Wrangling de dados: o que é e etapas a seguir

Publicados: 2022-09-06

Na era digital de hoje, as empresas obtêm grandes volumes de dados online. Os dados brutos devem ser processados de forma eficiente e cuidadosa. Aqui vem a disputa de dados, e é usada para auxiliar na transformação de dados brutos em dados valiosos que podem fornecer resultados informativos.

Você pode fazer melhores julgamentos de negócios com a ajuda da disputa de dados se fizer isso corretamente. Você pode aprender sobre disputa de dados aqui, as etapas envolvidas e as práticas recomendadas que a acompanham. Então, vamos começar isso!

O que é disputa de dados?

A disputa de dados é o processo de transformar dados brutos em uma forma mais processada, reorganizando-os, limpando-os e enriquecendo-os. A disputa de dados envolve o processamento de dados em vários formatos e análises e combiná-los com outro conjunto de dados para produzir insights significativos. As estratégias específicas variam de acordo com os dados que você está utilizando e o objetivo que você está tentando alcançar.

Veja a seguir exemplos de organização de dados:

Combinando fontes de dados para análise.
Preencher ou remover lacunas de dados.
Excluindo dados de projeto desnecessários ou irrelevantes.
Identificar dados atípicos e explicá-los ou excluí-los para permitir a análise.

A disputa de dados pode ser feita manualmente ou automaticamente. Quando os conjuntos de dados são enormes, é essencial limpá-los automaticamente. Um cientista de dados ou outro membro dedicado da equipe geralmente é responsável pela disputa de dados em empresas com uma equipe de dados abrangente. As empresas menores frequentemente contam com especialistas que não são de dados para limpar seus dados antes de usá-los.

Benefícios da disputa de dados?

Discutir os dados é benéfico. Quando você considera o quão benéfico será, fica claro que vale a pena dedicar seu tempo para entendê-lo. A seguir estão alguns benefícios que o data wrangling pode oferecer para o seu negócio:

Análise simples: os analistas de negócios e as partes interessadas podem examinar até os dados mais complexos de maneira rápida, eficiente e eficaz, uma vez que os dados brutos tenham sido domados e convertidos.

Manipulação de dados: O procedimento transforma dados brutos e não estruturados em linhas e colunas. A técnica enriquece os dados para obter uma compreensão mais profunda.

Segmentação aprimorada: a combinação de dados de várias fontes ajuda você a entender melhor seu público, o que melhora a segmentação de suas campanhas publicitárias e estratégia de conteúdo.

Uso do tempo: a técnica permite que os analistas gastem menos tempo gerenciando dados desordenados e mais tempo adquirindo insights para tomar decisões precisas com base em dados simples de entender.

Visualização de dados: os dados podem ser exportados para qualquer plataforma de análise visual para classificar, analisar e resumir os dados depois de processados.

Etapas necessárias para executar a disputa de dados

Cada projeto de dados precisa de uma estratégia diferente para garantir que o conjunto de dados final seja confiável e disponível. Estes são frequentemente referidos como etapas ou atividades necessárias de organização de dados.

Etapa 1: descoberta

O processo de descoberta é a etapa inicial no processo de organização de dados. É um passo para obter uma melhor compreensão dos dados. Para tornar seus dados mais fáceis de usar e analisar, você deve examiná-los e considerar como gostaria que os dados fossem organizados.

Os dados podem mostrar tendências ou padrões durante o processo de descoberta. Este é um passo crucial porque influenciará todas as ações subsequentes. Também identifica problemas óbvios, como valores ausentes ou incompletos.

Passo 2: Estruturação

Na maioria das vezes, dados brutos incompletos ou formatados incorretamente são inadequados para a finalidade pretendida. O processo de pegar dados não processados e convertê-los para que possam ser usados mais facilmente é conhecido como estruturação de dados.

Este é o método para extrair informações relevantes de novos dados. Os dados podem ser estruturados em uma planilha adicionando colunas, classes, cabeçalhos, etc. Isso melhorará a usabilidade para que o analista possa utilizá-los facilmente em suas análises.

Etapa 3: limpeza

A limpeza de dados envolve a erradicação de quaisquer falhas arraigadas que possam distorcer sua análise ou reduzir sua utilidade. A limpeza ou remediação de dados visa garantir que os dados finais para análise não sejam impactados.

Os dados brutos geralmente contêm erros que devem ser limpos antes de serem usados. A limpeza de dados inclui correção de valores discrepantes, exclusão de dados incorretos etc. Ao limpar os dados, você obtém os seguintes resultados:

Ele remove valores discrepantes que podem influenciar os resultados da análise de dados.
Ele altera o tipo de dados e simplifica os dados para aumentar a qualidade e a consistência.
Ele encontra valores duplicados, elimina problemas estruturais e verifica dados para facilitar o uso.

Passo 4: Enriquecimento

Adicionar contexto aos dados é o que se entende por enriquecimento. Esse processo transforma dados previamente limpos e formatados em novos tipos. Nesse ponto, você precisa planejar estrategicamente as informações que já possui para tirar o máximo proveito delas.

Fazer downsampling, upsampling e, em seguida, antecipar os dados é a melhor maneira de obtê-los em sua forma mais refinada. Se você achar que o enriquecimento é necessário, você precisará repetir os métodos para quaisquer dados adicionais obtidos. A etapa de enriquecimento dos dados é opcional. Se os dados que você já possui não atendem às suas necessidades, você pode seguir esta etapa.

Etapa 5: validar

Etapas de programação repetidas são necessárias para garantir que os dados sejam corretos, consistentes, seguros e autênticos. O processo de garantir que seus dados sejam precisos e consistentes é conhecido como validação de dados. Esta etapa pode revelar problemas que precisam ser corrigidos ou concluir que os dados estão prontos para análise.

Etapa 6: publicação

A publicação é a última etapa na disputa de dados, mostrando do que se trata todo o processo. Trata-se de colocar os novos dados organizados em um local onde você e outras partes interessadas possam encontrá-los e usá-los facilmente. As informações podem ser adicionadas a um novo banco de dados. Contanto que você siga as etapas anteriores, você terá dados de alta qualidade para insights, relatórios de negócios e muito mais.

Práticas recomendadas de manipulação de dados

É possível executar a disputa de dados em uma variedade de métodos. Os métodos podem diferir dependendo do público para o qual os dados estão sendo apresentados. A seguir está uma lista de algumas práticas recomendadas que são aplicáveis em todas as circunstâncias:

Entenda melhor o seu público

As necessidades exclusivas de disputa de dados são específicas da empresa. É crucial identificar quem acessará e analisará os dados e o que eles pretendem alcançar. Dessa forma, você pode obter informações úteis sobre seu público para saber mais sobre eles.

Por exemplo, você pode obter todas as informações demográficas sobre seus clientes atuais para que a equipe de marketing saiba quem segmentar com a publicidade.

Selecione os dados apropriados

Não se trata de ter muitos dados; trata-se de ter os dados corretos. É por isso que a seleção de dados é tão crítica. Aqui estão algumas dicas para selecionar os dados apropriados:

Evite usar dados que contenham um grande número de nulos ou números iguais ou repetidos.
Fique longe de valores que foram calculados e escolha dados mais próximos da fonte.
Reúna informações de vários tipos diferentes de plataformas.
Aplique determinados filtros aos dados e escolha um tópico que satisfaça os requisitos e diretrizes.

Entenda os dados

Você precisa entender como os dados estão em conformidade com os princípios e diretrizes de governança da sua organização. Observe os seguintes fatos significativos:

Obtenha uma compreensão dos dados, banco de dados e tipos de arquivo.
Explore a condição atual dos dados usando os recursos fornecidos pelas ferramentas de visualização.
Crie métricas de qualidade de dados usando caracterização.
Tenha cuidado com os limites dos dados.

Adote ferramentas e técnicas recém-desenvolvidas

Todos os dias, novas tecnologias estão sendo combinadas com as existentes e o público continua a se expandir. Os especialistas em dados devem se adaptar às novas ferramentas e tecnologias de análise para fornecer serviços eficientes de organização de dados.

Conclusão

A disputa de dados tornou-se cada vez mais importante nos últimos anos devido à enorme quantidade de dados que são tratados diariamente para melhorar as experiências do usuário. A empresa sofreria sem um forte sistema de armazenamento de dados e investimentos em técnicas de manipulação de dados. Agora você deve ter uma melhor compreensão da disputa de dados e dos processos envolvidos devido a este artigo.

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