Para tornar os dados úteis para estudos colaborativos, modelagem e análise em grande escala, a padronização de dados é um processo necessário. A padronização de dados está se tornando uma necessidade: as fontes de dados são cada vez mais variadas, independentemente do setor, da indústria ou do objetivo comercial. Nos dias de hoje, implementá-la em larga escala costuma ser a diferença entre o sucesso ou o fracasso.
O que é a padronização de dados?
A padronização de dados converte os dados em um formato-padrão que os computadores podem ler e compreender. A padronização, ou normalização, é o processo de formatar os dados de maneira uniforme para que analistas e outros profissionais possam pesquisar, analisar e usar essas informações.
Em estatística, a padronização é o processo de colocar diferentes variáveis na mesma escala com o objetivo de comparar resultados entre diferentes tipos de variáveis. Por exemplo, vamos supor que você precise comparar o desempenho de dois alunos, um que obteve a nota 75 de 100 e o outro, 42 de 50.
Com o Microsoft Excel, a padronização dos dados mostraria que 42 é melhor, embora seja um número menor. Na maioria das empresas, os dados vêm de múltiplas fontes. É raro que todas essas fontes organizem conjuntos de dados exatamente no mesmo formato. Para superar essa dificuldade, os analistas de dados normalizam os dados em um formato comum antes de continuar com as técnicas de padronização.
Por que a padronização de dados é importante?
No mundo moderno, os dados são a espinha dorsal da tomada de decisão. Nenhum setor consegue avançar sem se basear em dados, sejam eles de saúde, varejo, marketing ou outras áreas. Mas, para poder usar os dados, eles precisam ser analisados e comparados. A padronização de dados permite que os analistas comparem os dados e aproveitem ao máximo os insights obtidos.
Benefícios da padronização de dados:
Qualidade de dados:
A padronização também é crucial para preservar a qualidade dos dados. Quando os conjuntos de dados são padronizados, torna-se mais fácil detectar erros e garantir que estejam corretos. Isso é essencial para garantir que as empresas tomem decisões com base em informações precisas e confiáveis.
Consistência de dados:
Padronizar os dados também melhora a consistência deles e garante que todos os envolvidos interpretem as informações da mesma forma. Essa uniformidade minimiza o risco de erros e garante que as decisões sejam tomadas com base em uma única versão confiável.
Integração de dados:
No cenário conectado atual, as organizações muitas vezes precisam integrar dados de diversas fontes, como informações de clientes, produtos e transações. Padronizar os dados facilita a integração das informações, fornecendo uma visão unificada de diferentes sistemas e aplicações.
Análise de dados:
Uma dos usos mais comuns da padronização de dados envolve possibilitar processos analíticos relevantes e confiáveis em toda a organização. Dados padronizados simplificam a análise e a geração de relatórios. Com formatos e estruturas consistentes, as organizações podem facilmente realizar análises, gerar insights significativos e tomar decisões embasadas.
Conformidade regulatória:
A padronização de dados desempenha um papel crucial no cumprimento de regulamentações e padrões de conformidade. Ela ajuda as empresas a cumprir os regulamentos de proteção de dados, seguir os padrões da indústria e atender às obrigações legais, garantindo que os dados sejam consistentemente formatados e adequadamente gerenciados. Essa uniformidade facilita a implementação de políticas eficazes de governança que, por sua vez, reduzem o risco de violações de dados, sanções legais e danos à reputação.
Como padronizar os dados
Existem muitas técnicas de padronização de dados. E os analistas podem lançar mão de muitos programas diferentes, como o Microsoft Excel. Cada um deles tem características diferentes que podem facilitar a padronização ou, pelo contrário, dificultá-la. Veja abaixo as etapas básicas da padronização de dados:
Defina os padrões. Quais conjuntos de dados precisam ser padronizados? Como eles serão formatados? Determinar exatamente como um conjunto de dados padronizado deve ser ajuda a estabelecer diretrizes para o restante do processo de padronização e preparação.
Descubra de onde vêm os dados. Determinar os pontos de acesso aos dados ajudará a identificar os desafios que os analistas podem enfrentar ao padronizá-los.
Para simplificar o processo, é útil identificar todos os potenciais pontos de entrada e avaliar viabilidade deles. Aqui estão alguns fatores a considerar ao avaliar os pontos de entrada de dados:
- Fonte de dados: os dados são de boa qualidade, confiáveis e corretos?
- Formato de dados: é possível converter facilmente os dados no formato desejado?
- Volume de dados: o volume de dados é gerenciável?
- Pontos de entrada de dados: os pontos de entrada estão claramente definidos e são fáceis de usar?
Padronize e limpe os dados. A limpeza é uma das etapas essenciais da padronização de dados. Isso significa remover quaisquer pontos de dados inválidos, incorretos, duplicados ou redundantes. Dados inválidos não correspondem ao campo em que estão.
Usando a plataforma da sua preferência, limpe e padronize os dados usando ferramentas integradas que abarquem toda a gama de informações. Por exemplo, no Excel, você pode usar a função PADRONIZAR, que retorna um valor padronizado (pontuação z) com base na média e no desvio-padrão.
É muito simples, mas quando os analistas procuram "como padronizar dados no Excel", eles podem estar se referindo a outra definição de padronização. Hoje, os analistas que desejam padronizar os dados no Excel também consideram letras, não apenas números.
Por exemplo, eles talvez precisem padronizar todas as variações da palavra "Avenida" ("Av.", "av.") ou da palavra "Califórnia" ("Calif", "califórnia", "CA") nos conjuntos de dados. Eles precisam padronizar valores e palavras como parte de técnicas de padronização de dados que podem ajudá-los a preparar o conjunto de informações para análise.
Os desafios da padronização de dados no Excel
Quando se trata de nomes, padronizar dados no Excel é um processo muito mais complicado. Não existe uma fórmula ou configuração simples para padronizar dados no Excel e corrigir erros e variações ortográficas. Os usuários podem recorrer a truques ou complementos, mas é mais provável que apelem para o uso da função Localizar/Substituir repetidamente até que todas as inconsistências sejam resolvidas. E isso pode levar horas ou até semanas. É um processo trabalhoso e demorado, que leva cada vez mais tempo à medida que o volume de dados aumenta.
Nos últimos anos, surgiram novas soluções no mercado para enfrentar o desafio de tentar padronizar os dados no Excel, que mais amplamente se enquadra na categoria de preparação de dados. As plataformas de preparação de dados, como a Trifacta, aceleram o processo de padronização, aproveitando o machine learning para revelar informações semelhantes, mas desalinhadas, e recomendar substituições inteligentes.
Veja o caso da NationBuilder, uma plataforma de software para políticos desenvolverem suas comunidades. Ela optou pelo Alteryx em vez de padronizar os dados no Excel para limpar as informações dos eleitores. Esses dados consistem em conjuntos confusos, mal formatados e inconsistentes de centenas de diferentes escritórios estaduais e municipais. Com o Alteryx, a NationBuilder conseguiu reduzir drasticamente o tempo gasto reformatando dados, tornando as técnicas de padronização simples e repetíveis.
Padronização de dados no Alteryx Designer e no Excel
O ponto principal é que, para padronizar os dados no Excel, ou seja, dados de texto, os analistas devem examinar minuciosamente suas planilhas, encontrando e substituindo variações de uma palavra para substituí-las pela versão correta. Isso requer uma muita concentração e, mais importante, tempo, que só aumentará à medida que o volume de dados aumentar.
Em vez de tentar padronizar os dados no Excel, com o Alteryx Designer, os analistas podem simplesmente selecionar uma parte dos dados que precisa ser padronizada e o sistema avaliará as informações de forma inteligente para recomendar uma lista de substituições para os usuários avaliarem ou editarem. Isso não só acelera bastante as técnicas e os modelos de padronização de dados. Com a ajuda do machine learning, também garante que nenhum erro chegue à análise.
As ferramentas visuais, os recursos fáceis de usar e os processos automatizados do Designer reduzem o tempo, os erros e os problemas de dimensionamento tão comuns nas práticas atuais de padronização de dados. Isso permitiu que os clientes do Designer atendessem às necessidades dos seus próprios clientes de selecionar, estruturar e analisar conjuntos de dados cada vez mais díspares com mais rapidez, facilidade e a um custo menor.
Adoraríamos conversar sobre seu caso de uso e analisar se o Alteryx Designer é mais indicado do que tentar padronizar seus dados no Excel. Para saber como o Alteryx pode impactar seu trabalho, faça o teste gratuito com nossa avaliação de 30 dias.