O que é limpeza de dados (data cleansing)?

O objetivo da limpeza de dados é ajudar a garantir que os dados sejam precisos, completos, consistentes e utilizáveis para análise ou tomada de decisão.

Os processos de limpeza de dados visam lidar com problemas comuns de qualidade de dados, como duplicatas, valores ausentes, inconsistências, erros de sintaxe, dados irrelevantes e erros estruturais.

A limpeza de dados também é um componente essencial do gerenciamento eficaz de dados, o que ajuda a garantir que os dados permaneçam precisos, seguros e acessíveis em todas as fases de seu ciclo de vida.

Dados de alta qualidade ou "limpos" são cruciais para adotar efetivamente a inteligência artificial (IA) e ferramentas de automação. As organizações também podem usar a IA para ajudar a agilizar o processo de limpeza de dados.

As organizações com dados limpos e bem gerenciados estão melhor equipadas para tomar decisões confiáveis, baseadas em dados, responder rapidamente às mudanças do mercado e agilizar as operações de fluxo de trabalho.

A limpeza de dados é um componente integral da ciência de dados, pois é um primeiro passo essencial para a transformação de dados: a limpeza de dados melhora a qualidade de dados, e a transformação de dados converte esses dados brutos de qualidade em um formato utilizável para análise.

A transformação de dados permite que as organizações liberem todo o potencial dos dados para utilizar business intelligence (BI), data warehouse e análise de dados de big data. Se os dados de origem não estiverem limpos, os resultados dessas ferramentas e tecnologias podem ser pouco confiáveis ou imprecisos, levando a decisões ruins e ineficiências.

Da mesma forma, dados limpos também fundamentam o sucesso da IA e aprendizado de máquina (ML) em uma organização. Por exemplo, a limpeza de dados ajuda a garantir que os algoritmos de aprendizado de máquina sejam treinados com conjuntos de dados precisos, consistentes e sem viés. Sem essa base de dados limpos, os algoritmos poderiam produzir previsões imprecisas, inconsistentes ou tendenciosas, reduzindo a eficácia e a confiabilidade da tomada de decisões.

Os principais benefícios da limpeza de dados incluem:

• Tomada de decisão informada
• Maior produtividade
• Eficiência de custos
• Conformidade e segurança de dados
• Desempenho aprimorado do modelo
• Consistência de dados aprimorada

Decisões baseadas em dados limpos e de alta qualidade têm mais probabilidade de serem eficazes e alinhadas com os objetivos do negócio. Em contraste, decisões de negócios baseadas em dados sujos, com dados duplicados, erros tipográficos (typos) ou inconsistências, podem resultar em desperdício de recursos, oportunidades perdidas ou equívocos estratégicos.

Os dados limpos permitem que os funcionários gastem menos tempo corrigindo erros e inconsistências, acelerando o processamento de dados. Dessa forma, as equipes têm mais tempo para se concentrar na análise de dados e em insights.

A baixa qualidade dos dados pode levar a erros onerosos, como excesso de inventário devido a registros duplicados ou a interpretações equivocadas do comportamento do cliente devido a dados incompletos. A limpeza de dados ajuda a prevenir esses erros, economizando dinheiro e reduzindo riscos operacionais.

A limpeza de dados pode ajudar as organizações a cumprir as regulamentações de proteção de dados, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia, mantendo os dados precisos e atualizados. Isso também previne a retenção acidental de informações redundantes ou sensíveis, reduzindo os riscos de segurança.

A limpeza de dados é essencial para treinar modelos de aprendizado de máquina eficazes. Dados limpos melhoram a precisão dos resultados e ajudam a garantir que os modelos se generalizem bem para novos dados, levando a previsões mais robustas.

A limpeza de dados ajuda a garantir que os dados combinados sejam consistentes e utilizáveis entre os sistemas, prevenindo problemas que podem surgir de formatos ou padrões de dados conflitantes. Isso é importante para a integração de dados, onde dados limpos e padronizados ajudam a assegurar que sistemas díspares possam se comunicar e compartilhar dados de forma eficaz.

A limpeza de dados tipicamente começa com a avaliação dos dados. Também conhecida como data profiling, essa avaliação envolve a revisão de um conjunto de dados para identificar problemas de qualidade que necessitam de correção. Quando identificados, as organizações podem empregar várias técnicas de limpeza de dados, incluindo:

• Padronização
• Lidar com valores discrepantes
• Deduplicação de dados
• Lidar com valores ausentes
• Validação de dados

As inconsistências surgem quando os dados são representados em formatos ou estruturas diferentes dentro do mesmo conjunto de dados. Por exemplo, uma discrepância comum é o formato de data, como “MM-DD-AAAA” versus “DD-MM-AAAA.” Padronizar os formatos e as estruturas pode ajudar a garantir a uniformidade e a compatibilidade para uma análise precisa.

Valores discrepantes são pontos de dados que se desviam significativamente dos demais em um conjunto de dados, causados por erros, eventos raros ou verdadeiras anomalias. Esses valores extremos podem distorcer a análise e a precisão dos modelos ao enviesar médias ou tendências.

Profissionais de gerenciamento de dados podem lidar com os valores discrepantes avaliando se são erros de dados ou valores significativos. Em seguida, podem decidir manter, ajustar ou remover esses valores discrepantes com base na relevância para a análise.

Deduplicação de dados é um processo de simplificação no qual os dados redundantes são reduzidos pela eliminação de cópias extras da mesma informação. Registros duplicados ocorrem quando o mesmo ponto de dado é repetido devido a problemas de integração, erros manuais na entrada de dados ou falhas do sistema. Duplicatas podem inflar os conjuntos de dados ou distorcer a análise, levando a conclusões imprecisas.

Valores ausentes surgem quando pontos de dados estão faltando devido à coleta de dados incompleta, erros de input ou falhas do sistema. Essas lacunas podem distorcer a análise, reduzir a precisão do modelo e limitar a utilidade do conjunto de dados. Para lidar com isso, profissionais de dados podem substituir os dados ausentes por dados estimados, remover entradas incompletas ou sinalizar os valores ausentes para investigação adicional.

Uma avaliação final ao término do processo de limpeza de dados é crucial para verificar se os dados estão limpos, precisos e prontos para análise ou visualização.

A validação de dados frequentemente envolve o uso de inspeção manual ou ferramentas automatizadas de limpeza de dados para verificar se restam erros, dados inconsistentes ou anomalias.

Cientistas de dados, analistas de dados, engenheiros de dados e outros profissionais de gerenciamento de dados podem realizar técnicas de limpeza de dados por meio de métodos manuais, como inspeção visual, referências cruzadas ou tabelas dinâmicas em planilhas do Microsoft Excel.

Eles também podem usar linguagens de programação, como Python, SQL e R, para executar scripts e automatizar o processo de limpeza de dados. Muitas dessas abordagens não tem suporte para ferramentas de código aberto, que oferecem flexibilidade e soluções de custo eficaz para organizações de todos os tamanhos.

No entanto, a IA também pode ser usada para ajudar a automatizar e otimizar várias etapas de limpeza de dados, incluindo:

• Analisando dados de origem: ferramentas de limpeza de dados alimentadas por IA podem identificar automaticamente padrões, anomalias e inconsistências em dados de origem. A IA também pode sugerir regras de negócios relevantes analisando tendências e relacionamentos de dados, reduzindo esforços manuais na definição dessas regras. Por exemplo, a IA pode identificar que uma coluna de números de telefone geralmente tem códigos de área ausentes e, então, sugerir uma regra para padronização.

• Padronizando dados: técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) podem padronizar textos não estruturados, como a formatação de endereços ou descrições de produtos. Modelos de aprendizado de máquina também podem identificar e recomendar formatos consistentes para dados, como datas ou moedas. Geradores de expressões regulares impulsionados por IA podem automatizar a detecção e normalização de formatos inconsistentes.

• Consolidando duplicatas: modelos de IA baseados em regras ou aprendizado podem determinar qual registro deve ser mantido ao eliminar duplicatas, levando em consideração fatores como precisão, atualização ou confiabilidade. Por exemplo, os modelos podem priorizar determinados campos com base no contexto, como preservar o endereço de e-mail mais recente no registro consolidado.

• Aplicação de regras: modelos de IA podem automatizar a criação e a aplicação de regras de limpeza de dados ao aprender com correções históricas e feedback dos usuários. Eles podem aplicar essas regras dinamicamente a vários conjuntos de dados, garantindo a consistência entre sistemas. Além disso, sistemas de IA podem gerar regras personalizadas para setores ou domínios específicos, como números de identificação de imposto sobre valor agregado (VAT) na União Europeia.