O mundo dos dados é profundo, complexo e está sempre em expansão. É fácil entender por que ter os dados corretos pode fazer toda a diferença nos negócios. Os líderes empresariais dependem de dados e informações para tomar decisões de negócios.
Quando esta informação está incorreta, pode levar a quedas significativas, oportunidades perdidas e riscos desnecessários. O processo de disputa de dados existe para garantir que os dados estejam prontos para automação e aprendizado de máquina para combater isso.
Mas a natureza demorada da disputa de dados pode significar que as suas decisões de negócios podem ser adiadas e causar consequências indesejáveis. As ferramentas de automação ajudaram a resolver o processo lento e muitas vezes manual de disputa de dados. Vamos dar uma olhada em como funciona e o que as ferramentas de automação podem fazer por você
1. O que é organização de dados?
2. Importância de uma boa organização de dados
3. Como abordar a organização de dados
4. Atividades de organização de dados de seis núcleos
5. Metas de organização de dados
6. Conclusão
O que é disputa de dados?
A disputa de dados refere-se ao processo de limpeza, organização e enriquecimento de dados brutos para que possam ser usados prontamente para a tomada de decisões. Dados brutos são qualquer informação do repositório que ainda não foi processada ou integrada em um sistema. Pode vir na forma de texto, imagens e registros de banco de dados, por exemplo.
A disputa de dados, também chamada de manipulação de dados, tende a ser o aspecto mais demorado do processamento de dados. Os cientistas de dados observam que a conclusão pode levar cerca de 75% do tempo. É demorado porque é essencial ser preciso, já que esses dados são extraídos de várias fontes e frequentemente usados por ferramentas de automação para aprendizado de máquina.
A disputa de dados inclui:
- Pegar dados de diferentes fontes e colocá-los em um só lugar
- Reunindo os dados
- Limpeza de dados para compensar elementos ausentes ou imprecisões
Importância de uma boa organização de dados
Em termos mais simples, a disputa de dados é crucial porque é a única maneira de tornar os dados brutos utilizáveis. Muitas vezes, em um ambiente prático de negócios, as informações do cliente ou financeiras vêm em partes diferentes de departamentos diferentes. Às vezes, essas informações são armazenadas em vários computadores, em planilhas diferentes e em sistemas diferentes, incluindo sistemas legados, levando à duplicação de dados, dados incorretos ou dados que não podem ser encontrados para uso. Para criar uma imagem completa do que está acontecendo em uma empresa, é melhor ter todos os dados em um local centralizado para que possam ser usados. Esta é apenas uma maneira pela qual as ferramentas de automação de dados ajudam no processo de organização de dados.
Uma boa disputa de dados envolve reunir dados brutos e também compreender o contexto de negócios dos dados. Dessa forma, um bom organizador de dados será capaz de interpretar, limpar e transformar dados em insights valiosos. Você pode aproveitar um software de automação de dados como o SolveXia para ajudar a eliminar dados desconectados e mapeá-los perfeitamente em sua empresa, pois ele coleta dados de várias fontes e sistemas para que possam ser processados com precisão para relatórios e fornece análises e insights em tempo real, ao mesmo tempo que melhora conformidade.
As ferramentas de automação também reduzem erros, mapeiam processos para reduzir a dependência crítica de pessoal, eliminam tarefas manuais de baixo valor, para que a equipe possa se concentrar nas tarefas de alto valor que importam, e economizam tempo dos funcionários para que possam fornecer mais e melhores insights para o negócio .
Como abordar a organização de dados
Você pode abordar a disputa de dados como fazia no passado, contratando um analista de dados para realizar o trabalho manualmente. Porém, os dados estão crescendo o tempo todo e uma abordagem manual não é escalonável ou eficiente. Embora a codificação e a engenharia funcionem, até certo ponto, elas não são escalonáveis tão bem quanto uma ferramenta de software automatizada. Assim como você usa soluções de tecnologia em departamentos como marketing para ajudar no marketing automatizado por e-mail, você pode usar soluções de tecnologia de automação de dados para ajudar a gerenciar e utilizar seus dados brutos para obter insights.
Atividades de organização de dados de seis núcleos
Não importa como você aborda a disputa de dados, por meio de codificação manual ou sistemas de software, há uma abordagem de 6 etapas usada para concluir o processo de disputa de dados. Essas atividades principais incluem:
1. Descobrindo
É aqui que você tenta entender os dados e do que se trata. Antes de limpar os dados ou preencher as informações que faltam, é crucial saber para que serão usados os dados. Com esse conhecimento, você consegue organizar melhor as informações. Depois de entender por que precisa dos dados, você será capaz de determinar a melhor abordagem para analisá-los.
2. Estruturação
Na maioria dos casos, as empresas têm dados armazenados sem organização. Quando os dados são inseridos e provenientes de fontes diferentes, não há estrutura. Como tal, os dados precisam ser reestruturados para serem usados. Com base na etapa um, você pode entender como categorizar e separar os dados com base na finalidade para a qual eles serão usados.
3. Limpeza
Antes de começar a inserir dados em qualquer sistema de software de análise, você precisa ter certeza de que ele está limpo. A limpeza de dados remove duplicatas, valores nulos e depende da formatação para tornar os dados de alta qualidade. Você também desejará padronizar os dados. É aqui que você escreverá todas as informações em uma coluna da mesma maneira, ou seja, “CA”, “Califórnia” e “Califórnia”. A limpeza de dados é crucial para o mapeamento e a precisão dos dados. O software de automação se conecta diretamente aos sistemas e você pode configurar regras para limpeza automática. Os dados do mapa estão eliminando qualquer suposição e economizando muito tempo ao automatizar essa tarefa muito manual e de baixo valor.
4. Enriquecedor
Seus dados estão prontos para serem usados após a limpeza? Isso é para você analisar e decidir. Se você acha que precisa aumentar ou adicionar dados adicionais para torná-los melhores, poderá enriquecer os dados encontrando maneiras de adicionar mais informações. Você pode usar dados existentes para obter informações adicionais. Por exemplo, se você trabalha com seguros e precisa subscrever um seguro residencial, provavelmente desejará conhecer os dados da taxa de criminalidade na cidade para avaliar melhor o risco.
5. Validando
Seus dados podem estar limpos e enriquecidos, mas se não forem precisos, você terá problemas. Para garantir que seus dados sejam válidos e confiáveis, você pode executar uma verificação em todos os dados para garantir que os atributos sejam normalmente distribuídos.
6. Publicação
Para que uma organização use os dados após a conclusão do processo de preparação, é necessário publicar e compartilhar as informações. Isso pode ocorrer na forma de upload dos dados para um software de automação ou armazenamento do arquivo em um local onde a organização saiba que está pronto para ser usado. Também é uma boa ideia documentar as etapas executadas e a lógica usada no processo de organização de dados para referência futura.
Metas de organização de dados
Abordamos muitos aspectos técnicos da disputa de dados, mas o que tudo isso significa na prática? Para entender por que a disputa de dados é tão essencial, vamos dar uma olhada em como as ferramentas de automação ajudam a atingir os objetivos da disputa de dados.
- Reduz o tempo: Conforme mencionado brevemente, os analistas de dados passam grande parte do tempo no processo de organização de dados. Para alguns, isso ocupa a maior parte do tempo. Imagine reunir várias fontes de dados e preencher manualmente os espaços em branco. Ou, mesmo que o código seja usado, leva muito tempo para encadeá-lo com precisão. Uma solução automatizada como a Solvexia pode aumentar a produtividade em 10x por meio da automação.
- Os analistas de dados podem se concentrar na análise: Depois que um analista de dados tiver liberado todo o tempo que, de outra forma, gastaria gerenciando a disputa de dados, ele poderá aproveitar os dados para se concentrar no motivo pelo qual foi contratado – para realizar análises. Com a ajuda de ferramentas de automação, análises de dados e relatórios podem ser criados instantaneamente.
- Melhor tomada de decisões em menos tempo: As decisões de negócios dependem de informações prontamente. Ao utilizar ferramentas de automação para análise e análise de dados, você pode tomar decisões mais informadas rapidamente.
- Inteligência mais aprofundada: Os dados são usados em todos os aspectos dos negócios e impactarão todos os departamentos, desde vendas até marketing e finanças. Ao utilizar dados e organização de dados, você será capaz de entender melhor o status atual do seu negócio e concentrar energia onde quer que os problemas residam.
- Dados precisos e acionáveis: Com uma boa disputa de dados, você terá a tranquilidade de saber que seus dados estão corretos e, por sua vez, poderá confiar neles para agir.
A disputa de dados é um componente necessário de qualquer negócio. É usado para transformar dados brutos em informações acionáveis. Esse fluxo de trabalho essencial foi feito manualmente, mas não precisa ser assim.
Com a disputa manual de dados, seu analista de dados fica atolado, transformando dados e preenchendo lacunas, em vez de gastar um tempo valioso realizando análises. Considere uma ferramenta de automação de dados como SolveXia para ajudá-lo com organização de dados, gerenciamento de dados e análises automatizadas para impulsionar seu processo de tomada de decisão, com insights mais precisos e precisos e análises e relatórios em tempo real.
