O que é estruturação de dados?

Estruturação de dados é o processo de limpeza, estruturação e enriquecimento de dados brutos para serem usados em ciência de dados, aprendizado de máquina (ML) e outras aplicações baseadas em dados.

Também conhecida como transformação de dados ou preparação de dados, a estruturação de dados é uma forma de lidar com problemas de qualidade de dados, como missing values, duplicatas, valores discrepantes e inconsistências de formatação. O objetivo da estruturação de dados é transformar dados brutos, não estruturados ou problemáticos em conjuntos de dados limpos que possam ser analisados de forma eficaz. A estruturação de dados ajuda cientistas de dados, analistas de dados e outros usuários corporativos a aplicar dados de forma a apoiar a tomada de decisões informada.

Atualmente, as organizações têm acesso a uma avalanche de dados de diferentes fontes. No entanto, esses dados brutos podem ser confusos, inconsistentes ou inadequados para uso com vários processos e ferramentas que os transformem em insights valiosos. Sem a estruturação de dados adequada, os resultados da análise de dados podem ser enganosos. As empresas podem tirar conclusões imprecisas e tomar decisões de negócios erradas.

A estruturação de dados é uma maneira fundamental de apoiar resultados de alta qualidade. Ela transforma e mapeia dados por meio de uma série de etapas para se tornarem limpos, consistentes, confiáveis e úteis para a aplicação pretendida. Os conjuntos de dados resultantes são usados para tarefas, como criar modelos de aprendizado de máquina, realizar análise de dados, criar visualizações de dados, gerar relatórios de business intelligence e tomar decisões executivas informadas.

À medida que as tecnologias baseadas em dados, incluindo inteligência artificial (IA), avançam mais, a estruturação de dados se torna mais importante. Os modelos de IA são tão bons quanto os dados com os quais são treinados.

O processo de estruturação de dados ajuda a garantir que as informações usadas para desenvolver e aprimorar os modelos sejam precisas. Isso melhora a interpretabilidade, pois dados limpos e bem estruturados são mais fáceis de entender por humanos e algoritmos. Ele também auxilia na integração de dados, facilitando a combinação e interconexão de informações de fontes díspares.

O processo de estruturação de dados normalmente envolve estas etapas:

• Descoberta
• Estruturação
• Limpeza
• Enriquecimento
• Validação

Esse estágio inicial se concentra na avaliação da qualidade do conjunto de dados completo, incluindo fontes de dados e formatos de dados. Os dados são provenientes de bancos de dados, interfaces de programação de aplicativos (APIs), arquivos CSV, raspagem da web ou outras fontes? Como ele é estruturado? Como ele será usado?

O processo de descoberta destaca e lida com problemas de qualidade, como dados ausentes, inconsistências de formatação, erros ou vieses e valores discrepantes que podem distorcer a análise. As descobertas geralmente são documentadas em um relatório de qualidade de dados ou em um documento mais técnico, conhecido como relatório de criação de perfis de dados, que inclui estatísticas, distribuições e outros resultados.

A etapa de estruturação de dados, às vezes chamada de transformação de dados, concentra-se na organização dos dados em um formato unificado para que sejam adequados para análise. Envolve:

• Agregação: combinação de linhas de dados usando estatísticas resumidas e agrupamento de dados com base em determinadas variáveis.
  
  
• Pivoteamento: deslocamento de dados entre linhas e colunas ou transformação de dados em outros formatos para prepará-los para uso.
  
  
• União: combinação de dados de várias tabelas e combinação de informações relacionadas de fontes díspares.
  
  
• Conversão do tipo de dados: alteração do tipo de dados de uma variável para ajudar na realização de cálculos e na aplicação de métodos estatísticos.

A limpeza de dados envolve lidar com missing values, remover duplicatas e corrigir erros ou inconsistências. Esse processo também pode envolver a suavização de dados "ruidosos", ou seja, a aplicação de técnicas que reduzem o impacto de variações aleatórias ou outros problemas nos dados. Ao fazer a limpeza, é importante evitar a perda desnecessária de dados ou a limpeza excessiva, que pode remover informações valiosas ou distorcer os dados.

O enriquecimento de dados envolve a adição de novas informações aos conjuntos de dados existentes para aumentar seu valor. Às vezes chamado de aumento de dados, envolve avaliar quais informações adicionais são necessárias e de onde elas podem vir. Em seguida, as informações adicionais devem ser integradas ao conjunto de dados existente e limpas da mesma forma que os dados originais.

O enriquecimento de dados pode envolver a coleta de dados demográficos, geográficos, comportamentais ou ambientais relevantes para o caso de uso pretendido. Por exemplo, se o projeto de estruturação de dados estiver relacionado às operações da cadeia de suprimentos, o enriquecimento de dados de remessas com informações meteorológicas pode ajudar a prever atrasos.

Essa etapa envolve verificar a precisão e consistência dos dados estruturados. Primeiro, devem ser estabelecidas regras de validação com base na lógica de negócios, restrições de dados e outras questões. Em seguida, são aplicadas técnicas de validação, como:

• Validação de tipo de dados: ajudar a garantir os tipos de dados corretos.
  
  
• Verificações de intervalo ou formato: verificar se os valores estão dentro dos intervalos aceitáveis e seguem determinados formatos.
  
  
• Verificações de consistência: garantir que haja um acordo lógico entre variáveis relacionadas.
  
  
• Verificações de singularidade: confirmar se determinadas variáveis (como números de ID do cliente ou do produto) têm valores únicos.
  
  
• Validação entre campos: verificar relações lógicas entre variáveis (por exemplo, idade e data de nascimento).
  
  
• Análise estatística: identificar valores discrepantes ou anomalias usando estatísticas descritivas e visualizações.

Após uma validação completa, uma empresa pode publicar os dados estruturados ou prepará-los para uso em aplicações. Esse processo pode envolver o carregamento de dados em um data warehouse, a criação de visualizações de dados ou a exportação dos dados em um formato específico para uso com algoritmos de aprendizado de máquina.

O processo de estruturação de dados pode ser demorado, especialmente à medida que o volume de dados complexos continua crescendo. Na verdade, pesquisas sugerem que preparar dados e trabalhar para transformá-los em formas utilizáveis ocupa entre 45% e 80% do tempo de um analista de dados. ^{1 2}

A estruturação de dados exige um certo nível de conhecimento técnico especializado em linguagens de programação, técnicas de manipulação de dados e ferramentas especializadas. Mas, em última análise, ela melhora a qualidade de dados e apoia uma análise de dados mais eficiente e eficaz.

As organizações usam várias ferramentas e tecnologias para estruturar dados de diferentes fontes e integrá-los em um pipeline de dados compatível com as necessidades gerais da empresa. Isso inclui:

• Linguagens de programação
• Planilhas
• Ferramentas especializadas
• Plataformas de big data
• Inteligência artificial

Python e R são amplamente utilizados para tarefas de estruturação de dados, incluindo mineração, manipulação e análise de dados. A linguagem de consulta estruturada (SQL) é essencial para trabalhar com bancos de dados relacionais e gerenciamento de dados.

Os estruturadores de dados usam ferramentas como Microsoft Excel e Google Sheets para limpeza e manipulação básicas de dados, especialmente para conjuntos de dados menores.

As ferramentas de estruturação de dados fornecem uma interface visual para a limpeza e transformação de dados, ajudando a simplificar fluxos de trabalho e automatizar tarefas. Por exemplo, a ferramenta de refinaria de dados disponível nas plataformas IBM pode transformar rapidamente dados brutos em um formato utilizável para análise de dados e outros fins.

As plataformas de big data ajudam a estruturar conjuntos de dados complexos e em grande escala, ao fornecer as ferramentas e os recursos de escalonamento necessários para lidar com o volume e a variedade de big data. Plataformas como o Apache Hadoop e Apache Spark são usadas para estruturar grandes conjuntos de dados. Elas usam tecnologias de big data para transformar informações em um formato utilizável para análise de dados e tomada de decisões de alta qualidade.

A IA é compatível com a estruturação de dados por meio de automação e análise avançada. Modelos e algoritmos de aprendizado de máquina podem ajudar com problemas como detecção e escalonamento de valores discrepantes. Outras ferramentas de IA podem processar grandes conjuntos de dados rapidamente, lidar com transformações em tempo real e reconhecer padrões para orientar os esforços de limpeza. As interfaces deprocessamento de linguagem natural (NLP) permitem que os usuários interajam com os dados de forma intuitiva, o que pode reduzir as barreiras técnicas.