilita a integração dessas fontes, permitindo uma visão holística e abrangente do negócio.
Eficiência em ML: Uma preparação adequada garante a otimização dos processos de modelagem em machine learning, garantindo algoritmos mais eficazes, o que, por sua vez, resulta em previsões e análises mais confiáveis.
Redução de custos com infraestrutura: Dados organizados simplificam o armazenamento e processamento, eliminando redundâncias e otimizando recursos. Isso pode resultar em economias significativas em infraestrutura e manutenção.
Principais etapas da preparação
O processo de preparação de dados é um conjunto de etapas que podem variar de acordo com o setor ou necessidade específica da empresa. Essas etapas, por sua vez, envolvem:
1 – Coleta:
Nesta etapa, o objetivo é determinar quais informações são necessárias para a análise e, em seguida, coletar esses dados de fontes relevantes.
Isso pode envolver o acesso a bancos de dados, sistemas de gerenciamento empresarial, fontes externas, APIs ou até mesmo a coleta manual de dados. A coleta é crucial para garantir que os dados corretos estejam disponíveis para a análise.
2 – Normalização
Um estágio fundamental da preparação é a normalização, comumente realizada após a coleta e antes da exploração. Nessa etapa, os valores dos dados são ajustados a um intervalo específico, tornando-os comparáveis. Essa ação reduz a influência de diferentes escalas nos algoritmos de análise, garantindo resultados mais confiáveis.
3 – Entendimento do contexto da empresa:
Depois de coletar os dados e antes de começar a explorá-los, é fundamental pausar e entender o cenário maior em que eles estão inseridos. Neste passo, os profissionais mergulham na realidade da empresa e nas peculiaridades do setor.
Eles buscam entender questões como: “O que esses números realmente representam?”, “Qual é a história por trás dessas estatísticas?” e “Como esses dados se relacionam com os objetivos e desafios empresariais?”.
Isso garante que qualquer análise seguinte seja relevante, focada e alinhada com as metas da empresa, evitando desalinhamentos e garantindo que os insights sejam práticos e acionáveis.
4 – Exploração:
Após a coleta dos dados, inicia-se sua exploração. Nessa fase, os cientistas de dados examinam as informações em busca de padrões. Eles também investigam como os mesmos estão dispostos, ou seja, como eles são distribuídos.
Essa análise ajuda a entender como os valores se espalham e se agrupam. Também são aplicadas técnicas estatísticas e visuais para obter uma compreensão mais profunda dos dados. A exploração é essencial para identificar potenciais problemas e obter insights iniciais sobre o que eles revelam.
5 – Limpeza:
A limpeza de dados é uma etapa crítica para garantir a qualidade e a confiabilidade dos resultados.
Durante essa fase, os dados são submetidos a processos de correção, remoção de dados inválidos ou duplicados e preenchimento de valores ausentes. A limpeza visa eliminar erros que poderiam levar a análises distorcidas ou conclusões equivocadas.
6 – Padronização
Na etapa de transformação, a padronização ajusta os dados para que todos “falem a mesma língua”. Ela deixa os dados com uma média centralizada em zero e uma medida de dispersão constante, facilitando o trabalho de algoritmos que, sem essa padronização, poderiam se confundir com variações de escala ou de unidade.
7 – Transformação:
A transformação é necessária quando os dados brutos não estão em um formato adequado para a análise.
Nessa etapa, eles são formatados, reestruturados e enriquecidos para atender às necessidades específicas da análise. Isso envolve a conversão de formatos de data, por exemplo, ou o agrupamento de informações, a normalização de escalas e a codificação de variáveis categóricas.
A transformação garante que os dados estejam prontos para serem utilizados em algoritmos de aprendizado de máquina e outras técnicas analíticas.
DHuO Data: Uma poderosa ferramenta para a preparação de dados
Com o DHuO Data, a preparação de dados nunca foi tão ágil e precisa. Deixe para trás os desafios da manipulação manual e descubra uma solução completa para transformar seus dados brutos em insights poderosos.
Desde o carregamento até a visualização dos dados, o DHuO Data oferece uma plataforma versátil e intuitiva para todas as etapas do processo. Com mais de 350 tipos de conectores disponíveis, coletar dados de diversas fontes se torna uma tarefa simples e eficiente.
Explore e limpe seus dados em uma interface visual amigável, garantindo a qualidade e a consistência dos modelos utilizados. Gerencie seus modelos de Machine Learning de forma independente e otimize sua implementação, aumentando a eficiência das suas análises.
E o melhor de tudo: você não precisa ser um especialista técnico para utilizar a ferramenta. Possibilite o acesso a dados de qualidade para toda a equipe, incentivando uma análise colaborativa e uma tomada de decisão mais estratégica.
Revele insights valiosos e tome decisões mais assertivas com dados confiáveis e bem preparados. Compartilhe dashboards e gráficos para uma comunicação efetiva, mostrando todo o potencial da Inteligência Artificial aplicada corretamente.
Descubra o poder da preparação de dados com o DHuO Data – a solução completa e flexível para levar sua análise de dados a um novo patamar.
Não perca tempo, venha conhecer o DHuO Data e transforme seus dados em decisões inteligentes!
