Transformação de dados é um processo essencial no mundo da ciência e análise de dados. Envolve a conversão de dados de um formato ou estrutura para outro, permitindo que eles sejam mais úteis e eficazes para tarefas como análise e modelagem de dados.
Ela pode incluir uma variedade de técnicas, como limpeza, integração, redução e discretização.
Por que a Transformação de Dados é Importante?
A importância da transformação de dados não pode ser subestimada. Ela permite que as organizações utilizem seus dados de maneira mais eficaz, fornecendo insights valiosos que podem ajudar a informar a tomada de decisões e a estratégia de negócios.
Também é crítica para o processo de modelagem de dados, pois pode ajudar a melhorar a precisão e a eficácia dos modelos.
Tipos de Transformação
Normalização
A normalização é um método de transformação de dados que altera a escala dos dados para que eles tenham uma média de zero e um desvio padrão de um.
Padronização
A padronização é semelhante à normalização, mas em vez de transformar os dados para uma escala específica, ela os transforma para ter uma média de zero e um desvio padrão baseado no original.
Transformações Logarítmicas
As transformações logarítmicas são úteis quando há uma grande variação nos dados. Elas podem ajudar a reduzir a variabilidade e a tornar os dados mais gerenciáveis.
Discretização de Dados
A discretização envolve a transformação de dados contínuos em dados discretos, ou seja, dividindo-os em intervalos distintos.
Processo de Transformação de Dados
O processo de transformação de dados geralmente envolve várias etapas, desde a identificação dos dados que precisam ser transformados, até a aplicação da transformação adequada e a verificação dos resultados.
Desafios na Transformação de Dados
Embora a transformação de dados seja um processo valioso, ela também apresenta desafios. Estes podem incluir a necessidade de habilidades técnicas, o tempo necessário para transformar grandes volumes de dados e o risco de erros durante o processo.
É exatamente por isso que aqui na Cherry Pick além de possuirmos uma ferramenta especializada para te ajudar na transformação de dados, também disponibilizamos especialistas com todo o conhecimento necessário para te ajudar nessa jornada.
Exemplos Práticos
Vamos considerar uma empresa de varejo que opera tanto lojas físicas quanto digitais. Esta empresa coleta uma grande quantidade de dados de várias fontes, como transações de vendas, interações de clientes, feedbacks e muito mais.
Para analisar efetivamente esses dados e obter insights úteis, é necessário um processo de transformação de dados.
Padronização de Campos de Documentos
Um exemplo prático de transformação de dados nesta configuração é a padronização de campos em documentos. Suponha que em suas lojas físicas, a empresa coleta os dados dos clientes em papel e os insere manualmente em seu sistema. Por outro lado, as lojas online coletam dados digitalmente. Isso pode levar a inconsistências nos dados.
Por exemplo, o campo “nome do cliente” pode ser preenchido de maneiras diferentes. Alguns podem ter o nome completo, enquanto outros podem ter apenas o primeiro nome ou o sobrenome. A transformação de dados pode padronizar esses campos para que todos os nomes estejam no mesmo formato. Isso permitirá uma análise mais fácil e precisa.
Padronização de Telefones
Outro exemplo de transformação de dados é a padronização de números de telefone. Nos dados coletados, alguns números de telefone podem estar no formato local, enquanto outros podem estar no formato internacional. A transformação de dados pode padronizar todos os números de telefone para um formato comum. Isso não só facilita a análise dos dados, mas também a comunicação com os clientes.
Formato das Cidades
A empresa também pode precisar padronizar o formato dos nomes das cidades. Por exemplo, uma cidade pode ser listada como “New York” em um conjunto de dados e “NYC” em outro. A transformação de dados pode padronizar essas entradas para que todas as referências à mesma cidade tenham o mesmo formato. Isso é especialmente importante para a análise geográfica e a segmentação de mercado.
Esses são apenas alguns exemplos de como a transformação de dados pode ser usada na prática. Ao padronizar os dados, a empresa de varejo pode garantir que seus relatórios sejam precisos e consistentes, independentemente da fonte dos dados. Isso permitirá uma análise mais eficaz, o que, por sua vez, pode levar a insights valiosos e informar a tomada de decisões.
Principais pontos sobre as transformações de dados
- É um processo essencial que envolve a conversão de dados de um formato ou estrutura para outro, permitindo que eles sejam mais úteis e eficazes para tarefas como análise e modelagem de dados.
- Existem vários tipos de transformações, incluindo normalização, padronização, transformações logarítmicas e discretização de dados.
- É importante porque permite que as organizações utilizem seus dados de maneira mais eficaz, fornecendo insights valiosos que podem ajudar a informar a tomada de decisões e a estratégia de negócios.
- Pode apresentar desafios, incluindo a necessidade de habilidades técnicas, o tempo necessário para transformar grandes volumes de dados e o risco de erros durante o processo.
Com a crescente importância dos dados no mundo dos negócios, é provável que a transformação de dados se torne ainda mais crítica no futuro. Sua empresa precisará ser capaz de transformar e analisar seus dados de forma rápida e eficaz para se manter competitiva.
