O que é um conjunto de dados?

Atualmente, as organizações coletam grandes quantidades de dados de várias fontes, incluindo interações com clientes, transações financeiras, dispositivos de IoT e plataformas de redes sociais.

Para liberar o valor de negócios de todos esses dados, eles devem ser organizados em conjuntos de dados: coleções organizadas que tornam as informações acessíveis para análise e aplicação.

Diferentes tipos de conjuntos de dados armazenam dados de várias formas. Por exemplo, os conjuntos de dados estruturados frequentemente organizam os pontos de dados em tabelas, com linhas e colunas definidas. Os conjuntos de dados não estruturados podem conter vários formatos, como arquivos de texto, imagens e áudio.

Embora nem todos os conjuntos de dados envolvam dados estruturados, eles sempre têm alguma estrutura geral, sejam esquemas definidos ou sintaxe mal organizada em formatos de dados semiestruturados, como JSON ou XML.

Exemplos de conjuntos de dados incluem:

• Conjuntos de dados de atendimento ao cliente que acompanham as interações e as resoluções do suporte.
• Conjuntos de dados de fabricação que monitoram métricas de desempenho de equipamentos.
• Conjuntos de dados de vendas que analisam padrões de transações e comportamento dos consumidores.
• Conjuntos de dados de marketing que medem a eficácia e o engajamento das campanhas.

As organizações frequentemente usam e mantêm vários conjuntos de dados para apoiar várias iniciativas de negócios, incluindo análise de dados e business intelligence (BI).

Big data, em particular, depende de conjuntos de dados complexos e maciços para proporcionar valor. Quando devidamente coletados, gerenciados e analisados usando análise de dados de big data, esses conjuntos de dados podem ajudar a descobrir novos insights e permitir a tomada de decisões baseada em dados.

Nos últimos anos, o surgimento da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina aumentou ainda mais o foco nos conjuntos de dados. As organizações precisam de dados de treinamento abrangentes e bem organizados para desenvolver modelos precisos de aprendizado de máquina e refinar algoritmos preditivos.

De acordo com a Gartner, 61% das organizações relatam ter que evoluir ou repensar seu modelo operacional de dados e análise de dados devido ao impacto das tecnologias de IA.¹

Embora o termo "conjunto de dados" seja frequentemente usado de forma ampla, certas qualidades determinam se uma coleção de dados constitui um conjunto de dados. Geralmente, os conjuntos de dados têm três características fundamentais: variáveis, esquemas e metadados.

• As variáveis representam os atributos ou características específicos que estão sendo estudados dentro do conjunto de dados. Por exemplo, em um conjunto de dados de vendas, as variáveis podem incluir ID do produto, preço e data de compra. As variáveis geralmente servem como inputs para algoritmos de aprendizado de máquina e análises estatísticas.

• Os esquemas definem a estrutura de um conjunto de dados, incluindo as relações e a sintaxe entre suas variáveis. Por exemplo, o esquema de um conjunto de dados tabular pode descrever os formatos do conjunto de dados e os cabeçalhos das colunas, como "data", "valor" e "categoria". Um esquema JSON pode descrever estruturas de dados aninhadas, como perfis de clientes com atributos como "nome", "e-mail" e uma matriz de objetos "histórico de pedidos".

• Os metadados , ou dados sobre dados, fornecem contexto essencial sobre o conjunto de dados, incluindo detalhes sobre sua origem, finalidade e diretrizes de uso. Essas informações ajudam a garantir que os conjuntos de dados permaneçam interpretáveis e se integrem de forma eficaz a outros sistemas.

Nem todas as coleções de dados se qualificam como conjuntos de dados. Acúmulos aleatórios de pontos de dados não relacionados normalmente não constituem um conjunto de dados sem alguma organização e estrutura adequadas para permitir análises significativas.

Da mesma forma, embora interfaces de programação de aplicativos (APIs), bancos de dados e planilhas possam interagir com conjuntos de dados ou contê-los, não são necessariamente conjuntos de dados em si.

As APIs permitem que as aplicações se comuniquem entre si, o que às vezes envolve acessar e trocar conjuntos de dados. Bancos de dados e planilhas são contêineres de informações, que podem incluir conjuntos de dados.

As organizações geralmente trabalham com três tipos principais de conjuntos de dados, normalmente classificados com base no tipo de dados que manipulam:

• Conjuntos de dados estruturados
• Conjuntos de dados não estruturados
• Conjuntos de dados semiestruturados

As organizações frequentemente usam vários tipos de conjuntos de dados em combinação para compatibilidade com estratégias abrangentes de análise de dados. Por exemplo, uma empresa de varejo pode analisar dados de vendas estruturados juntamente com avaliações de clientes não estruturadas e análises da web semiestruturadas para obter melhores insights sobre o comportamento e as preferências dos clientes.

Os conjuntos de dados estruturados organizam as informações em formatos predefinidos, normalmente tabelas com linhas e colunas claramente definidas. Esses conjuntos de dados são fundamentais para muitos processos de negócios críticos, como gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) e gerenciamento de inventário.

Como os conjuntos de dados estruturados seguem esquemas consistentes, eles permitem consultas rápidas e análises confiáveis. Isso os torna ideais para ferramentas de business intelligence e sistemas de geração de relatórios, que exigem dados precisos e quantificáveis.

Exemplos comuns de conjuntos de dados estruturados incluem:

• Registros financeiros organizados em planilhas do Excel com campos definidos para datas, valores e categorias.
• Bancos de dados de clientes com formatos padronizados para informações de contato e histórico de compras.
• Sistemas de inventário que rastreiam quantidades, locais e movimentos de produtos.
• Fluxos de dados de sensores que fornecem métricas uniformes para monitoramento de equipamentos e manutenção preditiva.

Os conjuntos de dados não estruturados contêm informações que não estão em conformidade com os modelos de dados tradicionais ou esquemas rígidos. Embora esses conjuntos de dados exijam ferramentas de processamento mais sofisticadas, eles geralmente contêm insights abundantes que os formatos de dados estruturados não conseguem capturar.

As organizações dependem de conjuntos de dados não estruturados para alimentar modelos de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Esses conjuntos de dados fornecem os diversos dados do mundo real necessários para treinar modelos de IA e desenvolver recursos de análise de dados mais avançados.

Exemplos comuns de conjuntos de dados não estruturados incluem:

• Documentos de texto, como e-mails, relatórios e páginas da web.
• Imagens e vídeos utilizados para treinar modelos de aprendizado de máquina.
• Gravações de áudio de aplicações do mundo real.
• Logs de bate-papo e transcrições de atendimento ao cliente.

Os conjuntos de dados semiestruturados preenchem a lacuna entre dados estruturados e dados não estruturados. Embora não sigam esquemas rígidos, eles incorporam sintaxe ou marcadores definidos para ajudar a organizar as informações em formatos flexíveis, porém analisáveis.

Essa abordagem híbrida torna os conjuntos de dados semiestruturados valiosos para projetos e aplicações modernos de integração de dados que precisam lidar com diversos tipos de dados, e ao mesmo tempo, manter alguma estrutura organizacional.

Exemplos comuns de conjuntos de dados semiestruturados incluem: 

• Arquivos JSON, HTML e XML usados em aplicações da web e APIs.
• Arquivos de log que contêm campos formatados e texto de forma livre.
• Conjuntos de dados públicos que combinam vários formatos de dados para maior acessibilidade.

As organizações coletam dados de diversas fontes para criar conjuntos de dados compatíveis com várias iniciativas de negócios. As fontes de dados podem determinar diretamente a qualidade e a utilidade dos conjuntos de dados.

Algumas fontes de dados comuns incluem:

• Repositórios de dados
• Bancos de dados
• Interfaces de programação de aplicativos (APIs)
• Plataformas de dados públicos

Repositórios de dados são armazenamentos de dados centralizados. Repositórios de dados proprietários frequentemente armazenam dados confidenciais ou críticos para os negócios, como registros de clientes, transações financeiras ou métricas operacionais que proporcionam vantagens competitivas.

Outros repositórios de dados estão disponíveis publicamente. Por exemplo, uma plataforma como o GitHub hospeda conjuntos de dados de código aberto juntamente com o código. Pesquisadores e organizações podem usar esses conjuntos de dados públicos para colaborar abertamente em modelos de aprendizado de máquina e projetos de ciência de dados .

Bancos de dados são repositórios de dados digitais otimizados para armazenar de forma segura e recuperar dados com facilidade, conforme a necessidade.

Um banco de dados pode conter um único conjunto de dados ou vários conjuntos de dados. Os usuários podem extrair rapidamente pontos de dados relevantes executando consultas de banco de dados que usam linguagens especializadas, como a linguagem de consulta estruturada (SQL).

As APIs conectam aplicações de software para que possam se comunicar. Os consumidores de dados podem usar APIs para capturar dados em tempo real de fontes conectadas, como serviços da web e plataformas digitais, e direcioná-los para outros aplicativos e repositórios para uso.

Os cientistas de dados frequentemente criam pipelines automatizados de coleta de dados usando linguagens como Python, que oferece bibliotecas robustas para integração com API e processamento de dados. Por exemplo, um sistema de análise de dados de varejo pode usar esses pipelines automatizados para coletar continuamente dados de compra de clientes e níveis de inventário de lojas de comércio eletrônico e sistemas de gerenciamento de inventário.

Sites como Data.gov e iniciativas de dados abertos em nível de cidade, como o New York City Open Data, fornecem acesso gratuito a conjuntos de dados que incluem métricas de saúde, transporte e ambientais. Os pesquisadores podem usar esses conjuntos de dados para estudar tudo, desde padrões de transporte até tendências de saúde pública.

Desde a inteligência artificial até a habilitação de insights baseados em dados, os conjuntos de dados são fundamentais para várias iniciativas tecnológicas e de negócios importantes.

Algumas das aplicações mais comuns de conjuntos de dados incluem:

• Inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML)
• Análise de dados e insights
• Business intelligence (BI)

A inteligência artificial (IA) tem o potencial de ser um diferencial crítico para muitas organizações.

De acordo com o IBM Institute for Business Value, 72% dos CEOs de alto desempenho acreditam que sua vantagem competitiva depende de ter a IA generativa (IA gen) mais avançada. Esses sistemas de IA de ponta dependem de vastos conjuntos de dados, tanto rotulados quanto não rotulados, para treinar modelos de forma eficaz.

Com dados de treinamento abrangentes, as organizações podem desenvolver sistemas de IA que realizam tarefas complexas, como:

• Processamento de linguagem natural (NLP): os modelos de NLP dependem de conjuntos de dados em inglês e multilíngues para entender a linguagem humana e alimentar aplicações como grandes modelos de linguagem (LLMs), chatbots, serviços de tradução e ferramentas de análise de texto . Por exemplo, um chatbot para atendimento ao cliente pode usar o NLP para analisar conjunto de dados de conversas de suporte anteriores para aprender a responder a perguntas comuns.

• Visão computacional: usando conjuntos de dados de imagens rotulados, a IA pode aprender a reconhecer objetos, rostos e padrões visuais. A visão computacional ajuda a gerar inovação em veículos autônomos, análise de imagens médicas e muto mais. Por exemplo, sistemas de IA na área da saúde podem analisar conjuntos de dados de exames médicos para detectar sinais precoces de doenças com alta precisão.

• Análise preditiva de dados: a análise preditiva de dados depende de conjuntos de dados estruturados para treinar modelos para prever resultados do mundo real, como preços de imóveis e demanda do consumidor. Esses modelos de regressão analisam padrões de dados históricos para fazer previsões precisas, como analisar anos de dados de vendas para prever a demanda sazonal e otimizar os níveis de inventário.

• Pesquisa: os sistemas de IA podem processar vastos conjuntos de dados de pesquisa para descobrir novos insights e acelerar a inovação. Por exemplo, empresas farmacêuticas podem usar a IA para analisar conjuntos de dados moleculares e identificar candidatos promissores a novos medicamentos de forma mais rápida do que os métodos tradicionais.

Cientistas e analistas de dados usam conjuntos de dados para extrair insights valiosos e fazer descobertas em todas as disciplinas. Como as organizações coletam mais dados do que nunca, a análise de dados se tornou crucial para testar hipóteses, identificar tendências e descobrir relações que informam decisões estratégicas.

Algumas maneiras comuns pelas quais os conjuntos de dados auxiliam na análise de dados incluem:

• Reconhecimento de padrões: a análise avançada de grandes agregados de conjuntos de dados pode revelar tendências, correlações e anomalias ocultas, que as organizações podem usar para identificar oportunidades e mitigar riscos. Por exemplo, empresas de varejo podem descobrir tendências de compras durante as festas de fim de ano analisando dados de transações.

• Visualização de dados: as ferramentas de visualização transformam conjuntos de dados complexos em insights claros e praticáveis usando tabelas, gráficos e dashboards para tornar os dados mais acessíveis. Por exemplo, uma empresa pode usar dashboards interativos para exibir tendências em vendas e receita, ajudando os executivos a entender rapidamente as métricas de desempenho e tomar decisões informadas.

• Análise estatística: usando métodos estatísticos rigorosos, os cientistas de dados podem transformar conjuntos de dados brutos em insights quantificáveis que ajudam a medir a significância e validar as descobertas. Por exemplo, analistas financeiros podem calcular as principais métricas a partir de conjuntos de dados para avaliar o desempenho do mercado.

• Testes de hipóteses: os cientistas de dados podem usar conjuntos de dados experimentais para validar teorias e avaliar possíveis soluções, fornecendo suporte baseado em evidências para decisões de negócios e pesquisa. Por exemplo, uma empresa farmacêutica pode analisar conjuntos de dados de ensaios clínicos para determinar a eficácia de um novo medicamento.

As organizações usam business intelligence (BI) para descobrir insights em conjuntos de dados e impulsionar a tomada de decisões em tempo real.

As ferramentas de BI podem ajudar a analisar vários tipos de dados para identificar tendências, monitorar o desempenho e descobrir novas oportunidades. Algumas aplicações incluem:

• Monitoramento em tempo real: com conjuntos de dados de métricas e principais indicadores de desempenho (KPIs), as organizações podem obter visibilidade contínua da eficiência operacional e do desempenho do sistema. Por exemplo, empresas de logística usam monitoramento em tempo real durante o pico das festas de final de ano para acompanhar os prazos de entrega e lidar com atrasos rapidamente.

• Análise do comportamento do cliente: conjuntos de dados de transações e engajamento podem ajudar a revelar padrões de compra e preferências do cliente. Então, as organizações podem usar esses insights para desenvolver estratégias de marketing direcionadas e melhorar as experiências dos clientes em todos os pontos de contato.

• Análise de séries temporais:com a ajuda de conjuntos de dados sequenciais e históricos, as organizações podem acompanhar melhor as tendências e padrões de desempenho ao longo do tempo. Por exemplo, os fornecedores de energia analisam dados de séries temporais para prever e se preparar para picos de demanda de eletricidade, melhorando a confiabilidade da rede e o atendimento ao cliente.

• Otimização da cadeia de suprimentos: conjuntos de dados integrados podem ajudar as organizações a agilizar a logística e o gerenciamento de fornecedores. Por exemplo, os varejistas podem analisar os níveis de inventário, os dados de frete e as métricas de desempenho dos fornecedores para otimizar os cronogramas de reabastecimento e reduzir os custos de transporte.

O manuseio de conjuntos de dados grandes e complexos para qualquer iniciativa pode apresentar vários desafios e considerações. Alguns dos mais importantes incluem:

• Qualidade de dados: manter a integridade e a qualidade de dados nos conjuntos de dados é crítico. Caso contrário, dados incompletos ou imprecisos podem levar a resultados enganosos. Por exemplo, um novo conjunto de dados com formatos inconsistentes entre colunas pode interromper fluxos de trabalho e distorcer a análise. Técnicas de validação, como a padronização de formatos e a remoção de duplicatas, podem ajudar a garantir a precisão e a consistência à medida que os conjuntos de dados se expandem.

• Interoperabilidade e integração de dados: a integração de conjuntos de dados de diferentes fontes ou formatos pode apresentar desafios, como a mesclagem de arquivos CSV com dados JSON. A criação de um esquema unificado ou a padronização de formatos de dados pode ajudar a lidar com esses desafios e alinhar as estruturas de dados para ajudar a garantir a compatibilidade do sistema.

• Ética e viés: conjuntos de dados contendo informação de identificação pessoal (PII) ou dados enviesados levantam preocupações éticas e de privacidade. Por exemplo, modelos de IA treinados em conjuntos de dados enviesados podem resultar em resultados discriminatórios, como práticas de contratação injustas. Avaliar os dados de treinamento em busca de vieses e implementar medidas de privacidade, como anonimização de dados, pode ajudar a mitigar possíveis problemas.

• Gerenciamento de conjunto de dados: os volumes de dados crescentes e a expansão dos casos de uso tornam o gerenciamento de conjuntos de dados cada vez mais complexo. Priorizar processos fortes para criação, manutenção e governança de conjuntos de dados pode ajudar a garantir a qualidade e a acessibilidade dos dados e, ao mesmo tempo, manter a conformidade com as leis e regulamentos de privacidade de dados, como o General Data Protection Regulation (GDPR) e a California Consumer Privacy Act (CCPA).