Limpeza de dados – definição, automação e como limpar dados com eficiência

Neste mundo em constante evolução da tecnologia, as empresas precisam se manter competitivas. Dito isso, eles devem ter processos de negócios robustos e dados 100% precisos a qualquer momento. No entanto, a ironia é que a maioria dos dados que as organizações recebem de várias fontes são inconsistentes e contêm alguns erros.

Com as empresas visando alavancar decisões baseadas em dados, torna-se imperativo acessar dados precisos e corretos em toda a empresa. Os dados podem conter várias inconsistências - problemas de formatação, erros de sintaxe, erros de digitação, valores irrelevantes, entradas ausentes, etc. Tudo isso deve ser tratado adequadamente para obter dados "limpos". Isso nos leva ao conceito de – limpeza de dados.

Bem, este artigo investiga o que é limpeza de dados, como funciona a limpeza de dados, por que usar a limpeza de dados, casos de uso/exemplos de limpeza de dados, limpeza de dados para empresas, automação de limpeza de dados, e muito mais.

Então vamos começar.

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O que é Limpeza de Dados?

A limpeza de dados refere-se a percorrer o banco de dados e corrigir erros em conjuntos de dados corrigindo valores imprecisos, duplicados ou outros valores errôneos. A limpeza de dados inclui a remoção e atualização de valores formatados incorretamente, valores incorretos, irrelevantes ou duplicados, etc.

Em essência, a limpeza de dados visa tornar os dados livres de quaisquer inconsistências e, assim, garantir a mais alta qualidade, tornando-os aptos para a tomada de decisão informacional.

Que tipos de erros você pode corrigir com a limpeza de dados?

Alguns dos tipos de erros corrigidos como parte do processo de limpeza de dados incluem:

Erros de digitação, dados inválidos ou ausentes: A limpeza de dados corrige vários erros, como erros ortográficos, entradas numéricas erradas, campos em branco que devem conter dados, etc.

Informações inconsistentes: A limpeza de dados verifica inconsistências no conjunto de dados fornecido. Por exemplo, digamos que você tenha dados em uma planilha na qual o CEP é inserido para endereços de determinados funcionários, mas não para outros. Além disso, alguns termos ou identificadores também podem diferir no conjunto de dados. A limpeza de dados elimina essas não uniformidades para garantir que os dados sejam analisados ​​corretamente.

Mesclar ou eliminar duplicatas: Às vezes, suas planilhas de dados podem conter valores duplicados. Além disso, se você combinar dois sistemas de dados, o novo sistema poderá incluir cópias. A limpeza de dados lida com esses problemas eliminando ou mesclando duplicatas e criando registros únicos.

Dados irrelevantes: A limpeza de dados ajuda a remover dados não relacionados que podem não ser pertinentes às análises. Por exemplo, algumas entradas desatualizadas não são significativas para o processo. Assim, a limpeza de dados reduz a redundância de dados, simplifica os dados e garante o armazenamento ideal e o uso de recursos de processamento.

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Como funciona a limpeza de dados?

A limpeza de dados lida principalmente com a limpeza de seus dados inconsistentes. Isso inclui remover e atualizar erros como erros de digitação e erros de sintaxe, padronizar seus dados, remover exceções indesejadas, lidar com entradas ausentes e, finalmente, validar os dados.

Com base no volume de seus conjuntos de dados, você pode adotar técnicas de limpeza de dados manuais ou automatizadas. Embora o processo manual possa consumir muito tempo, a automação da limpeza de dados pode ajudar significativamente a melhorar a qualidade e a eficiência, reduzindo o tempo gasto e eliminando o esforço humano.

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Por que você deve usar a limpeza de dados?

Embora frequentemente ouçamos sobre limpeza de dados na área profissional, o termo é relevante e essencial para indivíduos e empresas.

Limpeza de dados para indivíduos

Freqüentemente, as pessoas armazenam muitas informações em seus sistemas como vários arquivos. Isso inclui dados bancários, detalhes do cartão de crédito e informações pessoais. Com o tempo, o número de arquivos aumenta e os sistemas ficam confusos.

Isso não ajudaria a longo prazo, pois poderia resultar em problemas como arquivos extraviados ou perda de algumas informações. Bem, é aí que a limpeza de dados entra em cena. Isso ajuda a garantir que seus arquivos contenham apenas informações relevantes, atualizadas e precisas.

A limpeza de dados evita a necessidade de percorrer várias centenas de arquivos ou documentos em seu sistema antes de obter o que você está procurando. Além disso, evita que você armazene grandes quantidades de informações indesejadas para encontrar facilmente os dados necessários.

Limpeza de dados para organizações

As empresas precisam armazenar muitas informações. Impostos, recibos, dados de funcionários, extratos bancários, contratos, etc.

Isso, por sua vez, cria a necessidade de manter os dados seguros e bem organizados. A limpeza de dados é o passo para ter um banco de dados completo e estruturado.

Com a limpeza de dados, você pode garantir que todos os dados de negócios estejam corretos, em ordem e armazenados com segurança. Sempre que você se referir aos dados, eles serão precisos e confiáveis.

A limpeza de dados aumenta a qualidade dos dados e aumenta a produtividade. Além disso, evita custos inesperados. Por exemplo, alguns dados que você armazena podem ser usados ​​em documentos comerciais essenciais. Se contiver erros, sua reputação pode estar em jogo.

A limpeza de dados evita tais situações, garantindo que os dados armazenados e mantidos sejam da mais alta qualidade.

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Como limpar os dados?

A limpeza de dados envolve essencialmente as etapas mencionadas abaixo.

Passo 1. Remova observações indesejáveis

A primeira etapa da limpeza de dados envolve a remoção de pontos de dados irrelevantes do foco. Embora você possa ter um grande volume de dados, nem tudo pode ser relevante, considerando o problema atual que você está tentando resolver. Digamos que você esteja estudando as características de estilo de vida de idosos em um local, portanto, ter dados relacionados a crianças pode não fazer sentido.

Certifique-se de se livrar de todos esses dados em primeiro lugar. Esta etapa também envolve a remoção de entradas duplicadas de seu conjunto de dados que podem ter surgido ao combinar dois sistemas ou buscar dados de fontes de terceiros.

Etapa 2. Corrigir erros estruturais

Na próxima etapa, os erros como rotulagem imprópria, erros de digitação, capitalização inconsistente de palavras e outros são corrigidos. Dependendo dos dados que você está manipulando, eles podem variar de um punhado a várias centenas. Além disso, você também pode precisar procurar sublinhados, hífens ou outras inconsistências, se houver, nas convenções de nomenclatura usadas.

Passo 3. Padronize seus dados

Embora a remoção de erros de capitalização seja crucial, você deve ver outros aspectos que padronizam seus dados.

Por exemplo, todos os valores no conjunto de dados estão em letras minúsculas ou maiúsculas. No caso da medição numérica, todos os valores representam os dados nas mesmas unidades – por exemplo, todas as distâncias em quilômetros.

Da mesma forma, no caso de datas, em todos os lugares o mês precede os dias no formato ou vice-versa.

Etapa 4. Remova outliers inadequados

Outliers são pontos de dados especiais que diferem dos outros no conjunto de dados. A função e a importância dos outliers dependem da análise ou abordagem que você está adotando.

Em alguns casos, como as árvores de decisão usadas no aprendizado de máquina, os outliers são significativos, enquanto no caso da regressão linear, eles podem afetar negativamente os resultados. Certifique-se de remover um valor discrepante apenas quando tiver certeza de que ele é errôneo ou irrelevante para o cenário atual.

Etapa 5. Combater erros de dados contraditórios

Erros de dados contraditórios são aqueles que envolvem um registro completo de dados inconsistentes.

Por exemplo, se o total de notas obtidas por um aluno for diferente da soma das notas obtidas em disciplinas individuais, então é considerado um erro de dados contraditórios. Outras instâncias podem ser os impostos do pessoal sendo maiores do que o salário bruto.

Etapa 6. Verifique a conversão de tipo

Ao concluir as etapas acima, você pode pensar que tudo está completo; no entanto, você pode perder um aspecto vital.

Em seu conjunto de dados, você deve garantir a conversão de tipo - o que significa que os dados de texto são inseridos como texto, dados numéricos como números, datas como objetos etc. Isso também pode chamar sua atenção para corrigir erros de sintaxe, como espaços em branco extras, etc., se houver.

Etapa 7. Lidar com dados ausentes

Agora, é possível que alguns campos em seu conjunto de dados estejam em branco, como em valores ausentes. Embora você possa remover todas as entradas ausentes ou inserir alguns valores aleatoriamente, essa pode não ser uma sugestão recomendada.

Como alternativa, com base no tipo de dados que o valor deve conter, digamos que se for um número, você pode colocar '0'. Isso tornaria sua análise mais lógica e renderia resultados informativos.

Etapa 8. Valide seu conjunto de dados

O estágio final é realizar uma validação completa do conjunto de dados. Isso envolve verificar se todos os processos de padronização, verificação de erros de digitação, erros de sintaxe, etc., foram concluídos.

Normalmente, existem scripts que são executados nos conjuntos de dados para realizar a validação. Caso retorne algum erro, você deve corrigi-lo antes de prosseguir.

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Como automatizar a limpeza de dados?

Todas as etapas da limpeza de dados podem ser automatizadas facilmente usando fluxos de trabalho sem código. Plataformas como Nanonets podem ajudá-lo a automatizar todos os aspectos da limpeza de dados com fluxos de trabalho simples:

Configure a coleta automatizada de dados

A maioria das plataformas de automação de dados pode coletar dados, documentos ou mais automaticamente.

Configure regras para limpar os dados facilmente

Decida todas as tarefas que deseja executar e configure todas as regras no fluxo de trabalho.

Selecione as opções de transformação de dados que você precisa

Existem muitas opções para executar a limpeza de dados sem escrever nenhum código. Selecione as opções que você precisa.

Exporte para o software de sua preferência

Depois que os dados forem limpos, sincronize-os com várias opções de dados possíveis.

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Quais são as práticas recomendadas para a limpeza de dados?

Algumas das melhores práticas recomendadas para limpeza de dados incluem:

Formulando uma estratégia de qualidade de dados

Ter uma estratégia de qualidade de dados bem estruturada pode ajudar a enfrentar vários desafios. As etapas incluem definir expectativas para seus dados, KPIs de qualidade de dados, encontrar dados incorretos, entender a causa raiz do problema e desenvolver um plano de ação para garantir a precisão e a confiabilidade de seus dados.

Certifique-se de que os dados corretos sejam inseridos

Crie procedimentos operacionais padrão apropriados para os funcionários seguirem sobre a inserção de dados em vários sistemas da empresa. Certifique-se de que eles sempre insiram os dados corretos no formato adequado.

Teste a precisão dos dados

Nesta etapa, você valida a precisão de seus conjuntos de dados. Embora isso possa ser feito manualmente, um processo automatizado é recomendado para volumes complexos e enormes de conjuntos de dados, pois economiza tempo e esforço. Você pode dividir os conjuntos de dados em conjuntos menores e validar cada um separadamente. Finalmente, você pode validar o conjunto de dados completo para verificar quaisquer inconsistências.

Preencha os dados que faltam

Às vezes, você precisa anexar o conjunto de dados com informações ausentes, como endereço de e-mail, sobrenome, data de nascimento, endereço etc. No entanto, encontrar esses valores pode ser um pouco complicado. Recomenda-se que as empresas recorram à ajuda de fontes terceirizadas confiáveis ​​para concluir essa tarefa.

Imponha o uso de dados limpos em toda a sua empresa

Enfatize a ideologia de usar dados limpos entre seus funcionários. Comunique regularmente sobre a importância de dados limpos por meio de vários canais. Certifique-se de que seus funcionários sigam o uso de dados limpos, independentemente da função, departamento ou domínio em que possam estar.

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Quais são os diferentes casos de uso para limpeza de dados?

A limpeza de dados oferece vários aplicativos úteis em todos os domínios da indústria, tornando-se um componente principal dos processos de negócios. Vamos verificar alguns dos principais casos de uso/exemplos de limpeza de dados de vários domínios.

Marketing

Vamos considerar um exemplo de marketing. Por exemplo, a divisão de marketing de uma empresa deseja veicular campanhas que exijam informações demográficas, como idade, localização, sexo etc. Com base nos resultados da campanha, a divisão finalizaria seu orçamento de publicidade.

Suponha que os dados obtidos na demografia estejam incorretos; o propósito do exercício seria invalidado. É aqui que a limpeza de dados entra em cena. A divisão deve limpar os dados, remover todas as inconsistências e erros e, em seguida, fazer uma nova análise para obter resultados precisos.

Operações

Veja o caso da indústria manufatureira, onde as operações têm um papel importante. Atualmente, a maioria das atividades operacionais são programadas para Robotic Process Automation (RPA) e são executadas com base no software de automação.

A automação não produzirá os resultados desejados se dados incorretos forem inseridos no sistema. Isso torna imperativo o uso de dados limpos, livres de erros, erros de digitação e outros.

Financeira

Como os dados são o principal impulsionador no domínio financeiro, eles oferecem um valioso caso de uso de limpeza de dadose. Os dados têm o poder de fazê-lo ou quebrá-lo. Tudo depende de dados, desde o gerenciamento de contas de clientes e análises financeiras até a criação de reconciliações e a preparação de planos orçamentários.

O uso de dados imprecisos em qualquer lugar pode resultar em circunstâncias desastrosas que podem prejudicar a reputação da empresa, levando também a enormes perdas financeiras. Isso torna a limpeza de dados ainda mais importante para o domínio financeiro.

Vendas

Enquanto o marketing se concentra em atrair clientes, as vendas também incluem a retenção de clientes existentes. Imagine se informações de contato incorretas ou o histórico de compras de clientes existentes forem armazenados; você pode perder um cliente valioso. E se isso ocorrer novamente, pode haver um efeito dominó, resultando na perda de vários clientes preciosos.

Bancário

O espaço bancário envolve lidar e processar enormes volumes de transações diariamente. Tudo isso gira em torno do elemento central – dados. Dito isso, ter dados completos, precisos e confiáveis ​​é muito importante. Os bancos realizam várias atividades, como processamento de empréstimos, avaliação do valor de crédito de indivíduos e muito mais. Se os dados mantidos forem inconsistentes, isso pode resultar em sérias consequências. A limpeza de dados ajuda a garantir que os dados usados ​​sejam consistentes e corretos.

Compliance

Com o aumento do volume de dados que as empresas lidam, vários regulamentos de conformidade ganharam impulso significativo. A segurança e a privacidade dos dados são mais importantes do que nunca.

Manter dados incorretos e não atualizá-los regularmente pode resultar em vazamentos de dados e hacks. Isso representa uma ameaça maior para as empresas, pois elas podem sofrer perdas financeiras e de reputação. Isso, por sua vez, exige que as empresas adotem a limpeza de dados e a pratiquem religiosamente em todas as divisões e departamentos.

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Limpeza de dados para empresas

Com os dados se tornando mais críticos, a limpeza de dados tornou-se uma obrigação para as empresas. A maioria dos dados que as empresas recebem de várias fontes são imprecisos e inconsistentes. Além disso, as empresas usam dados para fins como modelagem preditiva, que envolve a previsão de tendências futuras com base em dados históricos. Se os dados anteriores estiverem incorretos, certamente afetariam os resultados. Dito isso, os especialistas nas organizações devem realizar a limpeza de dados e garantir que os dados sejam 100% precisos e consistentes, tornando-os adequados para fazer previsões.

Além disso, as empresas fazem transações com outras e, de várias maneiras, esses dados entram em cena. Responder a clientes ou partes interessadas com informações imprecisas ou errôneas pode prejudicar drasticamente a reputação do negócio, diluir a confiança e afetar as oportunidades de constituir relacionamentos profissionais duradouros.

Conclusão

A limpeza de dados garante que os dados necessários estejam livres de erros ou inconsistências para conduzir uma análise detalhada. As empresas devem adotar a limpeza de dados, caso ainda não o tenham feito, e aproveitar seus recursos para obter resultados significativos.

Os vários aspectos da limpeza de dados, incluindo o que é limpeza de dados, como funciona, automação de limpeza de dados, casos de uso/exemplos de limpeza de dados, e muito mais, são discutidos no artigo.

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• Fonte: https://nanonets.com/blog/data-cleaning/