Na era digital atual, as empresas têm acesso a enormes volumes de dados online. No entanto, dados brutos precisam ser processados com eficiência e cuidado. A gestão de dados é essencial para transformar esses dados brutos em informações valiosas que possam gerar resultados relevantes.
Quando bem aplicada, a gestão de dados pode ajudar você a tomar decisões de negócios mais acertadas. A seguir, veja os principais passos e boas práticas que acompanham esse processo.
O que é gerenciamento de dados?
Gerenciamento de dados é o processo de transformar dados brutos em um formato mais estruturado, por meio de reorganização, limpeza e enriquecimento.
A gestão de dados envolve o processamento de diferentes formatos de dados, sua análise e a combinação com outros conjuntos para gerar informações significativas. As estratégias específicas variam conforme o tipo de dado utilizado e o objetivo final.
Exemplos de gerenciamento de dados:
- Combinar fontes de dados para análise.
- Preencher ou eliminar lacunas de dados.
- Remover dados desnecessários ou irrelevantes do projeto.
- Identificar valores discrepantes e explicá-los ou eliminá-los para permitir uma análise mais precisa.
O gerenciamento de dados pode ser realizado de forma manual ou automatizada. Quando os conjuntos de dados são grandes, a limpeza automática torna-se essencial. Em empresas com equipes dedicadas, um cientista de dados ou profissional especializado costuma ser o responsável por essa etapa. Já em empresas menores, essa tarefa pode recair sobre profissionais de outras áreas.
Benefícios do gerenciamento de dados
A limpeza de dados traz diversos benefícios. Considerando seu impacto, vale a pena investir tempo e recursos para compreendê-la e implementá-la corretamente. Abaixo, listamos algumas vantagens que o gerenciamento de dados pode oferecer ao seu negócio:
Análise facilitada
Analistas de negócios e partes interessadas podem examinar até os dados mais complexos de forma rápida, eficiente e eficaz após o controle e a conversão dos dados brutos.
Manipulação de dados
A manipulação de dados converte dados brutos e não estruturados em formatos organizados, como linhas e colunas. Essa técnica enriquece os dados e permite extrair insights mais profundos.
Segmentação aprimorada
Combinar dados de várias fontes ajuda a entender melhor o seu público, o que melhora a segmentação de campanhas publicitárias e estratégias de conteúdo.
Economia de tempo
A manipulação de dados permite que analistas gastem menos tempo lidando com dados desorganizados e mais tempo extraindo insights relevantes, facilitando a tomada de decisões com base em informações claras e acessíveis.
Visualização de dados
Após serem organizados, os dados podem ser exportados para qualquer plataforma de análise visual, onde podem ser classificados, analisados e resumidos com maior eficiência.
Etapas para executar o gerenciamento de dados
Cada projeto de dados exige uma estratégia personalizada para garantir que o conjunto final seja confiável e acessível. Essas estratégias geralmente são divididas em etapas fundamentais do processo de gerenciamento de dados.
Etapa 1: Descoberta
A descoberta é a fase inicial do processo de gerenciamento de dados. Esse passo tem como objetivo proporcionar uma compreensão mais clara sobre os dados disponíveis. Para facilitar seu uso e análise, é necessário observar os dados e refletir sobre a melhor forma de organizá-los.
Durante essa etapa, podem surgir tendências ou padrões relevantes. Trata-se de uma fase crucial, pois influencia todas as ações subsequentes. Além disso, permite identificar problemas evidentes, como valores ausentes ou inconsistentes.
Etapa 2: Estruturação
Na maioria das vezes, dados brutos, incompletos ou mal formatados não atendem às necessidades da análise. O processo de transformar esses dados em um formato mais utilizável é conhecido como estruturação de dados.
Essa etapa envolve a extração de informações relevantes e a organização dos dados em estruturas mais acessíveis, como planilhas com colunas, categorias, títulos e classificações. A estruturação facilita a análise e melhora significativamente a usabilidade dos dados.
Etapa 3: Limpeza
A limpeza de dados envolve a eliminação de falhas significativas que possam enviesar a análise ou comprometer sua utilidade. O objetivo é garantir que os dados utilizados estejam íntegros e adequados para análise.
Dados brutos frequentemente contêm erros que precisam ser corrigidos antes de qualquer uso. O processo de limpeza pode incluir a correção de valores discrepantes, a remoção de registros incorretos, entre outras ações. Essa etapa gera os seguintes resultados:
- Remoção de valores discrepantes, que podem distorcer os resultados da análise.
- Ajuste dos tipos de dados e simplificação de estruturas para melhorar a qualidade e a consistência.
- Identificação e exclusão de duplicidades, correção de problemas estruturais e verificação de dados para facilitar seu uso posterior.
Etapa 4: Enriquecimento
O enriquecimento de dados consiste em adicionar contexto e profundidade às informações já limpas e estruturadas. Esse processo transforma os dados existentes, tornando-os mais valiosos e relevantes.
Nesta etapa, é fundamental planejar estrategicamente o uso das informações disponíveis, buscando aproveitá-las ao máximo. Práticas como downsampling, upsampling e enriquecimento podem ajudar a refinar os dados e torná-los mais úteis para análises específicas.
O enriquecimento é opcional, mas altamente recomendado quando os dados disponíveis não são suficientes para atender às necessidades do projeto. Se dados adicionais forem incorporados, o processo de enriquecimento pode ser repetido para garantir consistência e qualidade.
Etapa 5: Validação
As etapas de preparação devem ser repetidas para garantir que os dados estejam corretos, consistentes, seguros e autênticos. O processo de garantir a precisão e a consistência dos dados é conhecido como validação de dados. Esta etapa pode revelar problemas que precisam ser corrigidos ou confirmar que os dados estão prontos para análise.
Etapa 6: Publicação
A publicação é a etapa final do gerenciamento de dados e representa a consolidação de todo o processo. Envolve disponibilizar os dados recém-processados em um local onde você e outras partes interessadas possam acessá-los e utilizá-los com facilidade.
As informações podem ser inseridas em um novo banco de dados ou publicadas em plataformas específicas para relatórios e análises. Seguir todas as etapas anteriores garante a produção de dados de alta qualidade, prontos para gerar insights relevantes, embasar relatórios de negócios e impulsionar a tomada de decisões.
Melhores práticas de gerenciamento de dados
A gestão de dados pode ser implementada de diversas maneiras, variando conforme o público-alvo e o propósito da análise. Abaixo, estão algumas práticas recomendadas aplicáveis em diferentes contextos:
Conheça melhor o seu público
As necessidades de gerenciamento de dados são específicas para cada organização. É essencial identificar quem terá acesso aos dados, como eles serão utilizados e com qual objetivo. Assim, é possível adaptar os dados às necessidades reais e extrair insights mais relevantes.
Por exemplo, é possível coletar dados demográficos sobre seus clientes atuais para que a equipe de marketing segmente melhor suas campanhas publicitárias.
Selecione os dados apropriados
Não se trata de quantidade, mas de qualidade. Ter os dados certos é essencial para alcançar bons resultados. A seguir, algumas diretrizes úteis para a seleção de dados:
- Evite utilizar dados com muitos valores nulos, idênticos ou repetitivos.
- Priorize dados brutos, mais próximos da fonte, em vez de valores já calculados.
- Considere coletar dados de diferentes plataformas e fontes confiáveis.
- Aplique filtros adequados e escolha um recorte temático que atenda aos objetivos do projeto e às diretrizes definidas.
Entenda os dados
É fundamental compreender como os dados estão alinhados aos princípios e diretrizes de governança da sua organização. Fique atento aos seguintes pontos importantes:
- Aprenda sobre dados, bancos de dados e tipos de arquivo.
- Explore o estado atual dos seus dados utilizando os recursos oferecidos pelas ferramentas de visualização.
- Crie métricas de qualidade de dados por meio da criação de perfil (data profiling).
- Tenha atenção aos limites e restrições dos dados.
Adote ferramentas e técnicas recentes
Novas tecnologias são constantemente integradas às já existentes, e o público cresce a cada dia. Por isso, cientistas de dados precisam se adaptar às novas ferramentas e técnicas de análise para garantir um gerenciamento de dados eficiente e atualizado.
Conclusão
A gestão de dados tem se tornado cada vez mais crucial nos últimos anos, dada a enorme quantidade de informações processadas diariamente para melhorar a experiência do usuário. Entretanto, muitas empresas ainda não possuem sistemas robustos de armazenamento e não investem adequadamente em técnicas de gestão de dados.
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