O que é padronização de dados?
No processo de padronização de dados, os algoritmos do software, que executam a transformação dos dados, podem operar de maneira independente do sistema utilizado para armazenar as informações. Esses modelos não exigem técnicas de codificação. Ao contrário, eles aplicam a lógica com regras legíveis por humanos, que possibilitam qualquer usuário corporativo a implementar na própria interface, sem depender de especialistas de TI. A padronização de dados elimina a semântica da complexidade envolvendo a coleta, harmonização e compilação de dados. Com isso, organizações conseguem agilizar a integração de clientes, reforçar as normas adequadas para reunir informações de novos fornecedores com os dados existentes, além de executar análises mais rápidas e precisas.
Por que a padronização de dados é importante?
O mapeamento de dados é um recurso cada vez mais indispensável para garantir que empresas possam extrair o potencial máximo de seus ativos. No entanto, atualmente, existem inúmeras opções para mapear as informações de maneira efetiva. Uma estratégia moderna para abordar o mapeamento de dados é a virtualização de todo o processo.
Muitas vezes, organizações dificultam o reconhecimento de padrões com códigos incorporados em ambientes responsáveis por armazenar e processar os dados. Esse sistema fortemente acoplado exige um tempo significativo para criar, controlar e corrigir códigos padronizados espalhados em diversos locais, limitando a capacidade de assegurar a qualidade e a reutilização. Com uma lógica de padronização complexa, empresas enfrentam desafios para incluir novos parceiros com rapidez, provocando falhas nas etapas de integração e prejudicando oportunidades de receitas.
Uma abordagem eficiente para transformar dados é por meio da virtualização, que permite desagregar e abstrair o código de padronização. Com isso, usuários corporativos podem configurar regras explícitas através de uma interface gráfica, que converte a lógica de programação no momento da consulta. Esse método contribui para aumentar a agilidade nos negócios e integrar novos parceiros de forma eficaz.
O processo de padronização de dados
Ao incluir um novo fornecedor no sistema, a plataforma de automação analítica utiliza o leitor de dados exclusivo para analisar os dados de origem, seja qual for o formato ou o local armazenado. A plataforma desenvolve uma camada universal e virtual dos dados, que é automaticamente enriquecida com indicações sobre novas características de dados brutos e inclui toda a lógica da transformação necessária para o negócio.
Essas colunas virtuais e as respectivas modificações permitem consultar esses dados a qualquer momento, evitando o deslocamento e reprodução das informações, além de garantir resultados que refletem as últimas atualizações nos dados originais. Ao detectar qualquer variação no modelo, a plataforma executa os ajustes adequados na camada de dados para identificar corretamente os valores brutos.
Adicionar colunas virtuais permite que usuários corporativos possam definir regras para padronizar e combinar os dados. Essas normas são virtuais porque não possuem códigos de persistência. Elas são mantidas em um formato legível por humanos para permitir o aproveitamento de qualquer colaborador. Apenas no momento da consulta, o Alteryx gera automaticamente código necessário para a criação de tabelas e visualizações.
Empresas costumam aplicar três regras básicas para a transformação de dados:
Regras de taxonomia: estas regras mapeiam colunas e valores de dados do parceiro com dados da empresa. Por exemplo, o parceiro pode classificar suas transações em duas colunas: a quantidade do acordo e o tipo, onde o tipo pode ser caracterizado através de três alternativas.
Regras de modelagem: estas regras especificam como agrupar elementos de dados do parceiro, e distribuí-los no sistema organizacional. Por exemplo, um distribuidor pode apresentar todos os dados de transações em um único arquivo, mas é necessário dividir essa informação em três tabelas, uma para transações, outra para dados do distribuidor e a terceira para clientes.
Regras semânticas: estas regras estabelecem o significado dos elementos de dados e como são usados pela empresa para descrever seu domínio. Por exemplo, quais os critérios de uma transação eficaz? Como deve ser contabilizado o valor final após o pagamento de reembolsos? Cada provedor possui uma semântica distinta, que se enquadra no contexto de suas operações. Contudo, empresas precisam conciliar as definições de todos os fornecedores.
É possível definir essas regras de maneira explícita usando uma ferramenta visual. Ela apresenta um conjunto de recursos avançados que facilitam a padronização. Por exemplo, usuários podem mapear colunas e traduzir valores em um conjunto padrão, ou reunir dados de múltiplos arquivos incluindo XML, CSV, JSON, EDI etc.
Problemas comuns como a ordem de colunas, colunas renomeadas, alterações nos valores ou tipos de colunas podem ser solucionados de forma automática. Usuários também podem usar um painel SQL para escrever uma lógica mais complexa. Além disso, é possível criar validações de dados e relatórios para monitorar e verificar se todos os processos foram executados corretamente. Ao adicionar ou alterar um novo arquivo ou registro, o leitor de dados faz a identificação, aplica as regras de padronização relevantes, gerando e executando o código SQL correspondente — e exporta os dados em um formato padrão.
O futuro da padronização de dados
A padronização de dados de múltiplos parceiros é um processo fundamental. Além disso, ela se tornará cada vez mais necessária e frequente, uma vez que avanços na economia abrem oportunidades para estabelecer parcerias com mais partes interessadas, e esses provedores continuam a configurar seus conjuntos de dados seguindo uma lógica comercial específica. Considerando o impacto que a padronização de dados pode gerar em termos de agilidade e desempenho profissional, organizações que agregam dados de fontes variadas precisam avaliar atentamente a implementação da infraestrutura e dos fluxos de trabalho, assim como a capaciade de integrar novos parceiros.
Como começar com a padronização de dados
Muitas vezes organizações enfrentam um desafio comum: como incorporar conjuntos de dados com formatos distintos de acordo com a lógica personalizada do fornecedor, e como padronizar esses conjuntos de dados para comparar, combinar e analisar de forma consistente.
A plataforma Alteryx Analytics Automation ajuda empresas no preparo de dados de diversas fontes, sem necessidade de engenheiros para criar processos de ETL e pipelines de dados. Clientes conseguem desbloquear o valor máximo dos dados, habilitando usuários a aproveitar conjuntos de dados complexos de entender, conciliar e misturar, e permitindo que empresas possam identificar e validar a lógica de negócios, de maneira imediata, para apoiar uma ampla variedade de casos de uso.