Transformação de dados: O que é e quais suas principais vantagens?

O processo de transformação de dados precisa ser aplicado em qualquer empresa que deseje obter informações inteligentes para fundamentar suas decisões.

A questão é que o procedimento de transformação de dados em informações nem sempre é simples, exigindo dos profissionais conhecimento absoluto sobre dados, que vão desde o conceito até a aplicabilidade.

O que é transformação de dados? Quais seus impactos e benefícios? Quais são os desafios do processo de transformação? 

Essas e demais perguntas serão respondidas ao longo deste artigo. Boa leitura! 

O que é transformação de dados? 

A transformação de dados é um procedimento que envolve a conversão de informações de um formato para outro, tornando-as mais acessíveis e úteis para análises. 

Existem duas abordagens que podem ser aplicadas para a transformação de dados em informações: 

• ETL (extração, transformação, carga): dados são extraídos da fonte original, transformados em um novo formato ou estrutura e, em seguida, carregados em um destino final que geralmente é um banco de dados analítico;
• ELT (extração, carga, transformação): dados são extraídos, carregados em seu destino e, posteriormente, passam por um processo de transformação.

Realizar a transformação de dados é muito importante para garantir que os dados sejam estruturados para futuras análises, e que forneçam informações confiáveis e valiosas para a tomada de decisões. 

Os analistas desempenham um papel crucial nesse processo, mapeando a estrutura dos dados, realizando extrações, aplicando transformações e armazenando os dados adequadamente.

Quais são as vantagens da transformação de dados em informações? 

A transformação de dados contribui para a preparação de dados para análises, que afetam positivamente a inteligência de negócios e a tomada de decisão baseada em dados. No entanto, suas vantagens não se limitam unicamente a isso…

De acordo com um relatório da Forrester, empresas que adotam uma abordagem orientada por dados têm o potencial de alcançar um crescimento anual superior a 30% em média.

Esse cenário reflete a importância de uma atuação voltada aos dados, conforme pesquisa da MicroStrategy,  onde 94% das empresas reconhecem os dados como um elemento essencial para impulsionar seu crescimento.

Outro benefício da prática é que os profissionais de dados conseguem melhorar (e muito) a organização e a estruturação de seus dados, tornando-os mais acessíveis e compreensíveis tanto para seres humanos quanto para sistemas computacionais. 

Ao validar e formatar corretamente os dados, conseguem também garantir a integridade e a qualidade das informações, reduzindo a incidência de dados nulos, duplicados ou com formatos incompatíveis no banco de dados.

Além disso, a transformação de dados promove ainda a compatibilidade entre aplicativos, sistemas e tipos de dados, possibilitando que as informações sejam usadas para diversas finalidades. Por exemplo, compreender o funcionamento e o estado dos dados em um determinado sistema ou aplicação.

Qual a importância da transformação de dados para a tomada de decisões? 

Apesar de a intuição e o conhecimento desempenharem um papel importante no ambiente empresarial, é necessário compreender que esses fatores por si sós não garantem decisões acertadas. 

Para embasar decisões estratégicas e inteligentes, é essencial que os gestores utilizem dados reais e confiáveis, algo que só pode ser alcançado a partir da transformação de dados.

É a partir da transformação de dados em informações e análises que serão capazes de:

• Avaliar o negócio de maneira holística;
• Identificar fraquezas operacionais;
• Fortalecer áreas de destaque;
• Alocar investimentos estrategicamente;
• Atender às necessidades reais dos clientes. 

Além da obtenção de insights precisos para tomada de decisões, o funcionamento de sistemas inteligentes, como aqueles baseados em inteligência artificial e aprendizado de máquina, por exemplo, também requerem dados de alta qualidade provenientes de várias fontes. E a transformação de dados garante que os dados coletados atendam às necessidades desses sistemas. 

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Como funciona o processo de transformação de dados?

A transformação de dados em informações segue um processo que envolve cinco etapas. São elas: 

• Descoberta de dados: É essencial identificar e compreender os dados em seu formato original. Aqui se utilizam ferramentas que ajudam a entender a estrutura e características dos dados, que proporcionarão insights;

• Mapeamento de dados: Durante essa fase, planeja-se o processo real de transformação. O mapeamento de dados envolve a conexão de campos de dados em uma fonte para outros campos de dados;

• Geração de código: Para executar a transformação, é criado um código personalizado que determina como os dados serão modificados. Esse código pode ser gerado por ferramentas especializadas de transformação de dados ou escrito manualmente por profissionais de dados;

• Execução do código: O código gerado é colocado em prática, e os dados passam pelo processo de transformação. Durante essa etapa, ocorre a conversão dos dados para o formato desejado.

• Revisão: Após a transformação, é crucial revisar os dados para garantir que estejam formatados corretamente. Qualquer anomalia ou erro deve ser corrigido para assegurar que os dados de saída atendam aos requisitos de transformação estabelecidos.

Quais são os desafios na transformação de dados e como superá-los?

Como envolve muitas etapas, é comum que os profissionais de dados se deparem com uma série de obstáculos ao transformar dados. Abaixo, selecionamos os principais:

• Carga computacional alta, com os processos de transformação consumindo recursos significativos ou afetando a eficiência de outras operações. Para mitigar esse desafio, é importante planejar a alocação de recursos de maneira estratégica;
• Falta de experiência que resulta em problemas, como erros de digitação ou introdução de dados incorretos. Garantir que a equipe envolvida na transformação tenha conhecimento e expertise é essencial para evitar cair em armadilhas;
• Desperdícios de energia e esforço, com os profissionais realizando transformações de dados que não atendem às reais necessidades do negócio. A superação desse desafio está em selecionar prioridades e requisitos relacionados aos dados;
• Custos em infraestrutura, licenciamento de software e as ferramentas específicas usadas para o processamento de dados. A contratação de pessoal especializado para a tarefa também pode acrescentar despesas adicionais. Para resolver esse impasse, é importante investir em soluções de dados de fornecedores que oferecem suporte e assistência especializada.

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Profissionais especializados em dados dispõe, hoje, de uma gama de ferramentas à sua disposição para otimizar o processo de transformação de dados. Essas tecnologias incorporam automação em diversas fases da transformação, reduzindo ou até mesmo eliminando a necessidade de scripts manuais e codificação manual. 

O DHuO Data é uma dessas ferramentas que, além de coletar dados a partir de mais de 300 tipos de conectores, permitem:

• Limpar dados e transformá-los para garantir a consistência dos modelos;
• Combinar e separar conjuntos de dados conforme a necessidade da sua análise;
• Criar modelos de dados personalizados;
• Avaliar dashboards e gráficos para visualização de dados inteligentes;
• E muito mais!

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