Os dados estão entre os ativos mais valiosos de uma empresa, especialmente em um ambiente fortemente voltado ao digital, como é o de hoje. Contudo, dados apenas podem ser utilizados de forma estratégica pela empresa quando são transformados em informação. A este processo damos o nome de transformação de dados.
Para isso, a empresa deve realizar desde a coleta até a limpeza e a preparação desses dados. Só então será possível gerar informações inteligentes para embasar decisões e dar suporte às estratégias da empresa, seja na área de marketing, vendas, financeiro, RH, entre outras.
Neste texto, vamos falar sobre o conceito de transformação de dados, abordando o processo de coleta, limpeza e preparação desses ativos, além de destacar como essas informações podem ser utilizadas para obter insights e inteligência acionável para o seu negócio.
Então, boa leitura!
O que é a transformação de dados?
De forma simplificada, a transformação de dados é o processo de converter a estrutura ou o formato dos dados de uma empresa em outro formato e estrutura, transformando dados crus em informação e possibilitando novos insights a partir deles.
Apesar de dados e informação serem muitas vezes tratados como sinônimos, eles possuem diferenças importantes.
Um dado é uma informação crua, bruta, que inicialmente não possui valor de uso ou a capacidade de ser uma forma de inteligência acionável. Já a informação é o resultado da coleta, limpeza e preparação desse dado, ganhando novo sentido e valor dentro de um contexto específico.
O setor de Marketing de uma empresa, por exemplo, pode contar com um grande volume de dados sobre seus clientes. Porém, se estes dados não forem organizados, tratados e analisados, não será possível interpretar o que eles têm a dizer sobre o negócio.
Em outras palavras: os dados precisam ser coletados, selecionados, organizados, tratados e combinados entre si para se tornar conhecimento. Para oferecer algum valor à organização.
Para entender melhor sobre a importância de cada um desses processos, vamos começar pelo início: a coleta de dados.
Primeiro passo: começando com a coleta de dados
Os dados estão por toda parte. Contudo, uma empresa deve saber qual é a melhor forma de fazer a coleta desses dados, a fim de torná-los ativos valiosos para o seu negócio.
Na hora de realizar a coleta, é importante a visão do todo: um dado isolado não diz muito, mas um conjunto de dados pode produzir informação e, por consequência, conhecimento.
Atualmente existem diversas formas de realizar a coleta de dados, inclusive através de ferramentas, que coletam dados e os disponibilizam em forma de gráficos e relatórios.
Um bom exemplo são as ferramentas de analytics, que coletam dados diversos sobre as atividades de usuários, permitindo entender quem são eles, como interagem com o seu negócio e o que procuram.
A ferramenta mais famosa neste sentido é o Google Analytics, que permite a coleta de dados no uso de sites.
Ferramentas de gestão, como CRMs, também são bastante comuns, sendo fontes de dados valiosas para analisar e pensar em estratégias e planos de negócio.
Outra possibilidade é realizar as famosas pesquisas de mercado, que buscam entender a realidade externa da empresa, coletando dados com diferentes públicos, consumidores, clientes, concorrentes, etc.
Por fim, a coleta de dados pode ser realizada de qualquer lugar. Seja através de uma ferramenta utilizada pela empresa, seja durante uma pesquisa com dados secundários (já coletados e processados por terceiros), seja por meio de relatórios, artigos ou estudos.
O importante é realizar esse primeiro passo com eficiência, para que a próxima etapa também seja facilitada.
Próxima etapa: limpeza e preparação de dados
Após realizar a coleta de dados, é hora de partir para as etapas de limpeza e preparação.
A limpeza de dados, ou Data cleaning, é basicamente o processo de eliminação de dados inválidos, “sujos” ou com pouca relevância para a empresa.
Dessa forma, é possível focar naquilo que realmente importa, facilitando, mais para frente, o processo de tomada de decisão.
A ideia é que a limpeza de dados permita que você chegue a uma maior qualidade de informações, identificando o que é valioso para alimentar o seu banco de dados e o que pode ser descartado.
Dados em duplicidade, por exemplo, podem ser um problema na hora de traçar o perfil de um consumidor. E o processo de limpeza existe justamente para eliminar esses ruídos e inconsistências.
Assim, você encontrará em seu banco de dados apenas as informações que serão de fato úteis e acionáveis.
Após realizar a limpeza dos dados, eles precisam ser validados. Para isso, é necessário realizar testes a fim de conferir se existem falhas no processo de preparação dos dados até este momento.
O próximo passo é combinar e reconciliar esses dados da forma mais coerente possível. Isso será importante para gerar relatórios melhores e possibilitar análises acionáveis no futuro.
Dados estruturados e não estruturados: qual é a diferença?
A transformação de dados, seja estruturados ou não estruturados, é um processo importante para preparar os dados para análise.
A seguir, confira como realizar a transformação em cada caso.
Transformação de dados estruturados
A transformação de dados já estruturados segue o processo que já mencionamos anteriormente.
Ou seja: coleta, limpeza e tratamento de dados, removendo informações duplicadas, ruídos, inconsistências e dados que não possuem valor para o negócio.
Contudo, lidar com dados tabulares, como os encontrados em planilhas e bancos de dados, por exemplo, requer muitas vezes uma abordagem sistemática para transformar, limpar e preparar esses dados para análise.
Nesse sentido, ferramentas como Python e SQL são frequentemente usadas para esse tipo de transformação de dados.
Dicas para otimizar sua transformação de dados estruturados
- Importe os dados das fontes relevantes, como planilhas Excel ou bancos de dados SQL, para um ambiente adequado para manipulação e análise, como uma linguagem de programação ou uma ferramenta própria para análise de dados;
- Visualize as primeiras linhas dos dados para entender sua estrutura e seu conteúdo. Identifique as colunas presentes e os tipos de dados em cada coluna.
- Faça a limpeza de dados, conforme já explicado anteriormente, verificando se há valores inconsistentes ou inválidos e corrigindo-os, se necessário;
- Normalize os valores das colunas e padronize o formato de dados, garantindo maior consistência;
- Separe colunas de data e hora em componentes individuais, como dia, mês, ano, hora, minuto, etc., a fim de facilitar análises temporais;
- Por fim, salve os dados transformados em um formato apropriado para análises futuras ou para uso em outros sistemas.
Transformação de dados não estruturados
Lidar com dados não estruturados, como textos, imagens e vídeos, requer abordagens específicas para extrair informações relevantes e úteis.
Confira a seguir algumas diretrizes para lidar com a transformação de dados não estruturados com mais eficácia.
Textos
- Para realizar o tratamento de dados em texto, faça a tokenização para dividir o texto em palavras ou frases;
- Em seguida, remova pontuações e palavras irrelevantes;
- Por fim, aplique os processos de stemming ou lemmatização e reduza palavras às suas formas básicas, a fim de facilitar a sua análise.
Imagens
- Para realizar a transformação de dados que são imagens, converta antes a imagem em arrays numéricos, para que possam ser processadas por algoritmos;
- Os arrays permitem armazenar vários dados do mesmo tipo, unindo diferentes elementos dentro de uma única variável;
- Depois, faça o pré-processamento do dado, como redimensionamento, normalização de valores de pixel, remoção de ruído, etc.
Áudio
- Para lidar com áudios, converta as formas de onda de áudio em representações numéricas, como espectrogramas;
- Em seguida, aplique técnicas de pré-processamento, como normalização, filtragem e extração de características.
Vídeo
-
- Para tratar um vídeo, extraia os frames-chave do vídeo em questão para análise;
- Se possível, faça uso de técnicas de processamento de imagem em cada frame, semelhante ao que foi feito na análise de imagens.
Documentos (PDFs, Documentos de Texto):
- Primeiramente, faça uso de bibliotecas para extrair texto de documentos;
- Em seguida, aplique técnicas de NLP para possibilitar a análise de texto extraído, seja via PDF ou documento de Word, por exemplo.
Como podemos perceber, lidar com dados não estruturados pode ser uma tarefa mais desafiadora, muitas vezes envolvendo técnicas avançadas de processamento de sinais, visão computacional e processamento de linguagem natural.
Por que normalizar e padronizar dados para análises precisas
A normalização e a padronização de dados são processos importantes na transformação de dados, contribuindo para uma análise precisa e para um bom desempenho de algoritmos de aprendizado de máquina.
A normalização coloca os dados no intervalo entre 0 e 1 ou -1 e 1, sem distorcer as diferenças nas faixas de valores. Dessa forma, ela não desconsidera os chamados outliers, também conhecidos como valores extremos.
Já a padronização segue basicamente a mesma ideia: colocar os dados em uma mesma escala. Porém, neste caso, a média dos dados é posta em 0, e o desvio padrão em 1.
Em geral, a normalização e a padronização são técnicas aplicadas na etapa de preparação dos dados, a fim de criar um intervalo de valores comuns.
Apesar de não serem técnicas obrigatórias, elas podem fazer toda a diferença na hora de fazer um uso acionável desses dados.
Na prática, ambos os processos visam ajustar as escalas dos dados para garantir que as variações entre diferentes características não causem distorções nas análises ou modelagem.
Nesse sentido, a normalização é importante para evitar que características com escalas maiores dominem aquelas com escalas menores, por exemplo.
Já a padronização ajuda a remover tendências e centralizar os dados em torno de zero, melhorando o desempenho de algoritmos que assumem que os dados estão centrados.
Por fim, a normalização e a padronização são ferramentas para preparar os dados de modo que diferentes características tenham um impacto balanceado em diferentes análises e modelos.
A escolha entre normalização e padronização dependerá de você. Ou melhor, do algoritmo que a sua empresa faz uso e das características dos dados a serem analisados.
A importância da integração de sistemas para transformação de dados
A integração de sistemas tem uma relação direta com a questão do tratamento e transformação de dados.
Afinal, sistemas integrados facilitam muito todo o processo de organização dos dados, uma vez que permitem que as informações se conectem da melhor forma possível e de diferentes fontes.
Dessa forma, é possível contar com uma transformação de dados ainda mais organizada, com dados limpos e livres de ruídos, tanto no caso dos dados estruturados como no de dados não estruturados.
Em geral, uma implementação bem-sucedida de integração de sistemas faz uso do iPaaS, o que não apenas otimiza o processo de transformação de dados, mas também melhora a eficiência operacional e a tomada de decisões baseada em dados.
A seguir, elencamos algumas dicas para ajudar você a atingir uma implementação bem-sucedida da integração de sistemas e da transformação de dados.
Confira:
- Escolha uma plataforma iPaaS que atenda às necessidades da sua empresa. Afinal, essa plataforma será capaz de conectar diferentes sistemas, aplicativos, dados e dispositivos de forma rápida, fácil e segura;
- Na hora da integração, considere fatores como suporte a diferentes protocolos, segurança, escalabilidade e capacidades de transformação de dados;
- Modele os processos de integração já prevendo a forma como os dados serão transformados, movidos e sincronizados entre os sistemas;
- Implemente mecanismos de tratamento de erros para lidar com possíveis problemas. Isso garantirá que dados inconsistentes ou erros não comprometam o processo de transformação;
- Por fim, busque mecanismos para garantir que a integração e a transformação de dados ocorra de forma segura, sempre protegendo os dados durante o processo.
Para ter mais segurança durante o processo de integração de sistemas e transformação de dados, conte com um parceiro especializado e com experiência no assunto.
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