No nosso artigo anterior, discutimos o que é a preparação de dados e por que é tão importante para as organizações. Hoje, vamos olhar para as fases realizadas dentro deste processo.
A realidade é que não há uma única forma "correta" de abordar o fluxo de trabalho de preparação de dados, pois cada indústria, projeto ou situação pode exigir abordagens ligeiramente diferentes. É como com as lentilhas, cada pessoa as cozinha de forma diferente: sua avó de um jeito, sua mãe de outro, você de um jeito, e num restaurante, de uma forma completamente diferente. O ponto é que elas sempre têm um sabor requintado.
Neste artigo, tentamos agrupar as tarefas mais recorrentes que ocorrem no processo de preparação de dados em seis fases fundamentais. Vamos vê-las!
1. Coleta
O primeiro passo de qualquer projeto de dados é reunir os dados necessários. Assim, nesta fase, os dados são coletados de várias fontes, seja de bancos de dados, arquivos, fontes externas, sensores, registros históricos, redes sociais, cookies, etc. O mais importante é que as fontes sejam confiáveis e relevantes para garantir a qualidade e relevância dos dados coletados.
2. Exploração
A segunda etapa é se aprofundar nos dados e explorá-los em detalhes. Nesta fase, o principal objetivo não é conduzir análises exaustivas ou buscar correlações, mas sim detectar possíveis erros que possam ter passado despercebidos. É essencial identificar campos vazios, verificar formatos de dados e garantir que tenham a estrutura adequada. Uma maneira útil de fazer isso é através de visualizações rápidas, pois elas podem fornecer uma percepção imediata sobre a qualidade dos dados.
3. Limpeza
É a fase mais importante, onde você precisa remover impurezas e corrigir erros presentes nos dados que você testemunhou durante a fase de exploração. Tarefas como lidar com valores ausentes, remover duplicatas ou valores discrepantes, suprimir dados ausentes, ocultar informações confidenciais ou sensíveis, corrigir erros de entrada, etc., são realizadas.
4. Integração
Se os dados vêm de várias fontes, é necessário combiná-los em um único repositório coerente. A integração pode envolver a resolução de inconsistências nos formatos, a fusão de registros duplicados e o estabelecimento de relações claras entre conjuntos de dados.
5. Transformação e Melhoria
Esta fase envolve a conversão de dados em uma forma adequada para análise e modelagem. Alguns podem estar prontos para análise, enquanto outros podem parecer uma linguagem semelhante ao chinês. Portanto, eles devem ser transformados para garantir que possam responder às perguntas que você deseja fazer a eles. Esta fase pode incluir normalização de variáveis, agregação de dados (como dados externos, dados de vendas, para melhoria), criação de novas características derivadas e aplicação de cálculos ou funções matemáticas para obter informações mais significativas.
6. Organização
Neste passo, os dados preparados são estruturados em um formato que permite fácil acesso e consulta. Isso pode envolver a criação de tabelas, bancos de dados ou estruturas específicas de acordo com os requisitos do projeto ou ferramentas utilizadas.
Mas cuidado, a preparação de dados não é um processo único. É um compromisso constante com a qualidade e relevância da informação. À medida que os projetos evoluem, as necessidades organizacionais e fontes de dados, a preparação de dados também deve se adaptar. É uma jornada contínua de refinamento!
Cada uma dessas fases fundamentais que exploramos desempenha um papel crítico neste processo contínuo, ajudando a garantir que os dados permaneçam uma ferramenta valiosa e relevante ao longo do tempo. Assim, num mundo onde a tomada de decisões é baseada em dados, a capacidade de prepará-los corretamente é uma verdadeira vantagem competitiva para qualquer organização que busque excelência na análise de dados e tomada de decisões.