No mundo dos dados, há uma regra que todos conhecem: 80% do tempo e esforço em um projeto são gastos na obtenção e preparação de dados, enquanto apenas 20% são usados para análise, exploração e visualização.
Chato, certo? Bem, sim. A preparação de dados é frequentemente vista como a etapa menos glamorosa da Jornada de Dados; no entanto, é um processo essencial e vital, se não o mais importante. É a arte de transformar o caos em conhecimento, o passo necessário para descobrir as verdades ocultas que espreitam sob a superfície dos dados brutos.
Mas o que é, por que é tão importante e como funciona? Neste artigo, vamos contar tudo. Vamos lá!
Primeiramente, o que exatamente é preparação de dados?
Como você sabe, os dados estão em toda parte e se tornaram o verdadeiro motor da era digital: o crescimento exponencial de aplicativos, nossa enorme dependência da Internet em nossas vidas diárias, a explosão da IoT, redes sociais, e-commerce... Todos esses fatores explicam o desenvolvimento constante de atividades centradas em dados.
Nesse contexto, novas profissões e papéis surgiram e continuam a surgir em empresas, como analistas, cientistas de dados, engenheiros ou arquitetos, entre muitos outros. Cada um deles se especializa em uma parte diferente do processo, mas todos compartilham uma necessidade comum: informações de alta qualidade. Os dados brutos muitas vezes são não estruturados, duplicados, incompletos, caóticos e inconsistentes, tornando seu uso eficaz desafiador. Este é o papel fundamental da preparação de dados: corrigir tudo isso.
Podemos defini-lo como o processo de limpeza, organização e transformação de dados brutos e não processados em um formato que possa ser analisado e usado para derivar insights de negócios. É o primeiro passo crucial em qualquer projeto de análise de dados, e seu principal objetivo é garantir que os dados estejam limpos, estruturados e prontos para revelar insights significativos e maximizar sua qualidade e utilidade.
E por que é tão importante dentro das empresas?
Suas decisões dependem dos dados que os sustentam, então é essencial que esses dados sejam de alta qualidade; caso contrário, tudo construído em cima deles provavelmente estará incorreto. Portanto, a preparação de dados é essa fase vital inicial de qualquer projeto de dados, garantindo a limpeza, validação e garantia de qualidade, confiabilidade e coerência na fonte de dados que você usará para garantir uma boa tomada de decisão.
Os dados vêm de diferentes fontes e estão em diferentes formatos. Graças à preparação de dados, seus dados serão integrados e transformados em um formato consistente e compatível. Isso permitirá que você combine e use dados efetivamente, facilitando suas análises e a geração de informações valiosas. Mas você precisa saber que nem todos os dados são relevantes.
A preparação de dados também envolve identificar e remover dados que não são úteis para suas análises, reduzindo ruídos e informações desnecessárias. Ao eliminar dados incorretos ou inconsistentes, a qualidade geral dos dados é melhorada, economizando tempo e recursos e impedindo que esses erros impactem negativamente seus resultados finais.
Esta fase também ajudará você a descobrir padrões e tendências ocultas, pois a limpeza, transformação e agregação de dados podem revelar relacionamentos e correlações que não eram evidentes nos dados brutos.
Portanto, a preparação de dados é crucial porque fornece uma base sólida e consistente para obter insights significativos, decisões informadas e melhores resultados. Isso lhe dará maior confiança e compreensão dos dados que está usando, permitindo que você faça melhores perguntas, conduza análises mais precisas e, assim, otimize suas decisões. É como estabelecer bases sólidas para um edifício antes da construção; isso ajudará a garantir que tudo esteja correto e de qualidade antes de iniciar qualquer um de seus projetos.
Em resumo, sem uma preparação adequada de dados, qualquer análise ou tomada de decisão seria baseada em informações incompletas, inconsistentes ou errôneas, o que significa que qualquer coisa construída em cima disso provavelmente será defeituosa. A qualidade dos dados na fonte é fundamental em qualquer projeto que você empreenda. Ao investir tempo e esforço na preparação de dados, você está garantindo que todo o processo de análise subsequente seja realizado sobre uma base sólida e confiável e que as decisões que você tomar sejam as mais precisas.