Criação de perfil de dados 101

Agora os requisitos para qualidade dos dados estão ficando cada vez mais altos. Como analisar rapidamente a qualidade dos dados de um relatório com centenas de milhões de dados? Neste artigo, compartilharemos com você o método de criação de perfil de dados usado em nossos testes. Antes de mergulhar em nosso artigo, vamos descobrir o que é criação de perfil de dados primeiro.

O que é criação de perfil de dados?

Definição de Perfil de Dados da Wikipédia: O perfil de dados é o processo de examinar os dados disponíveis em uma fonte de dados existente e coletar estatísticas e informações sobre esses dados. Esse processo leva a uma visão geral precisa dos dados existentes para garantir que quaisquer discrepâncias, possíveis riscos ou tendências sejam identificados. As empresas podem usar os principais insights obtidos durante o processo de perfil de dados para sua própria vantagem.

O que é criação de perfil de dados?

Por que você precisa de criação de perfil de dados?

Ele ajuda você a descobrir, compreender e organizar seus dados. Ele deve ser uma parte importante de como sua organização lida com seus dados por uma série de razões.

Primeiro, o perfil de dados ajuda a cobrir os fundamentos dos dados e a verificar se as informações na tabela correspondem à descrição. Em segundo lugar, ele pode ajudar você a ter uma melhor compreensão dos seus dados por meio da revelação de relacionamentos entre diferentes bancos de dados, aplicativos de origem ou tabelas. Além de descobrir pedaços ocultos de informações ocultas em seus próprios dados, o perfil de dados também pode ajudar você a garantir que seus dados estejam em conformidade com as medidas estatísticas padrão e as regras comerciais específicas da sua empresa.

Quais são os diferentes tipos de criação de perfil de dados?

Muitas das técnicas ou processos de criação de perfil de dados usados hoje podem ser divididos em três categorias amplas: descoberta de estrutura, descoberta de conteúdo e descoberta de relacionamento. No entanto, o objetivo é o mesmo, melhorar a qualidade dos dados e obter maior compreensão dos dados.

• Descoberta de estrutura: Também conhecida como análise estrutural, ela verifica se os dados que você tem são consistentes e bem formados. A descoberta estrutural também examina estatísticas básicas simples nos dados. Você pode obter insights sobre a validade dos dados usando estatísticas como mínimo e máximo, média, mediana, moda e diferença padrão.
• Descoberta de conteúdo: Este é o processo de olhar mais de perto os vários elementos do banco de dados para verificar a qualidade dos dados, o que pode ajudar você a encontrar áreas que contêm valores nulos ou valores incorretos ou ambíguos. Muitos gerenciamento de dados as tarefas começam com a contabilização de todas as entradas inconsistentes e ambíguas em um conjunto de dados. O processo padronizado de descoberta de conteúdo desempenha um papel importante na resolução desses pequenos problemas.
• Descoberta de relacionamento: Envolve descobrir os dados que estão sendo usados e tentar entender melhor as conexões entre os conjuntos de dados. O processo começa com a análise de metadados para identificar relacionamentos-chave entre dados e restringir conexões entre campos específicos, especialmente onde os dados se sobrepõem. Este processo pode ajudar a reduzir alguns dos problemas que surgem em armazéns de dados ou outros conjuntos de dados quando os dados estão desalinhados.

Quais são os benefícios da criação de perfil de dados?

Pode trazer uma série de benefícios para empresas ou organizações.

1. Melhore a tomada de decisões com dados de alta qualidade

O perfil de dados é um processo que pode ser usado para garantir que os dados usados pelos usuários sejam da mais alta qualidade. Quando uma empresa usa dados confiáveis e de alta qualidade, ela pode empregar esses dados para capturar informações que podem ter um impacto positivo nos negócios. Essas informações podem vir de diferentes categorias e ser usadas por pessoas em toda a empresa para uma variedade de aplicações. Pode ajudar a identificar possíveis desafios e prever trajetórias de negócios.

2. Gestão ativa de crises

A criação de perfil de dados pode identificar áreas problemáticas e resolvê-las antes que elas se agravem.

3. Tomada de decisão preditiva

Por meio do perfil de dados, até mesmo o menor erro pode evitar que ele se desenvolva em um problema mais sério. As empresas podem entender os vários resultados de vários cenários. Tais capacidades ajudam a entender com precisão o estado da empresa e ajudam a tomar decisões para melhorias de longo prazo.

4. Garanta uma triagem organizada

Os conjuntos de dados geralmente têm diversas fontes de dados em várias fontes. Essas fontes podem ser mídias sociais, pesquisas com clientes e mercados de big data. A criação de perfil permite que os usuários rastreiem os dados de volta à sua fonte, abrindo caminho para a criptografia ideal. Os profissionais podem então analisar uma variedade de conjuntos de dados e referências para garantir que os dados estejam em conformidade com os parâmetros estatísticos padrão e regras de negócios.

Quais são as etapas da criação de perfil de dados?

Por meio do perfil de dados, as organizações estão analisando grandes quantidades de dados em um processo sistemático e repetitivo. O processo é consistente e baseado em métricas fixas. Como os dados são dinâmicos no ambiente de negócios atual, é necessário poder avaliar continuamente sua qualidade. No entanto, o principal problema para as empresas é construir ferramentas internas de perfil de dados e os altos custos envolvidos. Se uma empresa deseja começar a criar perfis de dados, há quatro etapas principais para definir a base certa, estável e consistente.

1. Defina a base com a descoberta

Todo negócio que planeja começar a criar perfis de dados precisa começar com a descoberta. É uma descoberta de estrutura, conteúdo e relacionamento.

2. Etapas da criação de perfil

Na criação de perfil, as organizações começam listando os detalhes de cada conjunto de dados que estão usando. Pense nisso como um conjunto de dados que fornece uma visão clara de todos os conjuntos de dados do usuário. Enquanto empresas maiores dependem de sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP) ou têm plataformas proprietárias de gerenciamento de dados, as menores tendem a usar opções como planilhas. Quando a criação de perfil é concluída, os dados podem ser segregados com base em sua utilidade e facilidade de acesso em comparação a outros dados de menor prioridade. Os últimos podem ser armazenados em dispositivos de armazenamento baratos.

3. Padronização de dados

Com a separação de dados e a facilidade de acesso alcançadas, o próximo passo é a padronização abrangente dos dados.

4. Limpeza para melhor padronização

A limpeza de dados é a última etapa após a padronização, que é outro nível de padronização que garante que todo erro de formatação causado pela aplicação das novas regras de padronização seja corrigido. Nesta fase, quaisquer dados corrompidos ou irrelevantes serão excluídos. Uma estratégia de análise robusta e backups robustos podem evitar quaisquer problemas de dados além disso.

Conclusão

Obrigado por ler nosso artigo e esperamos que ele possa ajudá-lo a ter um melhor entendimento do que é criação de perfil de dados. Se você quiser saber mais sobre criação de perfil de dados, gostaríamos de aconselhá-lo a visitar Gudu SQLFlow para maiores informações.

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