CRM e plataformas de dadosComércio eletrônico e varejoE-mail marketing e automação

Padronização de dados: definir, testar e transformar

Enquanto as organizações mudam para estabelecer uma cultura de dados em toda a empresa, muitas ainda estão lutando para obter seus dados corretamente. Extrair dados de fontes diferentes e obter formatos e representações variados do que deveria ser a mesma informação – causa sérios obstáculos em sua jornada de dados.

As equipes sofrem atrasos e erros ao realizar suas operações de rotina ou extrair insights de conjuntos de dados. Tais problemas forçam as empresas a introduzir um mecanismo de padronização de dados – que garante que os dados estejam presentes em uma visão consistente e uniforme em toda a organização. 

Vamos dar uma olhada mais profunda no processo de padronização de dados: o que significa, as etapas que ele envolve e como você pode obter uma visualização de dados padrão em sua empresa.

O que é padronização de dados?

Simplificando, a padronização de dados é o processo de transformar valores de dados de um formato incorreto para um correto. Para permitir uma visualização de dados padronizada, uniforme e consistente em toda a organização, os valores de dados devem estar em conformidade com o padrão exigido – no contexto dos campos de dados aos quais pertencem.

Exemplo de erros de padronização de dados

Por exemplo, o registro do mesmo cliente que reside em dois locais diferentes não deve conter discrepâncias em nome e sobrenome, endereço de e-mail, número de telefone e endereço residencial:

NomeEmailTelefoneData de nascimentoGêneroEndereço residencial
John Oneeljohn.neal@gmail.com516465949414/2/1987M11400 W Olímpico BL # 200
1 fonte
NomeSobrenomeEmailTelefoneData de nascimentoGêneroEndereço residencial
banheiroO'nealjohn.neal_gmail.com+ 1 516-465-94942/14/1987Masculino11400 W Olímpico 200
2 fonte

No exemplo acima, você pode ver os seguintes tipos de inconsistências:

  1. Estrutural: A primeira fonte cobre o Nome do Cliente como um único campo, enquanto a segunda o armazena como dois campos – Nome e Sobrenome.
  2. Padrão: A primeira fonte tem padrão de e-mail válido aplicado no campo de endereço de e-mail, enquanto o segundo está visivelmente sem o @ símbolo. 
  3. Tipo de dados: A primeira fonte permite apenas dígitos no campo Phone Number, enquanto a segunda possui um campo do tipo string que contém símbolos e espaços também.
  4. Formato: A primeira fonte tem a data de nascimento no formato MM/DD/AAAA, enquanto a segunda tem no formato DD/MM/AAAA. 
  5. Valor do domínio: A primeira fonte permite que o valor de Gênero seja armazenado como M ou F, enquanto a segunda fonte armazena o formulário completo – Masculino ou Feminino.

Essas inconsistências de dados levam você a cometer erros graves que podem fazer com que sua empresa perca muito tempo, custo e esforço. Por esta razão, a implementação de um mecanismo de ponta a ponta para a padronização de dados é crucial para manter a higiene dos seus dados.

Como padronizar dados?

A padronização de dados é um processo simples de quatro etapas. Mas dependendo da natureza das inconsistências presentes em seus dados e do que você está tentando alcançar, os métodos e técnicas usados ​​para padronização podem variar. Aqui, apresentamos uma regra geral que qualquer organização pode usar para superar seus erros de padronização. 

  1. Defina o que é o padrão

Para atingir qualquer estado, você deve primeiro definir o que o estado realmente é. Na primeira etapa de qualquer processo de padronização de dados é identificar o que é necessário para ser alcançado. A melhor maneira de saber o que você precisa é entender os requisitos de negócios. Você precisa verificar seus processos de negócios para ver quais dados são necessários e em qual formato. Isso ajudará você a definir uma linha de base para seus requisitos de dados.

Uma definição de padrão de dados ajuda a identificar:

  • Os ativos de dados cruciais para o seu processo de negócios, 
  • Os campos de dados necessários desses ativos,
  • O tipo de dados, formato e padrão de seus valores devem estar em conformidade,
  • O intervalo de valores aceitáveis ​​para esses campos e assim por diante.
  1. Testar conjuntos de dados em relação ao padrão definido

Depois de ter uma definição padrão, a próxima etapa é testar o desempenho de seus conjuntos de dados em relação a eles. Uma maneira de avaliar isso é usar perfil de dados ferramentas que geram relatórios abrangentes e encontram informações como a porcentagem de valores em conformidade com os requisitos do campo de dados, como:

  • Os valores seguem o tipo e o formato de dados necessários?
  • Os valores estão fora do intervalo aceitável?
  • Os valores usam formas abreviadas, como abreviações e apelidos?
  • São endereços padronizados conforme necessário – como Padronização USPS para endereços nos EUA?
  1. Transformar valores não conformes

Agora é finalmente hora de transformar os valores que não estão de acordo com o padrão definido. Vamos dar uma olhada nas técnicas comuns de transformação de dados usadas.

  • Análise de dados – Alguns campos de dados devem ser analisados ​​primeiro para obter os componentes de dados necessários. Por exemplo, analisando o campo de nome para separar o nome, nome do meio e sobrenome, bem como quaisquer prefixos ou sufixos presentes no valor.
  • Tipo de dados e conversão de formato – Pode ser necessário remover caracteres não conformes durante a conversão, por exemplo, remover símbolos e alfabetos de um número de telefone somente de dígitos.
  • Correspondência e validação de padrões – A conversão de padrão é feita configurando uma expressão regular para o padrão. Para valores de endereço de email que estão em conformidade com uma expressão regular, eles devem ser analisados ​​e transformados no padrão definido. um endereço de e-mail pode ser validado usando o regex:
^[a-zA-Z0-9+_.-]+@[a-zA-Z0-9.-]+$
  • Expansão da abreviatura – Nomes de empresas, endereços e nomes de pessoas geralmente contêm formas abreviadas que podem levar seu conjunto de dados a conter representações variadas das mesmas informações. Por exemplo, talvez seja necessário expandir os estados do país, como converter NY para Nova York.
  • Remoção de ruído e correção ortográfica – Certas palavras realmente não adicionam nenhum significado a um valor e, em vez disso, introduzem muito ruído em um conjunto de dados. Esses valores podem ser identificados em um conjunto de dados executando-o em um dicionário que contém essas palavras, sinalizando-as e decidindo quais remover permanentemente. O mesmo processo pode ser executado para encontrar erros ortográficos e de digitação.
  1. Teste novamente o conjunto de dados em relação ao padrão definido

Na etapa final, o conjunto de dados transformado é testado novamente em relação ao padrão definido para descobrir a porcentagem de erros de padronização de dados que foram corrigidos. Para os erros que ainda permanecem em seu conjunto de dados, você pode ajustar ou reconfigurar seus métodos e executar os dados pelo processo novamente. 

Embrulhar

A quantidade de dados gerados hoje – e a variedade de ferramentas e tecnologias usadas para capturar esses dados – está levando as empresas a enfrentar a terrível confusão de dados. Eles têm tudo o que precisam, mas não sabem ao certo por que os dados não estão presentes em uma forma e forma aceitáveis ​​e utilizáveis. A adoção de ferramentas de padronização de dados pode ajudar a corrigir essas inconsistências e possibilitar uma cultura de dados muito necessária em toda a sua organização.

Zara Ziad

Zara Ziad é analista de marketing de produto na Escada de dados com formação em TI. Ela é apaixonada por projetar uma estratégia de conteúdo criativa que destaca os problemas de higiene de dados do mundo real enfrentados por muitas organizações hoje. Ela produz conteúdo para comunicar soluções, dicas e práticas que podem ajudar as empresas a implementar e alcançar a qualidade de dados inerente em seus processos de inteligência de negócios. Ela se esforça para criar conteúdo direcionado a uma ampla gama de públicos, desde pessoal técnico até o usuário final, bem como comercializá-lo em várias plataformas digitais.

Artigos Relacionados

Voltar ao topo botão
Fechar

Adblock detectado

Martech Zone é capaz de fornecer a você esse conteúdo sem nenhum custo porque monetizamos nosso site por meio de receita de anúncios, links de afiliados e patrocínios. Agradeceríamos se você removesse seu bloqueador de anúncios ao visualizar nosso site.