O que é limpeza de dados? Por que você deve se preocupar com dados sujos

Dados são a moeda do século 21.

Estão no centro de praticamente todas as decisões que você toma. Dados informam suas estratégias, permitem que você avalie progresso e sucesso, e são o núcleo de algumas das tecnologias mais avançadas e sofisticadas do mundo.

As empresas coletam muitos dados sobre suas operações, mas nem todos são úteis. A maioria desses dados está suja, desatualizada ou duplicada. Informações limpas e atuais dão a você o poder de tomar decisões empresariais inteligentes. Com informações claras e precisas, você pode criar campanhas de marketing direcionadas, melhorar seu site e otimizar sua estratégia de e-commerce. Mas se seus dados estiverem sujos, todo esse tempo, dinheiro e esforço são desperdiçados.

Não é segredo que empresas com acesso a conjuntos de dados de alta qualidade tomam as melhores decisões. Elas reconhecem o valor de ter dados confiáveis ao seu alcance.

A limpeza de dados é o primeiro passo para limpar seus dados para suas aplicações de inteligência empresarial (BI) ou análises. Usar serviços e soluções de limpeza de dados (como software de qualidade de dados) é necessário para garantir conjuntos de dados precisos e confiáveis para análise e valor máximo.

A limpeza de dados é uma parte vital do processo geral de gerenciamento de dados e um dos componentes principais do trabalho de preparação de dados que prepara conjuntos de dados para uso em aplicações de BI e ciência de dados. Analistas de qualidade de dados, engenheiros e profissionais de gerenciamento de dados geralmente realizam a limpeza de dados. Mas cientistas de dados, analistas de BI e usuários empresariais também podem limpar dados ou participar do processo para suas aplicações.

A limpeza de dados remove discrepâncias, corrige erros de sintaxe e erros de digitação, retifica problemas como códigos ausentes e campos vazios, encontra pontos de dados duplicados e normaliza conjuntos de dados. Ajuda a criar respostas confiáveis e simplifica o processo analítico como uma característica fundamental da ciência de dados. 

A limpeza de dados fornece conjuntos de dados consistentes e de alta qualidade para análise de dados e ferramentas de BI para acessar e perceber facilmente dados precisos para qualquer problema.

A maior parte da limpeza de dados é possível com aplicativos de software, mas às vezes é feita manualmente. Embora a depuração de dados possa ser assustadora, é crucial para o gerenciamento de dados organizacionais.

Por que a limpeza de dados é importante?

As empresas frequentemente armazenam muitas informações, como dados empresariais, de funcionários e, em alguns casos, de clientes ou clientes. As empresas, ao contrário dos indivíduos, precisam garantir a privacidade e a segurança dos dados tanto internamente quanto externamente. A limpeza de dados protege esses dados sensíveis de vazamentos e atores mal-intencionados.

As práticas empresariais e a tomada de decisões são mais orientadas por dados, à medida que as empresas buscam aproveitar a análise de dados para melhorar o desempenho empresarial e ganhar uma vantagem competitiva. Dados limpos são essenciais para equipes de BI e big data, líderes empresariais, gerentes de marketing, representantes de vendas e funcionários operacionais, especialmente no varejo, serviços financeiros e outros negócios intensivos em dados.

A limpeza inadequada de registros de clientes e outros dados da empresa leva a informações incorretas. Isso pode resultar em julgamentos empresariais ruins, estratégias inadequadas, oportunidades perdidas e problemas operacionais, todos os quais podem aumentar as despesas e reduzir a receita e os lucros.

Componentes de dados de qualidade

Determinar a qualidade dos dados requer avaliar seus atributos, seguidos de ponderá-los em termos do que é mais relevante para o seu negócio e aplicação(ões). Dados de alta qualidade devem atender a vários requisitos de qualidade. Alguns deles são:

• Validade refere-se a quão bem os dados aderem a diretrizes ou restrições empresariais predefinidas.
• Completude é a extensão em que todos os dados necessários estão acessíveis.
• Consistência dos dados mede quão consistentes os dados são tanto dentro quanto entre conjuntos de dados.
• Uniformidade é o grau em que a informação é representada usando o mesmo sistema de medição.
• Precisão mede quão próximos os dados empresariais correspondem aos valores reais.

As equipes de gerenciamento de dados desenvolvem métricas de qualidade de dados para medir esses atributos, taxas de erro e o número total de falhas em conjuntos de dados. Muitos especialistas avaliam o impacto empresarial dos problemas de qualidade de dados e o valor potencial de abordá-los usando pesquisas e entrevistas com líderes da empresa como parte do processo.

Que tipo de erros a limpeza de dados corrige?

A limpeza de dados lida com muitos problemas e dificuldades em conjuntos de dados, como valores de dados incompletos, inválidos, inconsistentes e corrompidos. Alguns desses erros ocorrem devido a falhas humanas durante o processo de entrada de dados, enquanto outros resultam de estruturas, formatos e idiomas de dados variados em diferentes sistemas.

Limpeza de dados vs. transformação de dados

Armazéns de dados ajudam na análise de dados, relatórios, visualização de dados e tomada de decisões sólidas. Transformação de dados e limpeza de dados são duas estratégias comuns de armazenamento de dados. Limpeza de dados é o processo de excluir dados do seu conjunto de dados que não pertencem. Transformação de dados é o processo de converter dados de uma estrutura ou formato para outro.

Técnicas de transformação de dados, muitas vezes conhecidas como manipulação ou ajuste de dados, traduzem e mapeiam dados de um formato de dados mais "bruto" para um formato adequado para processamento e armazenamento.

A limpeza de dados às vezes é confundida com a transformação de dados. Isso ocorre porque a transformação de dados envolve mudar dados de um formato para outro para se ajustar a um determinado modelo. A diferença é que a manipulação de dados não exclui dados que não fazem parte do conjunto de dados alvo, mas a depuração de dados sim.

Passos e técnicas de limpeza de dados

Embora as estratégias de limpeza de dados variem com base no tipo de dados, você pode usar essas etapas básicas para criar uma estrutura padronizada para a limpeza de dados.

Passo 1: Inspecionar conjuntos de dados

Primeiro, avalie e audite os dados para determinar sua qualidade e destacar problemas para os analistas corrigirem. Esta etapa inclui o perfilamento de dados, que identifica relações entre componentes de dados, examina a qualidade dos dados e coleta estatísticas sobre conjuntos de dados para descobrir imprecisões, inconsistências e outros problemas.

Passo 2: Remover observações irrelevantes

O primeiro passo na limpeza de dados é eliminar observações indesejadas (ou pontos de dados), incluindo dados não relacionados e irrelevantes. Por exemplo, ao examinar dados sobre clientes millennials, se seu conjunto de dados incluir observações de gerações anteriores, você precisa eliminar essas observações. Isso melhora a eficiência da análise, reduz a distração do seu objetivo principal e fornece um conjunto de dados mais acessível e altamente funcional.

Você também pode remover dados duplicados nesta etapa. Dados duplicados são gerados por meio de conjuntos de dados mesclados de várias fontes, dados raspados ou dados de diferentes clientes ou departamentos.

Passo 3: Corrigir erros estruturais

Erros estruturais ocorrem devido a um gerenciamento inadequado de dados, como capitalização irregular, comum durante a entrada manual de dados. Essas discrepâncias podem classificar incorretamente grupos ou classes. 

Suponha que você tenha um conjunto de dados com informações sobre as características de vários metais. 'Ferro' e 'ferro' podem ser duas classes distintas. Garantir a capitalização correta e consistente em todas as fontes de dados limpa os dados e os torna mais fáceis de usar.

Além disso, verifique se há categorias rotuladas incorretamente. Por exemplo, 'Ferro' e 'Fe' (símbolo molecular do ferro) podem ser classificados como classes diferentes, apesar de serem o mesmo. Outros sinais de alerta são o uso de sublinhados, traços e outras pontuações errôneas.

Passo 4: Padronizar os dados

Corrigir erros estruturais ajuda a normalizar seus dados, mas vai além. Corrigir erros é crucial, mas você também deve verificar se todos os tipos de células aderem ao mesmo sistema de regras. Por exemplo, você deve decidir se seus valores são todos em minúsculas ou todos em maiúsculas e manter isso em todo o seu conjunto de dados.

A padronização também envolve o uso do mesmo sistema de medição para coisas como dados numéricos. Por exemplo, usar tanto milhas quanto quilômetros no mesmo conjunto de dados causará problemas.

Passo 5: Remover outliers indesejados

Outliers são pontos de dados que se desviam significativamente do restante do registro. Eles podem criar problemas com certos modelos de dados e avaliações. Embora outliers possam impactar os resultados de um estudo, eles devem sempre ser removidos com discrição. 

Se você tiver uma causa válida para eliminar um outlier, como entrada de dados incorreta, fazê-lo melhorará o desempenho dos dados com os quais você está trabalhando. No entanto, a presença de um outlier pode ocasionalmente confirmar uma hipótese.

Lembre-se de que a existência de um outlier não implica que seja errôneo. Esta etapa é necessária para determinar a precisão dos pontos de dados. Considere excluir um outlier se ele parecer irrelevante para a análise ou for um erro.

Passo 6: Abordar erros de dados contraditórios

Outro problema típico a ser observado são erros de dados contraditórios ou entre conjuntos. Erros contraditórios ocorrem quando um registro inteiro tem dados conflitantes ou incompatíveis, como um registro de tempos de corrida de atletas. 

Um problema entre conjuntos ocorre quando a coluna que exibe o tempo total gasto correndo não é igual à soma de cada tempo de corrida. Outros exemplos incluem a nota de um aluno combinada com um campo que oferece apenas alternativas de 'aprovado' ou 'reprovado' ou os impostos de um funcionário sendo maiores que sua remuneração total.

Passo 7: Corrigir erros de conversão de tipo e sintaxe

Depois de resolver quaisquer erros restantes, o conteúdo da sua planilha ou conjunto de dados pode parecer estar pronto para uso. No entanto, você também deve garantir que tudo esteja alinhado nos bastidores. 

Conversão de tipo, ou tipagem, refere-se à transferência de dados de um tipo de dado para outro. Por exemplo, números são dados numéricos, mas moeda emprega um valor monetário. Você deve garantir que números sejam registrados como dados numéricos, texto seja armazenado como entrada de texto, datas sejam armazenadas como objetos, e assim por diante.

Passo 8: Lidar com dados ausentes

Você não pode ignorar dados ausentes porque muitos algoritmos de aprendizado de máquina não os reconhecem. Existem várias abordagens para lidar com dados ausentes. A primeira opção é excluir as entradas relacionadas aos dados ausentes. A segunda opção é estimar os dados ausentes com base em outros dados comparáveis. No entanto, na maioria das circunstâncias, ambas as soluções têm uma influência prejudicial no seu conjunto de dados de diferentes maneiras. 

A remoção de dados frequentemente resulta na perda de outras informações críticas. A adivinhação de dados pode fortalecer padrões estabelecidos, que podem estar incorretos. Também há o risco de perder a integridade dos dados já que você age com base em suposições em vez de fatos.

A terceira (e muitas vezes melhor) opção é marcar os dados como ausentes. Para fazer isso, certifique-se de que todos os campos vazios tenham o mesmo valor, como 'ausente' ou '0' (se for um campo numérico).

Passo 9: Verificar seu conjunto de dados

A etapa final é validar seu conjunto de dados uma vez que ele tenha sido limpo. Validar dados significa garantir que processos como retificação, desduplicação e padronização tenham sido concluídos. Isso frequentemente envolve o uso de scripts para determinar se o conjunto de dados está em conformidade com critérios de validação estabelecidos ou 'procedimentos de verificação'. As equipes de dados também podem realizar validação em relação a bancos de dados de 'padrão ouro' existentes.

Passo 10: Relatar os resultados

Os resultados do processo de limpeza de dados devem ser comunicados à TI e à administração empresarial para destacar tendências e progressos na qualidade dos dados. O relatório pode incluir o número de problemas detectados e resolvidos e informações atualizadas sobre os níveis de qualidade dos dados.

Os dados limpos podem então ser inseridos nas outras etapas de preparação de dados, começando com a estrutura de dados e a transformação de dados, para prepará-los ainda mais para uso analítico.

Ferramentas de limpeza de dados

Uma boa ferramenta de limpeza de dados é essencial para quem trabalha com dados. Então, quais ferramentas podem ser úteis? A resposta depende de fatores como os dados com os quais você trabalha e os sistemas que você emprega. No entanto, aqui estão algumas ferramentas essenciais para começar.

Microsoft Excel

Desde sua introdução em 1985, o Microsoft Excel tem sido um pilar do mundo da computação. Quer você goste ou não, o Excel ainda é uma ferramenta popular de limpeza de dados. 

A limpeza de dados no Excel é possível usando muitos métodos integrados para automatizar a limpeza de dados, desde a desduplicação até a substituição de números e texto, moldagem de colunas e linhas, e integração de dados de diferentes células. Também é razoavelmente simples de entender, tornando-o o primeiro ponto de chamada da maioria dos analistas de dados iniciantes.

Linguagens de programação

Realizar processamento em lote especializado em conjuntos de dados massivos e complicados frequentemente requer a criação de seus próprios scripts. Isso é realizado usando linguagens de computador como Python, Ruby, SQL ou R. 

Embora analistas de dados mais experientes possam escrever esses scripts do zero, várias bibliotecas prontas estão disponíveis. Pandas e NumPy são apenas dois dos muitos módulos de limpeza de dados do Python.

Visualizações

Visualizações de dados ajudam você a encontrar rapidamente imprecisões em seu conjunto de dados. Um gráfico de barras, por exemplo, mostra valores únicos e pode ajudar a identificar uma categoria que foi nomeada de várias maneiras. Da mesma forma, gráficos de dispersão podem identificar outliers para que você possa estudá-los mais a fundo (e removê-los, se necessário).

Software de limpeza de dados

O software de limpeza de dados é uma parte essencial do software de qualidade de dados. Esses aplicativos de software melhoram a integridade, relevância e valor dos seus dados, removendo erros, reduzindo inconsistências e desduplicando dados. Isso permite que as empresas confiem em seus dados, tomem decisões empresariais bem informadas e proporcionem melhores experiências aos clientes.

Benefícios da limpeza de dados

A análise de dados precisa de dados completamente limpos para oferecer resultados precisos e confiáveis. No entanto, dados limpos oferecem várias outras vantagens:

• Melhor tomada de decisão: Aplicações analíticas fornecem melhores resultados com dados mais precisos. Isso ajuda as empresas a tomarem decisões mais bem informadas sobre estratégia empresarial, operações, cuidados médicos e iniciativas governamentais.
• Melhor mapeamento: As organizações estão cada vez mais se esforçando para atualizar suas infraestruturas de dados internas. Elas contratam analistas de dados para realizar modelagem de dados e projetar novos aplicativos para esse propósito. Um plano robusto de higiene de dados é uma abordagem lógica, pois ter dados limpos desde o início torna significativamente mais fácil compilar e mapear.
• Melhor desempenho operacional: Dados limpos e de alta qualidade ajudam as empresas a evitar déficits de inventário, problemas de entrega e outros problemas empresariais que resultam em maiores despesas, lucros reduzidos e relações tensas com os clientes.
• Custos de dados reduzidos: A limpeza de dados evita que imprecisões e problemas de dados se propaguem ainda mais em sistemas e aplicações analíticas. Isso economiza tempo e dinheiro a longo prazo, já que as equipes de TI e gerenciamento de dados não precisam continuar reparando os mesmos problemas de conjunto de dados.

Desafios da limpeza de dados

 Sempre há desafios a enfrentar quando você trabalha com dados. A limpeza de dados é um dos processos mais demorados e tediosos de se enfrentar devido aos muitos erros em muitos conjuntos de dados e à dificuldade em determinar as fontes de inconsistências. Outros desafios típicos incluem o seguinte:

• Problemas ao lidar com big data: Resolver desafios de qualidade de dados em grandes sistemas de dados, incluindo uma mistura de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, é tedioso e caro.
• Dados incompletos: Analistas podem perder insights valiosos devido a dados inadequados. Isso é bastante típico quando observações ausentes e outliers são descartados.

Melhores práticas de limpeza de dados

A limpeza de dados é uma parte essencial de qualquer implementação analítica. Sua estratégia de limpeza de dados deve abordar requisitos de entrega, qualidade e estrutura e gerar uma cultura de propriedade e controle de dados que nutra a administração de dados. Abaixo estão algumas melhores práticas a seguir.

• Crie uma boa abordagem e siga-a. Estabeleça um processo de limpeza de dados que seja apropriado para seus dados, seus objetivos e as ferramentas que você usa para análise. Este é um processo iterativo, então você deve aderir a eles cuidadosamente para todos os dados e análises subsequentes após estabelecer seus métodos e metodologias apropriados.
• Faça uso de ferramentas. Existem várias soluções de limpeza de dados disponíveis que ajudam no processo, desde gratuitas e básicas até complexas e aprimoradas por aprendizado de máquina. Faça uma pesquisa para avaliar quais ferramentas de limpeza de dados são ideais para você.
• Preste atenção aos erros e observe de onde vem os dados sujos. Monitore e rotule desafios e padrões comuns em seu conjunto de dados, para que você saiba que tipos de técnicas de limpeza de dados empregar em dados de várias fontes. Isso economizará muito tempo e tornará seus dados ainda mais limpos - especialmente quando combinado com ferramentas analíticas que você usa com frequência.
• Remova silos de dados desnecessários. Descartar dados com cuidado no final de seu ciclo de vida é importante para cumprir as regulamentações de dados. Empresas que possuem hardware obsoleto devem seguir os processos corretos de eliminação antes de descartar e vender o dispositivo. No entanto, se isso não for seguido, dados de tais dispositivos podem acabar nas mãos de indivíduos não autorizados. Use software de destruição de dados para remover completamente e irreversivelmente dados de equipamentos de computação.

Mostre-me os dados!

Agir por instinto é excelente. No entanto, empresas que tomam decisões com base em conjuntos de dados limpos têm um desempenho melhor do que seus concorrentes. Quando você sabe o que seus clientes querem e quando eles querem, você pode atender melhor às suas necessidades. 

As empresas não podem subestimar a importância da depuração de dados. A qualidade dos dados é crucial para as organizações, particularmente na mitigação de riscos, conformidade e redução de custos. Ver onde estão os potenciais lucros e economias ajudará você a crescer mais rápido, reduzir seus riscos e maximizar seus retornos.

Dados, dados por toda parte e nem um byte para comer. Aprenda como a destruição de dados pode ajudá-lo a eliminar dados que já cumpriram seu propósito.