O que é a Transformação de Dados?

Definição da transformação dos dados

A transformação de dados é o processo de análise que consiste em converter dados de um formato, estrutura ou valor para outro. Trata-se de um passo fundamental na integração e gestão de dados, concebido para assegurar que os valores dos dados são precisos, coerentes e compatíveis com os requisitos analíticos ou do sistema-alvo.

Essa conversão pode envolver uma variedade de atividades e prazos de processamento, incluindo a limpeza de dados para remover erros ou inconsistências, a reformatação para corresponder a esquemas específicos, a derivação de novos atributos de dados de outros já existentes ou a agregação de valores de dados para fornecer exibições resumidas.

Em última análise, o objetivo da análise da transformação de dados é melhorar a qualidade, a capacidade de utilização e o valor dos dados, adaptando-os a um fim específico, como o acesso a um armazém de dados, a utilização de uma aplicação de inteligência empresarial ou a preparação dos mesmos para modelos de machine learning. Preenche a lacuna entre fontes de dados brutas e muitas vezes diferentes e as informações refinadas necessárias a uma tomada de decisões esclarecedora.

As transformações de dados podem ser categorizadas de forma genérica com base nos seus objetivos principais e na natureza das alterações que aplicam aos dados.

A compreensão destes tipos ajuda a selecionar os métodos mais adequados para os desafios específicos a nível de dados. As categorias mais comuns consistem em preparar valores de dados para integração com outros conjuntos de dados e em reformular a sua estrutura inerente para uma melhor análise ou armazenamento.

Transformações de Integração de Dados

As transformações da integração de dados concentram-se principalmente na combinação e consolidação de valores de dados de fontes diferentes para criar um conjunto de dados unificado e consistente.

Ao reunir informações provenientes de diferentes sistemas, bases de dados ou aplicações, estas transformações garantem a compatibilidade e a coerência. Uma transformação comum da integração é a consolidação ou agregação dos dados, em que os dados provenientes de vários registos ou fontes são resumidos; por exemplo, o cálculo do total de vendas através da fusão de valores de bases de dados regionais para análise.

Outra técnica chave é a junção, que envolve fundir linhas de duas ou mais tabelas com base em colunas relacionadas, interligando efetivamente conjuntos de dados distintos.

A conversão de tipos de variáveis de dados é também crucial, garantindo que valores de dados como datas ou números estão em um formato consistente em todas as fontes. Considere inteiros, ou tipos int, com int usado quando necessário e não usando um campo de texto quando int é mais apropriado.

Técnicas de estruturação de dados

As técnicas de estruturação de dados modificam o esquema, o layout ou a organização dos próprios dados, em vez de apenas seus valores ou formato em relação a outros conjuntos de dados e valores. Estas transformações têm como objetivo tornar os valores dos dados mais adaptados a modelos analíticos, sistemas de armazenamento ou requisitos de reporting específicos.

Uma técnica de estruturação fundamental é a filtragem, que envolve a seleção de linhas ou colunas específicas com base em critérios definidos, limitando assim o conjunto de dados a informações relevantes. A classificação organiza as variáveis de dados numa ordem específica, o que pode ser importante para a análise ou apresentação.

A derivação é outra técnica potente em que os novos atributos de dados são criados a partir de atributos existentes, como o cálculo de uma idade a partir de uma data de nascimento ou a criação de uma margem de lucro a partir dos dados de receitas e custos.

Pivotante e sem pivotante são transformações que rodam dados entre formatos largos e longos, o que pode ser crítico para certos tipos de ferramentas de análise ou de gráficos.

Importância da transformação dos dados na empresa

Variáveis de dados em qualquer formato são muitas vezes aclamadas como o novo petróleo, mas assim como o petróleo bruto, os dados brutos precisam de refinamento, exigindo que ele desbloqueie seu verdadeiro valor e insights. O código de transformação de dados é um processo de refinação crítico. A sua importância nos negócios não pode ser exagerada, uma vez que tem um impacto direto na qualidade dos conhecimentos, na eficiência das operações e na capacidade de tomar decisões estratégicas informadas.

Ao converter os dados confidenciais num formato de valores consistente, fiável e utilizável, as empresas podem utilizar a sua capacidade de código para obterem vantagens competitivas e alcançarem os objetivos de que precisam.

Casos de uso em análise de negócios

As aplicações da transformação de dados são gerais e fazem parte integrante de uma análise comercial eficaz:

• Inteligência empresarial: Um dos principais casos de uso destas técnicas é o dos serviços de business intelligence e cloud analytics. Transformamos os feeds de dados em ferramentas de BI para gerar dashboards e relatórios precisos, oferecendo uma visibilidade clara dos principais indicadores de desempenho e métricas operacionais.
   
• Armazenamento de dados A transformação dos dados também é fundamental para o armazenamento de dados. Os dados de múltiplos sistemas operativos são transformados e carregados num armazém de dados central, criando um repositório histórico de dados limpos e integrados, adequados para análise de tendências e consultas complexas.
   
• Campanhas de marketing: Além disso, na análise de campanhas de marketing, as informações sobre dados oriundos de diferentes canais (redes sociais, e-mail, análise de dados da Internet ) são transformadas para normalizar métricas como as taxas de compromisso e de conversão, permitindo uma avaliação precisa da eficácia das campanhas e do retorno do investimento.
   
• Conformidade A conformidade regulatória e a auditoria requerem frequentemente técnicas que transformam os dados em formatos específicos mandatados pelos órgãos de gestão, assegurando que as empresas cumprem as normas legais e do sector.

Finalmente, os campos em expansão da análise preditiva e do machine learning dependem fortemente de dados de alta qualidade e bem estruturados; os processos de transformação como a normalização, a escalabilidade das funcionalidades e a codificação de variáveis categóricas são passos essenciais de pré-processamento para construir modelos eficazes.

Desafios associados à transformação de dados

Apesar dos seus claros benefícios e ideias úteis, o processo do código de transformação dos dados insights não está isento de obstáculos. Os problemas iniciais de qualidade dos dados constituem frequentemente um desafio importante. Os valores dos dados de origem podem ser atormentados por inconsistências, valores em falta, imprecisões ou informações desatualizadas que necessitam de esforços de limpeza antes mesmo de uma transformação significativa poder começar.

A complexidade das transformações necessárias pode também levantar dificuldades: a tradução de regras empresariais complexas em lógicas de transformação precisas, especialmente quando se trata de estruturas e formatos de dados diversificados, exige conhecimentos especializados e um planeamento cuidadoso.

A escalabilidade é outra preocupação crítica. À medida que os volumes de dados e a velocidade continuam a crescer exponencialmente, os processos de transformação devem ser concebidos para lidar com este aumento de carga de forma eficiente, sem que se tornem estrangulamentos.

Muitas vezes, isto requer a utilização de uma infraestrutura robusta e de algoritmos otimizados. O custo e a intensidade de recursos da transformação de dados podem também ser substanciais, envolvendo investimentos em software especializado, engenheiros de dados qualificados e um tempo de processamento considerável.