O que é a criação de perfis de dados?

O principal objetivo é obter insights sobre a qualidade dos dados usando métodos para revisá-los e resumi-los e, em seguida, avaliar sua condição. O trabalho normalmente é realizado por engenheiros de dados que usarão uma variedade de business rules e algoritmos analíticos.

A criação de perfis de dados avalia os dados com base em fatores como precisão, consistência e pontualidade para mostrar se os dados não têm consistência ou precisão ou se têm valores nulos. O resultado pode ser algo tão simples quanto uma estatística, como números ou valores na forma de coluna, dependendo do conjunto de dados. A criação de perfis de dados pode ser usada para projetos que envolvem armazenamento de dados ou business intelligence e é ainda mais benéfica para big data. A criação de perfis de dados pode ser um importante precursor do processamento e da análise de dados.

As empresas integram softwares ou aplicações para garantir que os conjuntos de dados sejam devidamente preparados e que possam ser usados da melhor maneira possível para remover os dados ruins. Especificamente, você pode determinar quais fontes têm ou estão criando problemas de qualidade de dados, o que, no fim das contas, afeta o sucesso operacional e financeiro geral da empresa. Esse processo também realizará uma avaliação necessária da qualidade de dados.

A primeira etapa da criação de perfis de dados é a coleta de fontes de dados e metadados associados para análise, o que, muitas vezes, pode levar à descoberta de relações estranhas importantes. As etapas seguintes têm como objetivo limpar os dados para garantir uma estrutura unificada e eliminar a duplicação, entre outras coisas. Depois que os dados forem limpos, o software de criação de perfis de dados retornará estatísticas para descrever o conjunto de dados e poderá incluir itens como a média, o valor mínimo/máximo e a frequência. A seguir, descreveremos para você as técnicas adequadas de criação de perfis de dados.

Embora haja uma sobreposição com a mineração de dados, a criação de perfis de dados tem um objetivo diferente em mente. Qual é a diferença?

• A criação de perfis de dados ajuda na compreensão dos dados e suas características, enquanto a mineração de dados é o processo de descoberta de padrões ou tendências por meio da análise dos dados.

• A criação de perfis de dados se concentra na coleta de metadados e, em seguida, no uso de métodos para analisá-los para dar suporte ao gerenciamento de dados.

• A criação de perfis de dados, diferentemente da mineração de dados, produz um resumo das características dos dados e permite o uso dos dados.

Em outras palavras, a criação de perfis de dados é a primeira das ferramentas que você usa para garantir que os dados sejam precisos e que não haja imprecisões.

A criação de perfis de dados deve ser uma parte essencial da forma como uma organização lida com os seus dados e as empresas devem considerá-la um componente essencial da limpeza de dados. Ela não apenas pode ajudar você a entender seus dados, mas também pode verificar se eles estão de acordo com as medidas estatísticas padrão. Uma equipe de analistas pode abordar a criação de perfis de dados de muitas maneiras diferentes, mas normalmente ela se enquadra em três categorias principais com o mesmo objetivo em mente: melhorar a qualidade dos seus dados e obter uma melhor compreensão.

Estas são as abordagens que os analistas podem usar para criar o perfil dos seus dados:

• Descoberta de estrutura: essa abordagem se concentra no formato dos dados e na garantia de que eles sejam consistentes em todo o banco de dados. Há vários processos diferentes que os analistas podem usar para esse tipo de abordagem ao examinar o banco de dados. Uma é a correspondência de padrões, que pode ajudar você a entender informações específicas do formato. Um exemplo disso é se você estiver alinhando números de telefone e um deles tiver um valor ausente. Isso é algo que pode ser detectado na descoberta da estrutura.
  
  
• Descoberta de conteúdo: esse tipo ocorre quando você analisa as linhas de dados em busca de erros ou problemas sistêmicos. Esse processo é uma análise mais detalhada dos elementos individuais do banco de dados e pode ajudar você a encontrar valores incorretos.
  
  
• Descoberta de relação: esse tipo envolve descobrir quais dados estão em uso e tentar encontrar a conexão entre cada conjunto. Para fazer isso, os analistas começarão com a análise de metadados para descobrir quais são as relações entre os dados e, em seguida, restringir as conexões entre os campos específicos.
  

De modo geral, há pouca ou nenhuma desvantagem na criação de perfis dos seus dados. Uma coisa é você ter uma boa quantidade de dados, mas o que importa é a qualidade, e é aí que a criação de perfis de dados entra em jogo. Quando você tem dados padronizados que são formatados com precisão, há pouca ou nenhuma chance de haver clientes insatisfeitos ou falhas de comunicação.

Os desafios são principalmente de natureza sistêmica porque se, por exemplo, seus dados não estiverem todos em um só lugar, será muito difícil localizá-los. Mas com a instalação de determinadas ferramentas e aplicações de dados, isso não deve ser um problema e só vai beneficiar a empresa no que diz respeito à tomada de decisões. Vamos analisar mais de perto outros benefícios e desafios importantes.

A criação de perfis de dados pode oferecer uma visão geral de alto nível dos dados, diferentemente de qualquer outra ferramenta. Mais especificamente, você pode esperar:

• Análises mais precisas: uma criação de perfis de dados completa garantirá dados de melhor qualidade e mais confiáveis. A criação adequada do perfil dos seus dados pode ajudar a entender melhor a relação entre diferentes conjuntos e fontes de dados e a apoiar os procedimentos de governança de dados.

• Manter as informações centralizadas: ao examinar e analisar seus dados por meio do perfil dos dados, você pode esperar que a qualidade de seus dados seja muito maior e bem organizada. A revisão dos dados de origem eliminará erros e destacará as áreas com mais problemas. Em seguida, produzirá insights e uma organização que centraliza seus dados da melhor maneira possível.

Os desafios da criação de perfis de dados normalmente decorrem da complexidade do trabalho envolvido. Mais especificamente, você pode esperar:

• Caro e demorado: a criação de perfis de dados pode se tornar muito complexa ao tentar implementar um programa bem-sucedido devido, em parte, ao grande volume de dados coletados por uma organização típica. Isso pode se tornar uma tarefa muito cara e demorada para contratar especialistas treinados para analisar os resultados e tomar decisões sem as ferramentas corretas.

• Recursos inadequados: para iniciar o processo de criação de perfis de dados, uma empresa precisa ter seus dados em um só lugar, o que muitas vezes não é o caso. Se os dados estiverem em diferentes departamentos e não houver um profissional de dados treinado, pode ser muito difícil criar os perfis de dados de uma empresa como um todo.

Não importa qual seja a abordagem, as seguintes ferramentas de criação de perfis de dados e melhores práticas otimizam a precisão e a eficiência da criação de perfis de dados:

Criação de perfis de coluna: esse método verifica as tabelas e conta o número de vezes que cada valor aparece em cada coluna. A criação de perfis de coluna pode ser útil para encontrar a distribuição de frequência e os padrões dentro de uma coluna.

Criação de perfis entre colunas: essa técnica é composta por dois processos: análise de chave e análise de dependência. O processo de análise de chave examina a matriz de valores de atributo procurando uma possível chave primária. Enquanto o processo de análise de dependência trabalha para identificar quais relações ou padrões estão incorporados no conjunto de dados.

Criação de perfis entre tabelas: essa técnica usa análise de chaves para identificar dados perdidos. A análise de chave estranha identifica registros órfãos ou diferenças gerais para examinar a relação entre conjuntos de colunas em diferentes tabelas.

Validação de regra de dados: esse método avalia os conjuntos de dados em relação às regras e padrões estabelecidos para verificar se eles estão de fato seguindo essas regras predefinidas.

Integridade da chave: garante que as chaves estejam sempre presentes nos dados e identifica chaves órfãs, o que pode ser um problema.

Cardinalidade: esta técnica verifica as relações como "um para um" e "um para muitos" entre conjuntos de dados.

Distribuição de padrões e frequência: esta técnica garante que os campos de dados sejam formatados corretamente.

Embora a criação de perfis de dados possa aprimorar a precisão, a qualidade e a usabilidade em vários contextos em todos os setores, seus casos de uso mais proeminentes incluem:

Transformação de dados: antes que os dados possam ser processados, eles precisam ser transformados em um conjunto utilizável e organizado. Esta é uma etapa importante antes da criação de um modelo de previsão e da análise dos dados; portanto, a criação de perfis de dados deve ser feita antes de qualquer uma dessas etapas. Isso pode ser feito com o IBM Db2, o banco de dados nativo da nuvem criado para potencializar a transformação de dados.

Além disso, o ELT (extrair, carregar, transformar) e o ETL (extrair, transformar, carregar) são processos de integração de dados que migram dados brutos de um sistema de origem para um banco de dados de destino. A IBM oferece serviços e soluções de integração de dados para dar suporte a um pipeline de dados pronto para o negócio e fornecer à sua empresa as ferramentas necessárias para escalar com eficiência.

Integração de dados: para integrar adequadamente vários conjuntos de dados, você precisa primeiro entender as relações entre cada conjunto de dados. Essa é uma etapa vital ao tentar entender as métricas dos dados e determinar como vinculá-los. 

Otimização de consultas: caso você deseje ter as informações mais precisas e otimizadas sobre sua empresa, a criação de perfis de dados é fundamental. A criação de perfis de dados leva em conta as informações sobre as características de um banco de dados e cria estatísticas sobre cada banco de dados. O software IBM i 7.2 fornece desempenho de banco de dados e otimização de consultas exatamente para essa finalidade. O objetivo da transformação de banco de dados é minimizar o tempo de resposta de suas consultas, fazendo o melhor uso dos recursos do sistema.