Os dados são peças-chave para desenvolver planejamentos estratégicos eficientes. Com eles, é possível avaliar a situação atual e fazer planos para o futuro. Porém, para que sejam considerados valiosos, precisam ser estruturados e analisados. É aí que entra a preparação de dados.

A preparação de dados consiste na coleta, limpeza e transformação de dados brutos para que sejam processados e qualificados. Geralmente, envolve a reformatação, a correção e a combinação de conjuntos de informações para que sejam enriquecidas e validadas.

Ou seja, é ela que organiza e ajusta os dados para que ganhem significado e possam ser utilizadas nas tomadas de decisão.

Para que serve a preparação de dados?

Um dos principais objetivos da preparação de dados é garantir que as informações resultantes serão precisas e consistentes. Permitindo, assim, uma análise válida e realista.

É comum que as empresas contem com mais de um sistema de gestão de dados, o que pode acarretar em imprecisões e duplicidades. Além disso, quando armazenados em arquivos e bancos separados, podem existir formatos diferentes – o que dificulta ainda mais o acesso às informações.

Esses são exemplos de processos melhorados através da preparação de dados. No caso, de forma automática, ela realiza as correções necessárias e executa a verificação e a associação de conjuntos de dados – incluindo a diversidade de formatos.

A preparação de dados costuma ser utilizada quando:

  • São manipulados dados confusos, inconsistentes ou sem padrão estipulado;
  • É preciso combinar dados de múltiplas fontes;
  • Os dados são extraídos de fonte não-estruturada, como documentos em PDF;
  • O objetivo é gerar relatórios sobre dados inseridos de forma manual.

Além disso, ela é muito recomendada quando a empresa quer basear suas decisões em fatos. E, principalmente, não quer depender do trabalho manual dos especialistas em Ciência de Dados e Tecnologia da Informação. Isso porque a atividade demandaria tempo e, ainda assim, estaria cabível a erros.

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As 4 principais etapas da preparação de dados

Conheça as etapas consideradas essenciais para uma preparação de dados eficiente:

1 – Acessar e identificar

O processo de preparação de dados começa com a localização das informações corretas. Elas podem ser acessadas de qualquer fonte, independentemente da origem e do formato.

Com a ferramenta adequada, essa extração é realizada de forma automática e inteligente, mesmo que as fontes sejam complexas e não-estruturadas – como quando a planilha está salva em PDF.

Um melhor acesso aos dados significa menos trabalho manual e mais agilidade tanto na geração de insights, quanto na obtenção de informações de valor.

2 – Limpar e melhorar

A preparação de dados manual é suscetível a erros, consome tempo e, ainda, custa caro. E, caso eles sejam imprecisos, as análises ficarão incorretas, podendo acarretar em sérios prejuízos para a empresa.

Por este motivo, a etapa de limpeza de dados é considerada uma das mais importantes. É quando são removidas as informações defeituosas e se torna possível preencher lacunas. Aqui, as tarefas mais importantes são:

  • Remoção de dados estranhos e outliers;
  • Preenchimento de valores ausentes;
  • Verificação de conformidade dos dados.

Após serem limpos, os dados precisam ser validados. Assim, são realizados testes para conferir se há falhas no processo de preparação de dados até este ponto. Feito isso, eles estarão qualificados e prontos para passar para a próxima etapa.

3 – Combinar e reconciliar

Uma grande parte das empresas conta com sistemas desconectados para hospedar dados. Assim, é feito uso de uma solução para a atividade de vendas, outra para a área contábil, uma terceira para as informações de funcionários e por aí vai.

Possivelmente, o setor de Marketing precisará acessar até seis ferramentas para obter um só conteúdo. Isso sem falar nos diversos formatos em que os dados estariam organizados, nesse caso. O que dificulta - e muito! - essa conciliação de forma manual.

Com a automação do processo de preparação de dados, se pode combinar todas as informações. Bem como aprimorar esses dados, gerar relatórios atualizados e possibilitar análises acionáveis. Com isso, se constrói uma narrativa coerente com a realidade do negócio, economizando tempo e esforços.

4 – Exportar e usar

Uma vez que os dados já estão limpos, combinados e enriquecidos para a análise, eles precisam ser enviados para algum local. A possibilidade de exportá-los para qualquer plataforma maximiza os investimentos realizados em ferramentas de Business Intelligence.

Além disso, permite que toda a organização acesse as informações e as equipes gerem os insights relacionados às suas tarefas.

A importância da preparação de dados em projetos de BI

A preparação de dados oferece diversos benefícios para as empresas. Os principais são:

Informações em um único local

Os dados de clientes, fornecedores e parceiros passam a ser encontrados em um único ambiente – o que os torna mais fáceis de usar, sem a necessidade de codificação. Cada usuário possui seu próprio acesso e permissão, visualizando as informações que forem relevantes para a sua situação.

Dados confiáveis

O objetivo da preparação de dados é higienizar, enriquecer e estruturar os dados brutos, a fim de que eles sirvam como suporte na tomada de decisões. Com ela, é possível detectar erros antes do processamento para tornar o resultado final mais confiável, permitindo a geração de relatórios e o aprimoramento de processos.

Agilidade para inovação

Com a velocidade de tratamento, é possível acessar os dados e demais relatórios de forma ágil. Logo, a leitura dos dados e a geração de insights passam a ser feitas quase que instantaneamente. Além disso, como o acesso passa a ser disponibilizado para toda a empresa, as áreas interagem mais, abrindo novos caminhos para a inovação.

Tomada de melhores decisões

Os dados de alta qualidade permitem que sejam tomadas decisões mais rápidas, oportunas e eficientes. Afinal, sabendo a realidade da empresa, é possível promover as mudanças necessárias, bem como direcionar investimentos com maior assertividade.

Se você deseja melhorar ainda mais os processos da sua empresa, baixe o nosso infográfico Maturidade de dados: porque organizações de sucesso devem aderir.