O que é Data Wrangling e como fazê-lo de forma eficaz

Hoje em dia, os dados são o que governam nossas vidas cotidianas, bem como as fortunas dos negócios. Eles podem vir de diversas fontes, em diferentes momentos e estão disponíveis em diferentes formatos. Dentro desses dados estão informações valiosas esperando para serem coletadas pelos cientistas de dados, mas antes disso eles precisariam dos dados na ordem correta e em um formato consistente para poder realizar a análise.

Para dar sentido a algo encontrado por você em um formato/layout totalmente distorcido, primeiro você deve organizá-lo de uma maneira que remotamente faça sentido e torne viável para análise posterior.

É exatamente aí que a disputa de dados entra em cena.

Com a ajuda da limpeza, estruturação e unificação de dados confusos e complexos em conjuntos, a organização de dados garante que os dados se tornem fáceis de acessar e analisar. Ele garante que não haja uma pilha de dados desordenada durante a análise. Isso é necessário porque, se houver pelo menos um elemento fora do lugar durante essa etapa, a análise seguirá um curso errado, levando a resultados incorretos, tornando todo o processo contraproducente e fútil.

Existem certas etapas distintas no pré-processamento de dados:

1. Limpeza de dados
2. Integração de dados
3. Transformação de dados
4. Redução de dados

O pré-processamento de dados é um pré-requisito necessário para a disputa de dados. A disputa de dados é usada para converter dados brutos em um formato conveniente para consumo.

Também conhecido como data munging, esse método segue algumas etapas, como:

1 – Extraindo dados de várias fontes,

2 – Classificando dados usando algoritmos,

3 – Reduzindo dados a pedaços discerníveis e

4 – Armazená-los em um banco de dados pronto para análise posterior.

Diferença entre ETL/Wrangling de dados:

ETL, que é a abreviação de Extract, Transform and Load, é uma ferramenta usada para extrair dados de bancos de dados e colocá-los em outro banco de dados mais relevante. Devido à sua semelhança, no sentido de que ambos auxiliam na classificação de dados, ETL e Data Wrangling são frequentemente confundidos.

Aqui estão algumas diferenças que demarcam a semelhança entre os dois e, assim, ajudam você a entender melhor a disputa de dados.

1. A base de usuários é diferente:

A disputa de dados atende à crença de que as pessoas que conhecem e entendem os dados devem ser as que exploram e preparam os dados. Isso significa que ele é adaptado para analistas de negócios, usuários de linha de negócios, gerentes e muitos outros como esses. Pelo contrário, o ETL está focado em usuários finais baseados em TI que recebem requisitos de seus colegas de negócios. Eles são obrigados a implementar pipelines usando ferramentas ETL para entregar os dados desejados aos sistemas em um formato especificado.

2. Os dados organizados são diferentes

A ocorrência de soluções de disputa de dados surgiu por necessidade, pois os dados são gerados em um ritmo vertiginoso nos dias de hoje. Muitos dos dados com os quais os analistas de negócios precisam lidar vêm em vários formatos e são muito grandes ou complexos para trabalhar usando ferramentas tradicionais como o Excel. A disputa de dados fornece a solução certa para esse problema, pois foi projetada especificamente para lidar com uma ampla variedade de dados de qualquer complexidade.

O ETL, por outro lado, é feito para lidar com dados geralmente bem estruturados. Não é feito para processar dados grandes ou complexos ou que requeiram extração e derivação.

3. Os casos de uso são diferentes

Os casos de uso quando se trata de disputa de dados são de natureza mais exploratória e são conduzidos por empresas ou departamentos menores antes de serem lançados em algo importante, como uma organização. Os usuários de manipulação de dados geralmente estão tentando trabalhar com novas fontes de dados ou novas combinações de fontes de dados. O ETL extrai, transforma e carrega dados em um data warehouse centralizado que pode ser usado para relatórios e análises, conforme a necessidade.

Papel da disputa de dados no processo de análise

O grau em que os dados são úteis depende em grande parte da capacidade da pessoa de discuti-los. E embora haja um avanço considerável na tecnologia, os analistas estão lutando para trabalhar com conjuntos grandes e complexos de dados brutos. Observou-se que organizar os dados em pedaços discerníveis consome pelo menos 50-80% do tempo de um analista. É por isso que a disputa de dados é uma benção.

A disputa de dados é, como você já deve saber, é a capacidade de transformar dados brutos e confusos em algo que seja viável de ser analisado. É por causa dessa natureza fundamental da disputa de dados que agora ela se tornou o front-end completo dos processos analíticos em todo o mundo.

Os dados modernos são compostos por conjuntos de dados que contêm variáveis ​​de diferentes tamanhos e classes. Muitos cálculos matemáticos e estatísticos operam em diferentes tipos de dados. A disputa de dados alinha tudo isso em uma sequência de dados compreensível que pode ser facilmente processada e analisada por ferramentas.

Como melhorar a eficácia do Data Wrangling?

Considerando a importância do Data Wrangling para o aspecto analítico das coisas, melhorar sua eficiência é de primordial importância. Quanto mais precisos forem os resultados gerados, a disputa de dados de cortesia, mais eficientes serão as estratégias feitas à luz dos dados dele emanados.

1. Mapeamento de dados

Os dados de mapeamento são muitas vezes vistos como a mais árdua das tarefas e são uma das maiores causas de atrasos e erros. Uma das maneiras de lidar com isso é brincar com os dados. Isso pode não parecer tão benéfico economicamente, mas essa é uma das melhores maneiras de reduzir o tempo gasto no mapeamento de dados. Os laboratórios de dados podem ser úteis onde os analistas de dados têm a oportunidade de usar possíveis feeds de dados e variáveis ​​para saber quais são realmente preditivos ou úteis para análise ou modelagem.

2. Recrutamento de especialistas em dados que não são de TI

A incorporação de especialistas em dados que não são de TI é um movimento que as empresas modernas deixaram de fazer e que levou a todo o enigma em primeiro lugar. Embora seja verdade que os dados precisam de analistas e especialistas, também precisam dos serviços de especialistas de modelagem de dados, qualidade de dados e também de metadados.

3. Entregue valor para justificar o investimento

É necessário investigar os requisitos de dados para poder esboçar decisões que possam ajudar a pontuar maior potencial e valor de negócios. Isso, no entanto, tem que ser muito preciso na natureza e nada pode ser deixado em pura aleatoriedade. Fornecer valor é um termo que os líderes usam hoje em dia em vez do termo “casos de uso”.

Que outras etapas você segue para habilitar a organização de dados eficaz? Escreva-nos e deixe-nos saber