O que é manipulação de dados?
Manipulação de dados é o processo de transformar e estruturar dados de um formato bruto no formato desejado com a intenção de melhorar a qualidade deles e torná-los mais práticos e úteis para analytics ou machine learning. Às vezes, também é chamado de pré-processamento de dados.
O processo de manipulação de dados geralmente inclui transformação, limpeza e enriquecimento de dados de diversas fontes. Como consequência, os dados analisados são mais precisos e significativos, levando a melhores soluções, decisões e resultados.
Devido ao aumento na coleta e utilização de dados, especialmente dados diversos e não estruturados de múltiplas fontes, as organizações lidam com grandes volumes de dados brutos, e prepará-los para análise pode ser uma tarefa demorada e dispendiosa.
Abordagens self-service e automação analítica podem acelerar e aumentar a acurácia dos processos de manipulação de dados, eliminando os erros que podem ser introduzidos por pessoas quando transformam dados usando o Excel ou outros processos manuais.
Por que o processo de wrangling self-service é importante?
Conjuntos de dados complexos aumentaram o tempo necessário para selecionar, limpar e organizar os dados antes de uma análise mais ampla. Ao mesmo tempo, com os dados orientando praticamente todas as decisões de negócio, os usuários empresariais têm menos tempo para esperar pelos recursos técnicos necessários para obter dados preparados, e é aí que a manipulação de dados se torna valiosa.
Isso requer um modelo self-service para um modelo mais democratizado de análise de dados. Esse modelo self-service com ferramentas de data wrangling permite que os analistas lidem com dados mais complexos com mais rapidez, produzam resultados mais precisos e tomem melhores decisões. Devido às habilidades de data wrangling, mais empresas começaram a usar ferramentas de organização de dados para se prepararem antes da análise.
Como funciona o processo de manipulação de dados?
O processo de manipulação de dados inclui seis etapas principais: explorar, transformar, limpar, enriquecer, validar e armazenar.
Explorar: a exploração ou descoberta de dados é uma forma de identificar padrões, tendências e valores ausentes ou incompletos em um conjunto de dados. Grande parte da exploração acontece antes da produção de relatórios, visualizações de dados ou treinamento de modelos, mas também é comum observar detalhes surpreendentes e insights inéditos durante a análise do conjunto de dados.
Limpar: muitas vezes, as informações contêm erros causados pela inserção manual, dados incompletos, dados coletados automaticamente por meio de sensores ou até mesmo por falhas nos equipamentos. A limpeza de dados corrige essas discrepâncias, eliminando duplicatas e outliers (se necessário), além de eliminar a ausência de dados e atribuir valores faltantes com base na modelagem estatística ou condicional com o objetivo de aprimorar a qualidade das informações.
Transformar: a transformação ou estruturação de dados é fundamental. Caso contrário, pode comprometer o restante do processo de manipulação. Para isso, é necessário definir o tipo e o formato de dados adequados para a criação de relatórios, visualizações e processos analíticos ou de modelagem. É possível ainda incluir novas variáveis (também conhecidas como características) e executar funções estatísticas sobre os dados.
Enriquecer: Enriquecer: o enriquecimento ou a combinação torna um conjunto de dados mais valioso ao incorporar fontes adicionais como estatísticas confiáveis de terceiros, dados firmográficos ou demográficos. O processo de enriquecimento também ajuda a revelar insights adicionais sobre uma empresa ou ter novas ideias de coleta e armazenamento de informações dos clientes no futuro. Essa é a oportunidade ideal para refletir de forma estratégica sobre os dados complementares que podem contribuir para criar relatórios, modelos ou processos de negócio.
Validar: Validar: as regras de validação são sequências de programação repetitivas que verificam a consistência, qualidade e segurança dos dados. Exemplos de validação incluem garantir a distribuição uniforme dos atributos que deveriam ser distribuídos normalmente (por exemplo, datas de nascimento) ou confirmar a acurácia dos campos por meio da verificação dos dados. Essa é uma etapa vital no processo de organização de dados.
Armazenar: a última parte do processo consiste em armazenar ou preservar o produto final, além de todas as etapas e transformações realizadas com o objetivo de garantir o controle, compreensão e reprodução posterior.
Benefícios da manipulação de dados
A manipulação de dados facilita a análise e interpretação das informações, o que traz muitos benefícios, incluindo:
- Maior clareza e compreensão: se você já se deparou com dados desorganizados ou um grande conjunto de dados difícil de interpretar, então entende o problema que é não ser capaz de entender o que eles representam e como podem ser usados. Conjuntos de dados manipulados adequadamente podem ser usados mais facilmente para gerar relatórios no Tableau e outras ferramentas de visualização de dados.
- Consistência dos dados: como as empresas costumam usar dados de múltiplas fontes, incluindo terceiros, eles com frequência incluem muitos erros. Uma etapa importante no processo de manipulação de dados é a criação de conjuntos consistentes que ajudem a eliminar os erros introduzidos pelas pessoas e por diferentes padrões de formatação de terceiros, resultando em melhor acurácia durante a análise.
- Maior acurácia e precisão dos dados: a forma como os dados são manipulados e organizados pode afetar a acurácia e a precisão da análise, especialmente quando se trata de identificar padrões e tendências relevantes. Exemplos de boa manipulação de dados incluem organizá-los por dados numéricos em vez de valores categóricos ou organizá-los em tabelas em vez de colunas. Agrupar dados semelhantes melhora a acurácia.
- Melhor comunicação e tomada de decisão: maior clareza e melhor acurácia reduzem o tempo que as outras pessoas precisam para compreender e interpretar os dados, levando a uma melhor compreensão e comunicação entre as equipes. Isso pode resultar em maior colaboração, transparência e melhores decisões.
- Melhor relação custo-benefício: reduzir os erros, organizar os dados e aumentar a colaboração levam a um uso mais eficiente do tempo, resultando em economia de dinheiro para as organizações. Por exemplo, dados limpos e cuidadosamente organizados reduzem os erros e economizam o tempo dos desenvolvedores ao criar relatórios ou modelos de machine learning. Conjuntos de dados consistentes tornam mais fácil para os cientistas de dados reutilizar algoritmos nos seus modelos ou aplicar novos por meio da data science e do machine learning automatizado.
O futuro do processo de manipulação de dados
Data wrangling costumava exigir desenvolvedores ou especialistas em TI com conhecimentos profundos de gestão de bancos de dados e experiência em SQL, R e Python. A automação analítica transformou isso, eliminando planilhas confusas e tornando fácil para cientistas de dados, analistas e profissionais de TI realizar o tratamento e análise de dados complexos.
Como começar a utilizar as ferramentas de manipulação de dados
O Alteryx Designer e o Designer Cloud (antigo Trifacta Wrangler) usam uma interface de usuário sem código, o que torna mais fácil para os usuários corporativos não técnicos o trabalho de manipular dados de maneira auditável e repetível.
As ferramentas para manuseio de dados estão incorporadas em todas as etapas da plataforma Alteryx:
- Recursos de transformação, incluindo as ferramentas Organizar, Sumarizar e Transpor
- Capacidade de preparo e limpeza, tais como as ferramentas Fórmula, Filtrar e Limpeza de Dados
- Soluções para o enriquecimento de dados, que incluem insights de localização, perspectivas de negócios e análise comportamental
Modelos de manipulação de dados
Os modelos de manipulação de dados podem ajudar você a aumentar a velocidade, a eficiência e a acurácia dos seus dados durante esse processo de manipulação de dados.
Embora você possa usar planilhas para data wrangling, elas dão margem a erro humano. Além disso, os processos não podem ser facilmente reproduzidos, mesmo quando funções e scripts são usados. Não só isso, mas as planilhas só podem lidar com determinados tipos de dados.
Embora linguagens de programação open-source como a R possam lidar com o processamento de dados, o processo pode ser demorado, mesmo com scripts. Elas também não foram projetadas para gerenciamento de dados, e grandes conjuntos deles podem consumir rapidamente os recursos disponíveis.
Para ajudar no processo de manuseio dos dados, muitas empresas oferecem modelos e wranglers, como o Alteryx Designer Cloud.
If you’re looking to speed up your data wrangling process, check out these starter kits, which work with the Alteryx Analytics Automation Platform. They cover multiple use cases and industries, plus include integrations with popular data lake and data warehouse services.