Por que a limpeza de dados é crítica e como você pode implementar processos e soluções de limpeza de dados

Limpeza de dados: como limpar seus dados

A má qualidade dos dados é uma preocupação crescente para muitos líderes de negócios, pois eles não conseguem atingir suas metas. A equipe de analistas de dados – que deve produzir insights de dados confiáveis ​​– gasta 80% de seu tempo limpando e preparando dados, e apenas 20% do tempo é deixado para fazer a análise real. Isso tem um enorme impacto na produtividade da equipe, pois eles precisam validar manualmente a qualidade dos dados de vários conjuntos de dados.

84% dos CEOs estão preocupados com a qualidade dos dados nos quais estão baseando suas decisões.

Global CEO Outlook, Forbes Insight & KPMG

Depois de enfrentar esses problemas, as organizações procuram uma maneira automatizada, mais simples e mais precisa de limpar e padronizar os dados. Neste blog, veremos algumas das atividades básicas envolvidas na limpeza de dados e como você pode implementá-las.

O que é limpeza de dados?

Limpeza de dados é um termo amplo que se refere ao processo de tornar os dados utilizáveis ​​para qualquer finalidade pretendida. É um processo de correção de qualidade de dados que elimina informações incorretas e inválidas de conjuntos de dados e valores padronizados para obter uma visão consistente em todas as fontes diferentes. O processo geralmente inclui as seguintes atividades:

  1. Remova e substitua – Os campos em um conjunto de dados geralmente contêm caracteres iniciais ou de rastreamento ou pontuações que não são úteis e precisam ser substituídos ou removidos para uma melhor análise (como espaços, zeros, barras etc.). 
  2. Analisar e mesclar – Às vezes, os campos contêm elementos de dados agregados, por exemplo, o Morada campo contém Número da ruaNome da ruaCityEstado, etc. Nesses casos, os campos agregados devem ser analisados ​​em colunas separadas, enquanto algumas colunas devem ser mescladas para obter uma melhor visualização dos dados – ou algo que funcione para o seu caso de uso.
  3. Transformar tipos de dados – Isso envolve alterar o tipo de dados de um campo, como um Número de telefone campo que antes era Tanga para Sessão. Isso garante que todos os valores no campo sejam precisos e válidos. 
  4. Validar padrões – Alguns campos devem seguir um padrão ou formato válido. Para isso, o processo de limpeza de dados reconhece os padrões atuais e os transforma para garantir a precisão. Por exemplo, o Telefone dos EUA Sessão seguindo o padrão: AAA-BBB-CCCC
  5. Remover ruído – Os campos de dados geralmente contêm palavras que não agregam muito valor e, portanto, introduzem ruído. Por exemplo, considere esses nomes de empresas 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Todos os nomes de empresas são iguais, mas seus processos de análise podem considerá-los exclusivos, e a remoção de palavras como Inc., LLC e Incorporated pode melhorar a precisão de sua análise.
  6. Corresponder dados para detectar duplicatas – Os conjuntos de dados geralmente contêm vários registros para a mesma entidade. Pequenas variações nos nomes dos clientes podem levar sua equipe a fazer várias entradas no banco de dados de clientes. Um conjunto de dados limpo e padronizado deve conter registros exclusivos – um registro por entidade. 

Dados estruturados versus não estruturados

Um aspecto moderno dos dados digitais é que eles não são consistentes em se encaixar em um campo numérico ou valor textual. Dados estruturados são com os quais as empresas normalmente trabalham – quantitativo dados armazenados em formatos específicos, como planilhas ou tabelas, para facilitar o trabalho. No entanto, as empresas estão trabalhando cada vez mais com dados não estruturados… qualitativo dados.

Um exemplo de dados não estruturados é a linguagem natural de fontes de texto, áudio e vídeo. Um comum no marketing é coletar o sentimento da marca a partir de avaliações online. A opção estrela é estruturada (por exemplo, pontuação de 1 a 5 estrelas), mas o comentário não é estruturado e os dados qualitativos devem ser processados ​​por meio de processamento de linguagem natural (PNL) algoritmos para formar um valor quantitativo de sentimento.

Como garantir dados limpos?

O meio mais eficaz de garantir dados limpos é auditar todos os pontos de entrada em suas plataformas e atualizá-los programaticamente para garantir que os dados sejam inseridos corretamente. Isso pode ser feito de várias maneiras:

  • Campos obrigatórios – garantir que um formulário ou integração deve passar por campos específicos.
  • Utilizando tipos de dados de campo – fornecer listas limitadas para seleção, expressões regulares para formatar dados e armazenar dados nos tipos de dados adequados para restringir os dados ao formato adequado e ao tipo armazenado.
  • Integração de serviços de terceiros – a integração de ferramentas de terceiros para garantir que os dados sejam armazenados adequadamente, como um campo de endereço que valida o endereço, pode fornecer dados consistentes e de qualidade.
  • Validação – fazer com que seus clientes validem seu número de telefone ou endereço de e-mail pode garantir que os dados precisos sejam armazenados.

Um ponto de entrada não precisa ser apenas um formulário, ele deve ser o conector entre cada sistema que passa dados de um sistema para outro. As empresas geralmente utilizam plataformas para extrair, transformar e carregar dados (ETL) entre sistemas para garantir que dados limpos sejam armazenados. As empresas são incentivadas a realizar descoberta de dados auditorias para documentar todos os pontos de entrada, processamento e pontos de utilização dos dados sob seu controle. Isso é fundamental para garantir a conformidade com os padrões de segurança e os regulamentos de privacidade também.

Como limpar seus dados?

Embora ter dados limpos seja o ideal, sistemas legados e disciplina frouxa para importar e capturar dados geralmente existem. Isso torna a limpeza de dados uma parte das atividades da maioria das equipes de marketing. Analisamos os processos que envolvem os processos de limpeza de dados. Aqui estão as maneiras opcionais que sua organização pode implementar a limpeza de dados:

Opção 1: usando uma abordagem baseada em código

Python e  R são duas linguagens de programação comumente usadas para codificar soluções para manipular dados. Escrever scripts para limpar dados pode parecer benéfico, pois você consegue ajustar os algoritmos de acordo com a natureza de seus dados, ainda assim, pode ser difícil manter esses scripts ao longo do tempo. Além disso, o maior desafio com essa abordagem é codificar uma solução generalizada que funcione bem com vários conjuntos de dados, em vez de codificar cenários específicos. 

Opção 2: usando ferramentas de integração de plataforma

Muitas plataformas oferecem programas programáticos ou sem código conectores para mover dados entre sistemas no formato adequado. As plataformas de automação integradas estão ganhando popularidade para que as plataformas possam se integrar mais facilmente entre os conjuntos de ferramentas de sua empresa. Essas ferramentas geralmente incorporam processos acionados ou agendados que podem ser executados na importação, consulta ou gravação de dados de um sistema para outro. Algumas plataformas, como Automação de Processo Robótica (RPA), podem até mesmo inserir dados em telas quando as integrações de dados não estão disponíveis.

Opção 3: Usando Inteligência Artificial

Os conjuntos de dados do mundo real são muito diversos e a implementação de restrições diretas nos campos pode gerar resultados imprecisos. É aqui que a inteligência artificial (AI) pode ser muito útil. Treinar modelos em dados corretos, válidos e precisos e, em seguida, usar os modelos treinados em registros de entrada pode ajudar a sinalizar anomalias, identificar oportunidades de limpeza etc.

Alguns dos processos que podem ser aprimorados com IA durante a limpeza de dados são mencionados abaixo:

  • Detectando anomalias em uma coluna.
  • Identificando dependências relacionais incorretas.
  • Encontrar registros duplicados por meio de clustering.
  • Seleção de registros mestre com base na probabilidade calculada.

Opção 4: usando ferramentas de qualidade de dados de autoatendimento

Certos fornecedores oferecem várias funções de qualidade de dados empacotadas como ferramentas, como software de limpeza de dados. Eles usam algoritmos proprietários e líderes do setor para criação de perfil, limpeza, padronização, correspondência e mesclagem de dados em fontes diferentes. Essas ferramentas podem funcionar como plug-and-play e exigem o menor tempo de integração em comparação com outras abordagens. 

Escada de dados

Os resultados de um processo de análise de dados são tão bons quanto a qualidade dos dados de entrada. Por esse motivo, entender os desafios da qualidade dos dados e implementar uma solução de ponta a ponta para corrigir esses erros pode ajudar a manter seus dados limpos, padronizados e utilizáveis ​​para qualquer finalidade pretendida. 

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