Nos últimos anos, a preparação de dados se tornou uma etapa crucial em estratégias data-driven. Segundo uma pesquisa da IDC, organizações que priorizam a democratização e o uso eficiente de dados obtêm um crescimento 70% mais rápido em produtividade e lucratividade.
Com a crescente complexidade e volume de dados, as empresas enfrentam desafios na organização e limpeza de informações. Nesse contexto, as ferramentas DataPrep vêm ganhando destaque como alternativas modernas e eficientes às ferramentas tradicionais.
Mas como decidir qual é a melhor opção para a sua empresa? Neste artigo, exploramos as diferenças entre essas abordagens e como fazer a escolha certa. Continue a leitura!
Leia também:
- Dataprep: Saiba como utilizar esse recurso na sua estratégia de dados
- Estratégias de Dataprep para potencializar IA e análise de dados
O que é uma ferramenta DataPrep?
O DataPrep não é uma única ferramenta, mas uma abordagem que reúne soluções tecnológicas específicas voltadas para otimizar a preparação de dados. Ferramentas DataPrep, por sua vez, são projetadas para automatizar e simplificar tarefas relacionadas à coleta, limpeza, organização e transformação de dados. Sua proposta é permitir que analistas de dados e equipes não técnicas manipulem grandes volumes de informações com facilidade.
Exemplos de ferramentas DataPrep populares:
- Google Cloud Dataprep: Permite uma preparação visual e automatizada de dados em nuvem, com suporte a aprendizado de máquina para sugerir melhorias nos dados.
- Trifacta: Focada em automação de limpeza e transformação, integrando-se a diversas fontes de dados.
- Tableau Prep: Ideal para visualização e preparação de dados de forma intuitiva, especialmente para quem já utiliza o Tableau para análises.
Principais características de ferramentas DataPrep:
- Interfaces intuitivas com funcionalidades "arrastar e soltar";
- Suporte à integração com diversas fontes de dados (cloud, APIs, bancos de dados, etc.);
- Automatização de tarefas manuais, como preenchimento de valores ausentes e eliminação de duplicatas;
- Suporte a aprendizado de máquina para identificar padrões e sugerir transformações.
Métodos tradicionais: o que são e quais as ferramentas utilizadas?
Os métodos tradicionais de preparação de dados envolvem o uso de ferramentas e linguagens mais técnicas, como SQL, Excel e Python, que permitem um controle total sobre os dados. São preferidos por equipes técnicas que demandam alta flexibilidade e personalização.
Vantagens das ferramentas tradicionais:
- Alta personalização de processos por meio de programação;
- Controle total sobre o tratamento de dados;
- Ampla comunidade de usuários e suporte disponível.
Desafios das ferramentas tradicionais:
- Curva de aprendizado mais acentuada, especialmente para usuários não técnicos;
- Maior demanda de tempo para tarefas manuais e repetitivas;
- Dificuldade em integrar dados de múltiplas fontes de forma ágil.
Qual a diferença do DataPrep vs ferramentas tradicionais?
Quando escolher ferramentas DataPrep?
Se sua empresa precisa de agilidade e democratização no uso de dados, as ferramentas com base no DataPrep são uma excelente escolha. Essas soluções brilham em equipes multidisciplinares, em que membros de áreas como marketing ou vendas podem acessar e manipular dados sem depender exclusivamente de times técnicos.
Além disso, se há uma grande necessidade de otimização de processos repetitivos, o DataPrep oferece eficiência incomparável, permitindo análises mais rápidas e focadas na geração de valor estratégico.
Quando escolher ferramentas tradicionais?
Por outro lado, ferramentas tradicionais continuam indispensáveis para projetos que exigem personalização extrema e controle completo.
Equipes com alta capacidade técnica, como engenheiros de dados e cientistas de dados, podem explorar ao máximo o potencial dessas ferramentas para lidar com integrações complexas ou necessidades muito específicas, garantindo flexibilidade total.
O melhor dos dois mundos: como realizar uma combinação estratégica?
Em muitos casos, uma abordagem híbrida é a mais vantajosa. Ferramentas DataPrep podem ser usadas para acelerar as etapas iniciais de preparação, como limpeza e transformação básica, enquanto ferramentas tradicionais entram em ação para ajustes complexos ou demandas personalizadas.
Segundo um estudo da McKinsey, empresas que combinam abordagens automatizadas com expertise técnica avançada registram até 45% mais eficiência em suas operações de dados.
Por exemplo, enquanto o DataPrep pode organizar rapidamente dados provenientes de múltiplas fontes, ferramentas como Python ou SQL podem ser usadas para modelagens avançadas e análises específicas. Essa combinação permite que equipes técnicas e não técnicas trabalhem juntas de forma complementar, extraindo o melhor de cada abordagem.
Conclusão
A escolha entre ferramentas DataPrep e tradicionais depende das necessidades específicas da sua empresa, do nível técnico da equipe e da natureza dos projetos de dados. Enquanto o DataPrep democratiza e acelera o uso de dados, as ferramentas tradicionais oferecem controle absoluto e flexibilidade.
Além disso, ao integrar boas práticas de governança de dados, como segurança, qualidade e conformidade, é possível garantir que suas iniciativas de dados estejam alinhadas às demandas regulatórias e às expectativas do mercado.
Na MATH, atuamos em parceria para transformar desafios complexos em oportunidades concretas. Descubra como podemos ajudar sua empresa a explorar o máximo potencial dos dados com soluções personalizadas.
