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O que é data profiling: aplicações e melhores práticas

Saiba como o perfil de dados (data profiling) pode ajudar sua empresa. Conheça ferramentas e melhores práticas. Aprenda a evitar dados ruins.

Em nosso mundo cada vez mais digital, os dados são mais importantes do que nunca para o sucesso do seu negócio. Seja você um designer gráfico autônomo ou alguém administrando sua própria empresa de construção, ter os dados certos pode ajudar a entender melhor o comportamento do cliente, aumentar as conversões e, por fim, ficar à frente da concorrência.

No entanto, com a quantidade esmagadora de dados e a variedade de fontes de dados disponíveis atualmente, como você garante que os dados coletados sejam um ativo confiável para o seu processo de tomada de decisão? É aí que entra o data profiling, ou seja, perfil de dados.

A criação de perfil de dados ajuda as empresas a analisarem a qualidade dos dados em termos de precisão, integridade, singularidade e muito mais. É um primeiro passo importante para o rastreamento eficaz de dados, além da gestão e análise de dados, ajudando as empresas a identificarem problemas de qualidade de dados antes que conclusões imprecisas possam ser feitas.

Neste artigo, analisaremos como o perfil de dados é definido, seus benefícios e desvantagens, os diferentes tipos de perfil de dados, e várias das ferramentas mais úteis de perfil de dados. Continue lendo para saber mais.

Criação de perfil de dados: definido

A criação de perfil de dados é o processo de análise de qualidade dos dados. Ao examinar dados fonte ou dados brutos em termos de identificação de valores nulos, coletar estatísticas como mín. e máx., marcar e categorizar dados, entre outros, o perfil de dados ajuda a entender melhor a estrutura e o conteúdo dos seus dados. Com essas informações, você também pode obter melhores insights sobre as conexões e tendências dentro do seu conjunto de dados.

Há certas métricas de qualidade de dados às quais prestar mais atenção durante sua criação de perfil de dados. Dentre elas:

  • Integralidade: Seus dados existentes têm algum valor em branco ou nulo? Há dados ausentes ou desconhecidos?
  • Formato: Os dados coletados estão em conformidade com seus requisitos? Eles estão formatados corretamente?
  • Consistência: Você pode tirar conclusões confiáveis usando seu conjunto de dados?
  • Duplicação: Seu conjunto de dados contém muitas duplicatas?
  • Precisão: Os dados do seu público são factuais e atualizados? Há dados mal estruturados?
  • Integridade: Seus dados estão vinculados a informações relevantes? Eles foram coletados em tempo hábil?

A criação do perfil de dados permite que você entenda e organize seus dados. Ela informa se seus dados são adequados para investigações adicionais, e os prepara para processamento, relatórios e análises. Em resumo, a criação de perfil de dados minimiza os riscos e imprecisões em seus projetos de dados, auxiliando sua empresa na tomada de decisões críticas que podem afetar seu sucesso.

Vantagens da criação de perfil de dados

Não importa o tamanho da sua empresa, o crescimento começa com os dados que você coleta. Aqui estão os quatro principais benefícios da criação de perfil de dados:

Dados de alta qualidade

A criação de perfil elimina os dados ruins do seu armazém de dados, sejam eles duplicados ou simplesmente irrelevantes. Não importa de quantas fontes de dados você os colete, o perfil de dados ajuda a selecionar as informações certas das quais tirar conclusões, permitindo que você tenha confiança em suas tomadas de decisão.

Conjuntos de dados organizados e facilmente pesquisáveis

Marcar e categorizar dados é um componente crucial da criação do perfil de dados que auxilia no processo de gerenciamento de dados. Isso possibilita que os engenheiros de dados tenham uma visão geral clara dos conjuntos de dados e mais facilidade ao pesquisarem por dados de qualidade com palavras-chave, descobrir padrões e desenvolver uma estratégia de dados.

Prevenção de erros

A criação do perfil de dados permite identificar problemas antecipadamente e corrigi-los antes que se tornem um problema maior no futuro. Todos os dados ausentes e valores de dados mal estruturados são descartados antes de se tornarem parte da análise de dados, impedindo que eles distorçam seus resultados. Ele também ajuda a melhorar e otimizar o processo de armazenamento de dados.

Decisões informadas e orientadas por dados

Melhorar a qualidade dos dados por meio do perfil de dados permite que você faça julgamentos com base em evidências empíricas. A alta qualidade dos dados, especialmente em termos de dados bem formatados e consistentes, também permite empregar algoritmos analíticos de aprendizado de máquina e inteligência artificial para tomar decisões preditivas.

Desafios do perfil de dados

Embora uma avaliação da qualidade dos dados seja uma parte fundamental de qualquer iniciativa de dados, há alguns fatores que devem ser considerados:

Logística computacional

Além de tempo suficiente e um criador de perfil de dados proficiente, os recursos de criação de perfil de dados da sua empresa também dependem do desempenho do seu sistema de computação e banco de dados. Muita memória e espaço em disco são necessários para realizar um projeto de criação de perfil em grande escala, o que pode ser caro.

Dificuldade de criação dinâmica de perfil de dados

Os conjuntos de dados mudam de tempos em tempos e precisam ser reexaminados para serem úteis novamente. É possível atualizar os resultados e melhorar a qualidade dos dados sem analisar conjuntos de dados inteiros repetidamente?

Anomalias estatísticas

Se um dado qualitativo ou numérico aparecer três ou quatro vezes, pode ser uma duplicata, mas se aparecer mais de 10 ou 15 vezes, ele é estatisticamente significativo? Como determinar se ele deve ser incluído em sua análise? Como manter a integridade dos seus dados?

Tipos de criação de perfil de dados

Descoberta da estrutura

A descoberta da estrutura (structure discovery)está diretamente relacionada à consistência e ao formato. Por exemplo, para um grupo de entradas de números de telefone, pode ser necessário conferir se alguma delas contém símbolos ou letras em vez de apenas números.

A descoberta da estrutura também emprega análise estatística básica para coletar informações como desvio padrão, média e modo. Isso pode ajudá-lo a identificar padrões e corrigir problemas.

Descoberta de conteúdo

A descoberta de conteúdo (content discovery) procura erros em registros de dados individuais. Esse tipo de perfil de dados captura problemas de qualidade de dados, como valores ausentes e informações ambíguas.

A descoberta de conteúdo é uma verificação importante para fazer ao gerenciar seus dados, especialmente ao lidar com campos de dados que exigem precisão. Um endereço, por exemplo, não está completo a menos que tenha um CEP correspondente. Abreviações, como o uso de "R." para "Rua" e "SP" para "São Paulo," também podem afetar os sistemas de transportadoras por correio. Embora esses problemas possam parecer inofensivos, eles fazem toda a diferença.

Descoberta de relacionamento

A descoberta de relacionamento (relationship discovery) cataloga as conexões entre diferentes conjuntos de dados, incluindo semelhanças e diferenças. Às vezes, dois conjuntos de dados precisam ser combinados para criar valor. Por exemplo, o nome de um cliente precisa ser combinado com seu endereço correto para garantir a entrega do produto. A descoberta de relacionamentos também é essencial para amostragem, duplicação e transferência de dados, para que seja possível manter a integridade dos dados.

Ferramentas e técnicas de criação de perfil de dados

Há uma variedade de ferramentas e técnicas de criação de perfil de dados disponíveis para não apenas melhorar a qualidade dos dados, mas também resolver eventuais problemas de qualidade. Aqui estão algumas técnicas de criação de perfil de dados para você começar:

  • Criação de de perfil de coluna: em primeiro lugar, a criação de perfil de coluna realiza análise de frequência. Conta o número de vezes que um valor aparece em uma única coluna. Em seguida, ele usa essas informações para descobrir padrões e produzir estatísticas. Para colunas numéricas, o valor mínimo, a média e o desvio padrão são normalmente calculados.
  • Criação de perfil entre colunas: a criação de perfil entre colunas lida com análise de chave e análise de dependência. A análise de chave procura por chaves primárias que identifiquem cada conjunto de dados, como nome do cliente, número do produto ou número da placa. A análise de dependência procura conexões dentro de um conjunto de dados.
  • Criação de perfil entre tabelas: a criação de perfil entre tabelas é mais complexa. Ela analisa várias colunas em diferentes tabelas para localizar relacionamentos e dependências mais amplos. Dados desviados e discrepâncias são frequentemente descobertos neste processo.
  • Validação de regra de dados: notas de validação de regras em que a qualidade dos dados pode ser melhorada através da verificação do material coletado em relação a alguns critérios estabelecidos.

Agora que você entende as técnicas básicas para criação de perfil, vamos dar uma olhada em algumas ferramentas de criação de perfil de dados:

  • Informatica Data Quality: Uma ferramenta de criação de perfil que permite automatizar a avaliação de qualidade dos dados, o Informatica Data Quality encontra relacionamentos, sinaliza problemas nos dados, e oferece suporte à transformação de dados com padronização, validação, enriquecimento e muito mais.
  • Aggregate Profiler: O Aggregate Profiler é uma ferramenta de código aberto para criação de perfil e qualidade de dados. Ele é uma ferramenta de código aberto compatível com geração, preparação e mascaramento de dados. Além disso, conta com alertas em tempo real para problemas e alterações de dados.
  • Oracle Enterprise Data Quality: Essa ferramenta é integrada ao Oracle Master Data Management, e permite criação de perfil de dados, auditoria, limpeza, e correspondência para uma variedade de tipos de dados, como dados de clientes, produtos, financeiros e operacionais.

Aproveite ao máximo seus dados

Aproveite ao máximo seus dados com a criação de perfil de dados. Garanta a melhor qualidade dos dados para que você tome decisões baseadas em dados que levem sua empresa a um novo patamar.

Trabalhar com dados pode ser assustador, mas o Mailchimp está aqui para ajudar. Confira nossa Biblioteca de marketing para obter mais recursos sobre como usar dados para prever, planejar e acompanhar o desempenho e sucesso de sua empresa, incluindo tutoriais do Google Analytics e como proteger os dados dos seus clientes.

Precisa de mais maneiras de formatar e simplificar seus dados brutos? Dê uma olhada em nossas práticas recomendadas de dados informativos. Deixe o Mailchimp orientar você na melhoria de cada etapa de sua jornada do cliente, do cliente potencial à finalização da compra.

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