O que é preparação dos dados?
A preparação de dados, às vezes também chamada de "pré-processamento", é o ato de limpar e consolidar dados brutos antes de usá-los para a análise de negócios e machine learning. Pode não ser a tarefa mais celebrada, mas a preparação de dados é um componente fundamental em uma análise bem-sucedida.
Fazer o trabalho para validar, limpar e aumentar adequadamente os dados brutos é essencial para extrair insights precisos e úteis deles. A validade e o poder de qualquer análise ou modelo de negócio dependem do sucesso nos estágios iniciais da preparação de dados.
Por que é Preparo de dados importante?
As decisões que os líderes de negócios tomam são tão boas quanto os dados que dão suporte a eles. A preparação cuidadosa e abrangente garante que os analistas de negócios e os cientistas de dados confiem, entendam e façam perguntas melhores sobre seus dados, tornando as análises mais precisas e significativas. A partir de uma análise mais significativa, são apresentados melhores insights e, consequentemente, melhores resultados.
Para obter o nível mais profundo das análises e insights, as equipes e organizações bem-sucedidas devem implementar uma estratégia de preparação de dados que priorize:
- Acessibilidade: qualquer pessoa, independentemente da qualificação, deve ser capaz de acessar dados com segurança a partir de uma única fonte de informações
- Transparência: qualquer pessoa deve ser capaz de ver, auditar e refinar qualquer etapa no processo completo de preparação dos dados
- Repetibilidade: a preparação de dados é conhecida por ser demorada e repetitiva (a preparação de dados pode levar até 80% do tempo gasto em qualquer projeto de análise), motivo pelo qual estratégias bem-sucedidas investem em soluções criadas para repetibilidade e automação.
Com as ferramentas de preparação de dados self-service, analistas e cientistas de dados podem simplificar o processo de preparação e passar mais tempo obtendo insights e resultados de negócios valiosos, tudo com mais rapidez.
Quais etapas estão envolvidas nos processos de preparação de dados?
O processo de preparação de dados pode variar dependendo do setor ou da necessidade, mas normalmente consiste nas seguintes etapas:
- Aquisição de dados: determinar quais informações são necessárias, coletá-las e estabelecer acesso consistente para criar análises confiáveis e avançadas
- Exploração dos dados: determinar a qualidade dos dados, examinar sua distribuição e analisar a relação entre cada variável para entender melhor como compor uma análise (também chamada de criação do perfil de dados)
- Limpeza dos dados: melhorar a qualidade dos dados e a produtividade geral excluindo dados desnecessários, removendo dados de baixa qualidade ou corrigindo imprecisões para criar insights à prova de erros
- Transformação dos dados: formatação, orientação, agregação e enriquecimento dos conjuntos usados em uma análise para produzir insights mais úteis
Embora os processos de preparação se desenvolvam de forma serializada, nem sempre são lineares. A ordem dessas etapas pode mudar dependendo dos dados e das perguntas que estão sendo feitas. É comum revisitar uma etapa anterior à medida que novos insights são descobertos ou novas fontes são integradas ao processo.
Todo o processo de preparação de dados pode ser notoriamente demorado, iterativo e repetitivo. Por isso, é importante garantir que as medidas individuais possam ser facilmente compreendidas, repetidas e revisadas para que os analistas e cientistas de dados possam gastar menos tempo preparando e mais tempo analisando.
Veja abaixo uma visão mais detalhada de cada parte do processo.
Aquisição dos dados
A primeira etapa em qualquer processo de preparação é adquirir as informações que o analista ou cientista de dados usará em sua análise. Muitas vezes os analistas dependem de outras pessoas ou setores (como TI/engenheiros de dados) para obter dados, provavelmente através de um sistema de software empresarial ou data warehouse ou data lake na nuvem. Normalmente, a TI entregará essas informações em um formato acessível, como um documento do Excel ou CSV.
O software analítico moderno pode eliminar a dependência de engenheiros de dados para que analistas de todos os níveis de habilidade possam acessar fontes confiáveis, como AWS, Snowflake, SQL, Oracle, SPSS, Salesforce e Marketo, e outras aplicações, data warehouses ou data lakes. Isso significa que os analistas podem adquirir os dados críticos para seus relatórios agendados regularmente, assim como realizar novos projetos analíticos por conta própria.
Exploração de dados
O exame e o perfil dos dados ajudam os analistas e cientistas de dados a entenderem como sua análise começará a se moldar. Os usuários podem usar análises visuais e estatísticas resumidas, como intervalo, média e desvio padrão, para obter uma visão inicial das suas informações. Se os dados forem muito grandes, a segmentação pode facilitar, assim como trabalhar com ferramentas analíticas que permitem a amostragem de dados.
Durante essa fase, os analistas e cientistas de dados também devem avaliar a qualidade dos seus conjuntos de dados. Os dados estão completos? Os padrões obtidos foram os esperados? Se não, por quê? Os analistas devem discutir o que estão observando com os proprietários dos dados, investigar qualquer surpresa ou anomalia e considerar se é possível melhorar a qualidade. Embora possa parecer decepcionante desqualificar um conjunto de dados com base em baixa qualidade, é uma atitude sábia no longo prazo. A qualidade dos dados apenas piora ao longo dos processos de análise.
Limpeza dos dados
Durante a fase de exploração, os analistas podem notar a necessidade de reestruturação das informações para a melhoria da qualidade. É aí que surge a necessidade de limpeza de dados, que inclui:
- Correção de erros de entrada
- Remoção de duplicações ou outliers
- Eliminação de dados ausentes
- Mascaramento de informações sensíveis ou confidenciais, como nomes ou endereços
Transformação dos dados
Os dados têm muitas formas, tamanhos e estruturas. Alguns estão prontos para análise, enquanto outros conjuntos podem parecer um idioma estrangeiro.
Transformar informações para garantir que estejam em um formato ou estrutura que possa responder às perguntas que estão sendo feitas é uma etapa essencial para a criação de resultados relevantes. Isso varia de acordo com o software ou a linguagem que os analistas usam em sua análise de dados.
Estes são alguns exemplos comuns de transformação dos dados:
- Girar ou alterar a orientação dos dados
- Converter formatos de data
- Agregar dados de vendas e desempenho ao longo do tempo
Preparação dos dados para machine learning
O machine learning é um tipo de inteligência artificial em que os algoritmos, ou modelos, usam grandes quantidades de dados para melhorar seu desempenho. Tanto os dados estruturados quanto os não estruturados são essenciais para treinar e validar algoritmos de machine learning que sustentam qualquer sistema ou processo de IA. A ascensão do big data e da computação em nuvem aumentou exponencialmente os casos de uso e as aplicações da IA, mas ter muitos dados não é suficiente para criar um modelo de machine learning bem-sucedido. Os dados brutos são difíceis de integrar com a nuvem e os modelos de machine learning porque ainda existem irregularidades e valores ausentes que dificultam seu uso ou geram modelos imprecisos. A criação de modelos de machine learning precisos e confiáveis requer uma quantidade significativa de preparação de dados.
De acordo com uma pesquisa da Anaconda, os cientistas de dados gastam 45% do seu tempo em tarefas de preparação de dados, incluindo carregamento e limpeza de dados. Com as ferramentas de preparação de dados self-service, os cientistas de dados e os citizen data scientists podem automatizar partes importantes do processo de preparação de dados para concentrar seu tempo em atividades de data science de maior valor.
Preparação dos dados na nuvem
Com o surgimento dos centros de armazenamento de dados em nuvem, como data warehouses e data lakes na nuvem, as organizações podem aumentar a acessibilidade e a velocidade de preparação e análise de dados, ao mesmo tempo em que aproveitam o poder da nuvem para melhorar a segurança e a governança. Historicamente, as empresas armazenavam seus dados em centros de dados locais. Esses servidores físicos limitam a capacidade das organizações de aumentar ou diminuir o uso de dados sob demanda, seu funcionamento custa grandes quantias de dinheiro e geralmente consome muito tempo, em especial quando se trabalha com grandes conjuntos de dados.
À medida que os dados dispararam, as organizações precisaram de maiores capacidades de armazenamento e insights mais rápidos. Com a ascensão da nuvem, os usuários finais agora podem acessar facilmente os dados por meio de poderosos servidores remotos conectados à internet e escalar o uso dos recursos de armazenamento e processamento sob demanda. Isso é fundamental para a preparação eficaz dos dados e para a criação de pipelines de dados. No entanto, as organizações devem avaliar as diferenças entre data warehouses e data lakes ao migrar para uma solução na nuvem.
Os data warehouse na nuvem armazenam dados estruturados e filtrados que já foram processados e preparados para uma finalidade específica. São úteis quando as organizações preveem casos de uso semelhantes para seus dados, já que o conjunto de dados processados pode ser reutilizado infinitamente. No entanto, após essa preparação inicial dos dados, os casos de uso se tornam muito limitados. Tentar reverter ou reutilizar dados processados representa um grande risco, pois é muito provável que fragmentos do conjunto de dados desapareçam ou sejam alterados durante a reversão, comprometendo a fidelidade deles.
Os data lakes na nuvem, por outro lado, são grandes repositórios de dados brutos que as empresas podem usar e reutilizar para diversos fins. Os analistas de negócio e cientistas de dados de toda a empresa podem ter casos de uso muito diferentes. Os data lakes na nuvem oferecem armazenamento econômico e amplo acesso a dados sem o risco de perda de informações críticas no processo de estruturação.
Preparação dos dados para uma análise mais ampla
Uma preparação sólida dos dados é a base de machine learning e análises válidas e avançadas. É uma parte fundamental do ecossistema de análise mais amplo conhecido como automação analítica.
Com os recursos de preparação e automação de dados fornecidos pela tecnologia de automação analítica, os profissionais de dados podem controlar o tempo e a energia mental que antes gastavam em trabalhos manuais.
Ferramentas de preparação dos dados Alteryx
Uma solução como o Alteryx Analytics Automation Platform pode ajudar você a acelerar o processo de preparação de dados, sem sacrificar a qualidade das informações. Além disso, ajuda a tornar o processo replicável e acessível para o restante da sua empresa.
A plataforma Alteryx empodera analistas de dados, engenheiros de dados, citizen data scientists, cientistas de dados e TI para transformar dados em resultados. Isso significa que você pode democratizar dados e analytics, otimizar e automatizar processos e aprimorar a sua força de trabalho simultaneamente.
Nesta era de conjuntos de dados extremamente grandes, uma plataforma que pode preparar, processar e automatizar seu analytics e o machine learning é um pré-requisito para o sucesso da sua empresa.
O Alteryx Analytics Automation Platform torna a preparação e a análise rápida, intuitiva, eficiente e agradável. Além do volume incrível de módulos de preparação de dados, o Alteryx também torna mais rápido e fácil do que nunca automatizar, documentar, compartilhar e escalar o trabalho essencial que é a preparação de dados, acelerando outras partes do processo analítico, incluindo machine learning.
Mas não leve em consideração apenas o que dizemos. Faça um teste hoje mesmo com um dos nossos kits de início, modelos analíticos predefinidos que permitem começar a solucionar problemas imediatamente. Basta baixar o kit de início e conectá-lo em seus dados para experimentar casos de uso diferentes para departamentos, setores, disciplinas analíticas ou integrações tecnológicas.
Kit de início do Alteryx para combinação de dados
Este kit de início dará o pontapé inicial no caminho para dominar os processos de combinação de dados e automatização do fluxo de trabalho repetitivo que combinam informações de diversas fontes.
- Visualize transações de clientes. Combine transações e clientes para fornecer relatórios visuais que ajudam a identificar tendências e oportunidades.
- Identifique correspondências não exatas através da correspondência parcial. Aprenda a combinar rapidamente a correspondência parcial de dados semelhantes para insights automatizados e em tempo real.
- Calcule a distribuição de áreas de anúncios. Combine dados espaciais para calcular a distribuição da área de anúncio, aumentar as vendas e melhorar o ROI.
Kit de início do Tableau para combinação de dados
Este kit de início fornece fluxos analíticos para integrar perfeitamente o Alteryx com o Tableau para oferecer uma poderosa visualização de dados e business intelligence. O kit de início ilustra como monitorar o desempenho do executivo de contas, criar áreas de trade e compreender o comportamento do comprador.
- Agilize processos de preparo, combinação e enriquecimento de dados com a ajuda de centenas de módulos de automação
- Publique seus insights diretamente em um painel do Tableau
- Obtenha insights valiosos com análises geoespaciais, estatísticas e preditivas sobre grandes conjuntos de dados, por meio de recursos simples de arrastar e soltar com pouco ou nenhum código
- Aproveite as soluções de negócios prontas para uso, incluindo a área de trade e análise de cesta de compras
Kit de início da AWS para combinação de dados
Este kit de início alavancará a integração dos seus dados com AWS S3, Redshift e Athena para desenvolver soluções automatizadas e fornecer insights mais rápidos, desde o preparo, combinação e criação de perfis de dados até análises espaciais e preditivas interativas.
- Agilize processos de preparo, combinação e enriquecimento de dados com a ajuda de centenas de módulos de automação
- PStream in/out ou carregamento/download de dados de sua instância AWS S3, Redshift ou Athena
- Obtenha insights valiosos com análises geoespaciais, estatísticas e preditivas sobre grandes conjuntos de dados, por meio de recursos simples de arrastar e soltar com pouco ou nenhum código.