Ao trabalhar com dados díspares, você precisa organizá-los, limpá-los e transformá-los para usá-los em seu processo de tomada de decisão. É aqui que entra a manipulação de dados. Ela permite que você gerencie e integre dados de várias fontes para gerar insights acionáveis.
Muitos cientistas de dados usam software de preparação de dados para organizar dados e gerar relatórios, de modo que não analistas e outras partes interessadas possam extrair informações valiosas e tomar decisões informadas.
O que é manipulação de dados?
A manipulação de dados é o processo de organizar informações para torná-las legíveis e mais fáceis de entender. Engenheiros realizam a manipulação de dados usando uma linguagem de manipulação de dados (DML) capaz de adicionar, excluir ou alterar dados.
Bancos de dados armazenam e trabalham com múltiplos tipos de dados, considerando suas muitas funcionalidades. Diferentes pessoas podem usar a manipulação de dados de sua própria maneira. Por exemplo, um proprietário de site pode usar logs de servidor web para identificar as páginas com maior tráfego ou a fonte do tráfego. Da mesma forma, corretores financeiros utilizam a manipulação de dados para entender tendências de previsão do mercado de ações.
A DML é frequentemente uma sublinguagem de uma linguagem de banco de dados mais ampla, como a linguagem de consulta estruturada (SQL). Você pode usar SQL para se comunicar com um banco de dados e realizar manipulações usando suas diferentes funções.
Existem quatro funções ou comandos que direcionam os bancos de dados sobre onde encontrar dados e o que fazer com eles, incluindo:
- Select: Informa ao computador quais dados selecionar e de onde no banco de dados
- Update: Altera dados existentes (um ou vários registros) com novas informações
- Insert: Move dados de um local para outro
- Delete: Indica ao sistema quais arquivos remover e de onde
Uma quantidade cada vez maior de criação e armazenamento de dados tem alimentado a necessidade de as organizações manipularem dados de forma eficaz e usá-los para tomar decisões estratégicas. Você pode usar dados estruturados para auxiliar sua inteligência de negócios e operações comerciais ou realizar análises de tendências com a manipulação de dados.
Em termos simples, a manipulação de dados é comum e você a vê na vida cotidiana. Tornou-se convencional receber e-mails promocionais ou anúncios direcionados ocasionalmente. Este é um exemplo de como as empresas usam a manipulação de dados para conduzir campanhas direcionadas processando seus dados com base em demografia, parâmetros socioeconômicos e outros fatores semelhantes.
Por que a manipulação de dados é importante?
A manipulação de dados facilita para as organizações a organização e análise de dados conforme necessário. Ajuda-as a realizar funções empresariais vitais, como analisar tendências e comportamento do comprador e extrair insights de seus dados financeiros.
A manipulação de dados oferece várias vantagens para as empresas, incluindo:
- Consistência: A manipulação de dados mantém a consistência entre os dados acumulados de diferentes fontes, proporcionando às empresas uma visão unificada que as ajuda a tomar decisões melhores e mais informadas.
- Usabilidade: A manipulação de dados permite que os usuários limpem, organizem e usem dados de forma mais eficiente.
- Previsão: A manipulação de dados permite que as empresas compreendam dados históricos e as ajuda a preparar previsões futuras, especialmente na análise de dados financeiros.
- Limpeza: A manipulação de dados ajuda a limpar dados indesejados e preservar informações importantes. As empresas podem limpar registros, isolar e até reduzir variáveis desnecessárias e focar nos dados de que precisam.
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Manipulação de dados vs. modificação de dados
Embora manipulação e modificação de dados possam parecer semelhantes, não podem ser usadas de forma intercambiável.
A manipulação de dados envolve o processamento, organização e limpeza de dados para que as empresas possam entendê-los facilmente ao tomar decisões estratégicas. Isso pode incluir a organização de dados em ordem crescente, decrescente ou alfabética. O principal objetivo da manipulação de dados é manipular o relacionamento entre os itens de dados, mas não os dados em si.
Por outro lado, a modificação de dados envolve a alteração dos itens de dados ou conjuntos de dados. Isso inclui alterar valores de dados. Por exemplo, usando manipulação de dados, X = 8 pode ser lido como X = 4+4, X = 3+5, X = 2+6 ou X = 1 + 7. Neste exemplo, a modificação de dados mudaria o valor de X, ou seja, X = 10.
Em termos simples, a manipulação de dados processa dados de várias fontes, e então você pode aplicar modificações de dados para alterar dados em cenários como o cálculo de metas financeiras.
Como manipular dados
A maneira mais eficaz de manipular dados é através de programas de software que oferecem recursos avançados e automatizados. Esses programas reduzem o esforço manual e automatizam redundâncias.
Realizar a manipulação de dados exigiria que você passasse pelas seguintes etapas:
- Crie um banco de dados a partir de diferentes fontes de dados
- Limpe, reorganize e reestruture os dados
- Importe e construa um banco de dados para trabalhar
- Combine, mescle e remova informações com base nos requisitos
- Adquira insights realizando análise de dados e use as informações derivadas para tomar melhores decisões de negócios
Exemplo de manipulação de dados no Microsoft Excel
Veja algumas funções básicas de manipulação de dados no Microsoft Excel para obter uma compreensão mais clara. Essas funções ajudam os usuários a processar e organizar dados para tirar conclusões relevantes.
As funções de manipulação de dados no Excel incluem:
- Fórmulas: Os usuários podem realizar funções matemáticas nos dados e obter os resultados esperados.
- Autopreenchimento: Aplique as mesmas fórmulas em várias células arrastando o cursor verticalmente para baixo.
- Filtros: Organize dados com base nos requisitos do usuário, ajudando-os a economizar tempo.
- Excluir duplicatas: Exclua dados duplicados entre células selecionadas usando a função "remover duplicatas".
- Mesclar e separar: Os usuários podem conectar, combinar, mesclar ou separar colunas e planilhas de dados enquanto organizam ainda mais os dados.
Software de preparação de dados
Software de preparação de dados forma o conjunto principal para ferramentas de manipulação de dados. Ele ajuda os usuários a descobrir, misturar, combinar, limpar, enriquecer e transformar dados para analisá-los com inteligência de negócios. Ele também fornece uma plataforma para que os usuários integrem facilmente fontes de dados díspares.
Para se qualificar para inclusão na categoria de preparação de dados, um produto deve:
- Permitir a mistura, combinação e transformação de conjuntos de dados para integração e análise simples
- Melhorar a qualidade dos dados com capacidades de limpeza e enriquecimento
- Integrar-se com soluções de análise e integração de dados
- Aprimorar as capacidades de preparação de dados como um software independente ou quando integrado a uma plataforma de análise.
* Abaixo estão os cinco principais softwares de preparação de dados do Relatório Grid® de Outono de 2024 da G2. Algumas avaliações podem ter sido editadas para maior clareza.
1. Tableau
Tableau é a principal plataforma de análise impulsionada por IA do mundo. Oferece um conjunto de ferramentas de análise e inteligência de negócios. Como uma plataforma de dados e análise de ponta a ponta, você pode usar dados de forma responsável e obter melhores resultados de negócios com gerenciamento e governança de dados totalmente integrados, análise visual e narrativa de dados, e colaboração — tudo com o Einstein, líder do setor da Salesforce, integrado.
O que os usuários mais gostam:
"A interface de arrastar e soltar do Tableau é altamente amigável, tornando-a acessível para indivíduos sem ampla experiência técnica. Os usuários podem selecionar facilmente campos e pontos de dados de seus conjuntos de dados para criar rapidamente gráficos, gráficos e painéis."
- Avaliação do Tableau, Disha M.
O que os usuários não gostam:
"As principais desvantagens do Tableau incluem altos custos, uma curva de aprendizado acentuada para dominar recursos avançados e desempenho lento ao lidar com grandes conjuntos de dados. Além disso, suas opções de colaboração são limitadas além do Tableau Server ou Tableau Online, o que pode ser um desafio para pequenas empresas ou usuários individuais."
- Avaliação do Tableau, Tahir K.
2. Alteryx
Alteryx permite que os usuários acessem, manipulem, analisem e exportem dados rapidamente. Ele unifica análise, ciência de dados, aprendizado de máquina e automação de processos de negócios para acelerar a transformação digital.
O que os usuários mais gostam:
"O Alteryx possui documentação detalhada do produto e uma comunidade ativa para ajudar com qualquer problema. Podemos encontrar uma solução para cada problema pesquisando no Google ou no site do Alteryx. É muito fácil de aprender e usar também. Uma vez que criamos a lógica, só precisamos pressionar Ctrl + R para reutilizar o fluxo de trabalho."
- Avaliação do Alteryx, Jatin M.
O que os usuários não gostam:
"Às vezes é difícil garantir que está fazendo tudo corretamente. Muitas vezes faço manualmente alguns dos cálculos que estou realizando no Alteryx (apenas para alguns pontos de dados) para garantir que a forma como configurei o fluxo de trabalho funcionou conforme o esperado."
- Avaliação do Alteryx, Kamna K.
3. IBM Watson Studio
IBM Watson Studio é uma plataforma abrangente de ciência de dados e aprendizado de máquina projetada para ajudar cientistas de dados, desenvolvedores de aplicativos e especialistas em assuntos a trabalharem colaborativamente e eficientemente com dados. Ela fornece um conjunto de ferramentas e serviços que permitem aos usuários construir, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina em escala, aumentando a produtividade e facilitando a inovação em várias indústrias.
O que os usuários mais gostam:
"O IBM Watson Studio é uma solução fácil de implantar para processos de aprendizado de máquina e desenvolvimento de modelos de IA na nuvem. Sua integração perfeita com APIs existentes e a flexibilidade para implantar instâncias em vários ambientes estão entre seus recursos de destaque."
- Avaliação do IBM Watson Studio, Maryam K.
O que os usuários não gostam:
"Uma das principais desvantagens do IBM Watson Studio é seu custo relativamente alto, especialmente ao considerar a concorrência de mercado. Além disso, a plataforma requer treinamento específico e dedicado para utilizar seus recursos de forma eficaz, o que pode ser uma barreira para alguns usuários. Além disso, há uma dependência da IBM para suporte contínuo e atualizações, o que pode afetar a experiência dos usuários com a ferramenta."
- Avaliação do IBM Watson Studio, Ridhim U.
4. dbt
dbt é um fluxo de trabalho de transformação que permite que equipes de dados implantem rapidamente e de forma colaborativa código de análise enquanto aderem às melhores práticas de engenharia de software, como modularidade, portabilidade, integração contínua/implantação contínua (CI/CD) e documentação completa. Com o dbt, qualquer pessoa proficiente em SQL pode facilmente construir pipelines de dados de nível de produção.
O que os usuários mais gostam:
"A documentação gerada pelo dbt quando todos os modelos são projetados é incrivelmente útil, pois descreve claramente as conexões entre camadas intermediárias e finais. Além disso, as execuções de modelos incrementais otimizaram significativamente meus grandes modelos de dados, especialmente ao trabalhar com bilhões de linhas de dados."
- Avaliação do dbt, Muhammad A.
O que os usuários não gostam:
"Acho frustrante navegar pelos logs na aba de Execuções de Trabalho. Os títulos não são intuitivos e o conteúdo poderia ser melhor organizado para facilitar a identificação de falhas."
- Avaliação do dbt, Donovan M.
5. Savant Labs
Savant Labs é uma solução nativa da nuvem, sem código, que se conecta perfeitamente às suas fontes de dados. Permite que você automatize processos e gere insights de forma rápida e fácil. Com o Savant Labs, você pode acessar um conjunto de ferramentas intuitivas que simplificam a preparação, transformação e análise de dados.
O que os usuários mais gostam:
"O Savant me poupa horas de trabalho manual a cada semana, entregando consistentemente relatórios para as partes interessadas e permitindo que minha equipe ingira fontes de dados externas à medida que surgem novos desafios. A interface amigável facilita a configuração de novos trabalhos e a modificação de bots existentes. A equipe de suporte está sempre pronta para ajudar com qualquer problema ou dúvida. O Savant oferece ferramentas que aumentam a eficiência em todos os departamentos de negócios, seja auditando dados de diferentes sistemas contábeis, importando novos pontos de dados para a equipe de Compliance ou fornecendo atualizações oportunas para as equipes de vendas."
- Avaliação do Savant Labs, Tim S.
O que os usuários não gostam:
"A entrega de dados do Savant para casos de uso fora da plataforma poderia se beneficiar de algumas melhorias na experiência do usuário (UX) e de opções aumentadas para usuários não técnicos que interagem com a plataforma."
- Avaliação do Savant Labs, Daniel R.
Prepare dados para acesso contínuo
Use a manipulação de dados para estruturar e limpar dados para compreendê-los e extrair insights úteis. A análise aprofundada de dados organizados ajuda ainda mais a prever dados futuros ao conduzir decisões de negócios atuais.
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Este artigo foi publicado originalmente em 2021. Foi atualizado com novas informações.
Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
