A importância da normalização de dados

As empresas sempre usaram dados para permanecer no topo. Quando as empresas trabalhavam em lojas físicas, a maior parte desse processamento de dados estava offline, pois os conjuntos de dados eram menores. À medida que mais empresas moveram seus negócios on-line (ou pelo menos parte deles), os conjuntos de dados cresceram em tamanho e agora atingem tamanhos de até terabytes e petabytes. Esses conjuntos de dados são compostos por:

uma). Dados internos que podem conter detalhes de produtos, informações de funcionários, contratos de parceiros, atualizações de estoque de depósito e muito mais

b). Dados de dispositivos IoT, como sensores GPS, robôs inteligentes, sensores de rastreamento e gêmeos digitais

c). Dados externos, como dados de concorrentes extraídos da web

Os dados de diferentes fontes podem não estar todos na mesma forma e formato. Você pode ter dados em formato textual, áudio, vídeo e até tabular. Depois de converter todos eles em um único formato estruturado, você perceberá que nem todos têm os mesmos cabeçalhos. Mesmo se o fizerem, as unidades podem não ser as mesmas. Também pode haver linhas duplicadas presentes nos dados.

O que é Normalização de Dados?

O processamento de todos esses problemas de dados juntos soma e é chamado coletivamente de Normalização de Dados. Ajuda principalmente nos dados coletados de diferentes fontes para serem reorganizados e usados ​​em conjunto. Ele também melhora a legibilidade dos dados para a equipe de negócios e, portanto, fornece uma abordagem mais plug and play para a criação de visualizações de dados .

A Normalização de Dados pode compreender vários estágios em que cada estágio pode ser dividido em diferentes etapas para diferentes fontes de dados. As técnicas ou estágios de normalização de dados mais comuns envolvem:

uma). Remoção de entradas duplicadas

b). Agrupando dados com base na metodologia de agrupamento lógico

c). Criando associações entre pontos de dados relacionados

d). Resolvendo entradas de dados conflitantes

e). Convertendo diferentes conjuntos de dados para um único formato

f). Conversão de dados semiestruturados ou não estruturados em conjuntos de valores-chave

g). Consolidação de dados de várias fontes

h). Conversão de todas as linhas de uma coluna para as mesmas unidades

eu). Dividindo colunas com valores numéricos grandes por potências de 10

j). Atribuindo valores numéricos a colunas categóricas

Esses esforços juntos levam a melhorar a qualidade dos dados em geral e também ajudam a reduzir o processamento necessário nos fluxos de trabalho de negócios onde esses conjuntos de dados são usados. Esses processos podem ser usados ​​para lidar com diferentes tipos de campos, como nomes, endereços, números de telefone, códigos PIN, valores de moeda, distância entre dois pontos e muito mais. Cada empresa define um conjunto de formatos e regras padrão segundo os quais todos os conjuntos de dados que entram no fluxo de dados são normalizados.

Dados brutos podem ser processados ​​de diferentes maneiras com base no conjunto de regras de padronização em vigor. Alguns exemplos de padronização de dados são mostrados na tabela abaixo.

E se você não normalizar seus dados?

Com base na pesquisa realizada pelo Gartner, quase 40% de todos os esforços de negócios são perdidos devido à baixa qualidade dos dados. Dados incorretos ou mal formatados impactam em diferentes etapas dos processos de negócios e prejudicam a eficiência operacional e o gerenciamento de riscos. Quando as decisões baseadas em dados são baseadas em dados defeituosos, a capacidade da empresa de usar os dados a seu favor fica comprometida. Os benefícios de usar big data para decisões de negócios são perdidos quando você não consegue padronizar e ajustar diferentes fontes de dados.

Um dos principais inimigos dos dados utilizáveis ​​são os dados ausentes ou quebrados – linhas em que nem todos os pontos de dados podem estar presentes corretamente. Esses problemas podem surgir devido ao processamento incorreto de dados brutos ou devido a inconsistências nos dados de origem. O outro grande problema de dados que torna os dados inutilizáveis ​​é a quantidade de dados não estruturados que não são divididos em bits utilizáveis.

De acordo com um estudo da Priceonomics, até 55% dos dados coletados pelas empresas não são utilizados . Esses dados não utilizados que foram coletados pelas empresas, mas não puderam ser usados ​​devido a certas restrições, são chamados de dados escuros. Quando perguntados sobre as razões por trás de não poder usar uma fração tão grande dos dados, 66% dos entrevistados escolheram “dados ausentes ou quebrados” como resposta, enquanto 25% optaram por reclamar dos formatos não estruturados.

À medida que as empresas continuam agregando dados de fontes internas e externas, o tamanho dos dados líquidos continua aumentando. Hoje, a maioria das empresas está usando serviços de armazenamento em nuvem por serviços como AWS ou GCP e é fácil esquecer o tamanho das suas contas de infraestrutura. Enquanto a maioria dos serviços cobra com base nas consultas que você realiza e não no tamanho dos dados armazenados, você ainda precisará levar em consideração três coisas:

uma). À medida que o volume de dados cresce, as consultas precisarão analisar cada vez mais dados e levarão mais tempo para serem executadas
b). Como as consultas demoram mais para serem executadas, várias consultas executadas ao mesmo tempo podem levar a um erro de tempo limite
c). À medida que a quantidade de dados analisados ​​para cada consulta aumenta, os custos incorridos para serviços em nuvem aumentariam de forma constante

Os benefícios da normalização de dados

Um dos maiores benefícios da normalização de dados é a capacidade de implementar a segmentação de dados. A segmentação de dados é a capacidade de agrupar dados com base em diferentes parâmetros para que possam ser usados ​​mais facilmente por diferentes equipes internas. Os dados podem ser segmentados por diferentes fatores, como sexo dos clientes, localização (urbana ou rural), tipo de setor e muito mais.

Implementar a segmentação de dados em um grande conjunto de dados, especialmente um que foi compilado pela junção de várias fontes de dados, pode ser uma tarefa assustadora. Será muitas vezes mais fácil se os dados já tiverem sido normalizados. Os benefícios disso são multifacetados:

uma). Se os dados forem normalizados e segmentados, equipes diferentes poderão extrair dados diferentes sem se preocupar com a necessidade de filtrar dados impuros ou quebrados.

b). As empresas podem usar uma abordagem de marketing e publicidade direcionada usando dados segmentados para obter melhores taxas de conversão em seus orçamentos de marketing limitados.

c). Os dados segmentados também podem ajudar as empresas a analisar seus resultados e feedback dos clientes e entender o que deu certo e o que deu errado. Essas informações podem fazer ou quebrar uma empresa com base em se ela é consumida ou deixada na mesa.

Prever o comportamento do cliente e detectar anomalias são alguns dos principais alvos das grandes empresas que analisam grandes volumes de dados e tentam criar modelos preditivos. Os esforços por trás de tais empreendimentos podem ser bastante minimizados se os próprios dados brutos tiverem sido armazenados após a normalização e padronização. Se sua equipe de Data Science está trabalhando em um novo modelo de aprendizado de máquina ou sua equipe de negócios está trabalhando para criar um sistema de recomendação que se compare aos dados da Netflix, dados limpos e normalizados são uma necessidade absoluta como ponto de partida.

Quão ruim as coisas podem ficar?

A normalização de dados pode ser útil quando várias equipes estão usando a mesma fonte de dados ou se comunicando entre si por meio de dados. Quanto maior o número de fontes de dados e quanto maior o número de equipes e indivíduos envolvidos, maiores os riscos de dados não normalizados. Um dos principais eventos históricos que ocorreram com dados não normalizados foi o da sonda Mars de US$ 125 milhões , que foi perdida porque os engenheiros não conseguiram converter valores do sistema inglês para o sistema métrico. As conversões de unidade para manter a uniformidade continuam sendo uma das principais técnicas de normalização de dados.

Suas perdas podem não representar um valor tão alto, mas você pode não conseguir calcular as perdas que ocorrem devido a dados confusos. Ele se infiltraria lentamente em uma das principais razões para a inutilização dos dados. Indiretamente, a porcentagem de dados não utilizados em sua empresa significaria a perda por não se esforçar para normalizar os dados.

Embora tenhamos falado muito sobre normalização e padronização de dados, buscar os dados corretamente é metade do trabalho realizado. Se você extrair dados de fontes externas , seus esforços para normalizações podem ser bastante reduzidos. Nossa equipe da PromptCloud se orgulha em fornecer aos clientes uma solução DaaS (Data as a Service) usando a qual as empresas podem apenas nos fornecer seus requisitos de web scraping e oferecemos os dados em um formato plug and play. Podemos extrair dados de vários sites e fornecer dados de cada um em diferentes contêineres ou por meio de diferentes APIs. Feito isso, você pode escrever seus módulos de normalização de dados para agregar os dados e enriquecê-los – permitindo que sua equipe tome decisões baseadas em dados.