Diante de um mercado e estratégias cada vez mais guiados por dados, fica difícil imaginar a elaboração de campanhas e projetos sem a devida preparação dessas informações. A prática é tão importante para as organizações que possui nome e se chama Dataprep.
A atividade que consiste na organização e seleção de dados qualificados é vital para organizações que pretendem ganhar agilidade e eficiência em suas operações. É por isso que nesse artigo vamos explorar o significado e os pormenores dessa prática, mostrando como ela pode impulsionar sua estratégia.
O que é o Dataprep?
O termo Dataprep surgiu da abreviação da expressão data preparation, que pode ser traduzido como preparação de dados. Esse processo consiste na prática da limpeza, organização e transformação de dados brutos em formatos analisáveis e aplicáveis para a estratégia de negócios.
Basicamente, esse processo garante a qualificação das informações extraídas de bases próprias ou de terceiros, possibilitando a categorização dos dados e a preparação delas para a utilização conforme os objetivos das campanhas.
A importância do Dataprep
O impacto do Dataprep para a visão guia dados pode ser exemplificada por um número: de acordo com estudo realizado pela Harvard Business Review, apenas 3% dos dados atendem os requisitos básicos de qualidade, o que dificulta o entendimento do comportamento dos usuários e o aprendizado das máquinas (Machine Learning).
Sendo assim, separamos em alguns pontos essenciais a importância do Dataprep para as organizações.
- Qualidade dos dados: o Dataprep ajuda a identificar e corrigir erros, inconsistências e duplicatas nos dados, assegurando que as informações utilizadas sejam precisas e confiáveis.
- Tomada de decisões: dados precisos e bem-preparados fornecem uma base sólida para a tomada de decisões informada. Quando as empresas confiam em dados de alta qualidade, as decisões estratégicas são mais propensas a serem acertadas e alinhadas com os objetivos organizacionais.
- Eficiência Operacional: a preparação de dados faz com que as empresas automatizem processos, economizando tempo e recursos. Isso melhora a eficiência operacional, permitindo que as equipes substituam as atividades operacionais pelas estratégicas.
- Integração de dados: muitas empresas possuem dados provenientes de diversas fontes e em diferentes formatos. O Dataprep facilita a integração desses dados, proporcionando uma visão centralizada e organizada das informações.
- Mineração de dados e Machine Learning: os algoritmos de machine learning e processos de mineração de dados precisam de dados qualificados para serem eficazes. O Dataprep sana essas necessidades incluindo atividades como normalização, tratamento de valores ausentes e seleção de características.
- Conformidade com Regulamentações: hoje em dia, as empresas precisam cumprir regulamentações específicas sobre privacidade e segurança de dados. O Dataprep garante que os dados estejam em conformidade com essas regulamentações, evitando potenciais problemas legais.
Como o Dataprep funciona
As ações que fazem parte do Dataprep começam pela extração de dados, que podem ter diferentes fontes de origens, como a base de dados, planilhas ou APIs, que criam conjuntos abrangentes.
O passo seguinte é a limpeza de dados, onde são identificados e corrigidos problemas como valores ausentes, erros de digitação e duplicatas. Essa otimização assegura a qualidade dos dados, fornecendo uma base sólida para análises subsequentes.
A padronização e normalização vêm em seguida, dando consistência nos dados por meio da conversão de unidades, formatação de datas e padronização de categorias.
Já a transformação de dados envolve a aplicação de diversas operações, como a criação de novas variáveis e agregações, permitindo extrair informações relevantes para análises específicas.
Nesse tratamento feito pelo Dataprep existem atividades operacionais valiosas, como a substituição de valores inexistentes por médias ponderadas, por exemplo. Etapas como a agregação tornam os dados aplicáveis para uso, dando transparência para que todos os envolvidos entendam como essas informações foram obtidas.
Por fim, temos a automação, que inclui a criação de pipelines de dados que lidam com atualizações regulares ou em tempo real, aumentando a eficiência do processo, além de programar funcionalidades que antes eram ativadas manualmente.
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Como o Dataprep impulsiona a estratégia de dados
O Dataprep estimula e auxilia a execução de estratégia por meio da otimização e preparação dos dados, garantir a qualidade e confiabilidade das informações e fornece recursos de governança e segurança. Ele ainda libera o potencial dos dados para gerar insights valiosos e impulsionar o sucesso do negócio.
Indo para o lado mais prático, além das etapas já mencionadas, podemos enfatizar a automação de tarefas repetitivas e complexas, como a limpeza e integração.
Isso permite a liberação das equipes para a execução de análises mais profundas, facilitando a geração e criação de segmentações para campanhas e estratégias.
Vale enfatizar que o Dataprep oferece recursos de governança e segurança que protegem os dados, como criptografia de dados, controle de acesso granular e auditoria completa das atividades de preparação de dados.
Principais ferramentas de Dataprep
Existem várias ferramentas de preparação de dados disponíveis, e a escolha da melhor depende das necessidades específicas do seu projeto. As mais utilizadas são:
Google Cloud Dataprep
Ferramenta de preparação de dados sem servidor e de autoatendimento que auxiliam a limpar, transformar e preparar seus dados para análise. Entre seus atributos de destaque estão a interface visual, recursos automatizados e a integração com demais serviços do Google Cloud.
Alteryx Designer
Plataforma de análise de dados completa que inclui recursos de Dataprep, análise visual e ciência de dados. Como diferencial está a ampla gama de ferramentas e recursos para lidar com dados complexos de diversas fontes.
Trifacta Wrangler
Sistema de Dataprep interativo que auxilia na limpeza e enriquecimento de dados. Disponibiliza uma interface intuitiva baseada em arrastar e soltar e recursos de automação para acelerar o processo de preparação de dados.
Como vimos, o Dataprep emerge como um pilar fundamental na estratégia de dados de uma organização. Ao investir tempo e recursos na preparação adequada dos dados, as empresas podem colher os benefícios de análises mais precisas, decisões mais informadas e, em última instância, uma vantagem competitiva sustentável no cenário empresarial orientado por dados.