As empresas integram softwares ou aplicativos para assegurar que os conjuntos de dados sejam preparados adequadamente e possam ser usados da melhor maneira possível em seu benefício para remover dados inválidos. Especificamente, é possível determinar quais origens têm ou estão gerando problemas de qualidade de dados, o que acaba afetando o sucesso operacional e financeiro geral do seu negócio. Este processo também irá executar uma avaliação necessária da qualidade dos dados.

A primeira etapa na criação de perfil de dados é reunir origens de dados e metadados associados para análise, o que, muitas vezes, resulta na descoberta de relacionamentos de chave estrangeira. As próximas etapas que seguem destinam-se a limpar os dados para assegurar uma estrutura unificada e eliminar duplicação, entre outras coisas. Após a limpeza dos dados, um software de criação de perfil de dados retornará estatísticas para descrever o conjunto de dados e pode incluir itens como média, valor mínimo/máximo e frequência. Abaixo, delinearemos as técnicas adequadas para a criação de perfil de dados.

Enquanto houver sobreposição com a mineração de dados, a criação de perfil dados tem um objetivo diferente em mente. Qual é a diferença?

• A criação de perfil de dados ajuda no entendimento de dados e suas características, considerando que a mineração de dados é o processo de descobrir padrões ou tendências analisando os 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 perfil de dados, ao contrário da mineração de dados, produz um resumo das características dos dados e permite que eles sejam usados.

Em outras palavras, a criação de perfil de dados é a primeira das ferramentas usadas para assegurar que os dados sejam precisos e que não haja imprecisões.

A criação de perfil de dados deve ser uma parte essencial de como uma organização trata seus dados e as empresas devem considerá-la como um componente principal da limpeza de dados. Isso não apenas pode ajudá-lo a entender seus dados, mas também pode verificar se eles estão em conformidade com as medidas estatísticas padrão. Uma equipe de analistas pode abordar a criação de perfil de dados de várias maneiras diferentes, mas normalmente tal abordagem se enquadra em três categorias principais, com o mesmo objetivo em mente, que é melhorar a qualidade de seus dados e obter um melhor entendimento.

Aqui estão as abordagens que os analistas podem usar para criar o perfil de seus dados:

• Descoberta de estrutura: esta abordagem se concentra no formato dos dados e em assegurar que eles sejam consistentes por todo o banco de dados. Existe uma série de processos diferentes que os analistas podem usar para esse tipo ao examinar o banco de dados. Um desses processos é a correspondência de padrões que pode ajudá-lo a entender informações específicas do formato. Um exemplo disso é se você estiver alinhando números de telefone e um tiver um valor omisso. Isso é algo que poderia ser detectado na descoberta de estrutura.
• Descoberta de conteúdo: esse tipo é quando linhas de dados são analisadas quanto a erros ou problemas sistêmicos. Este processo é uma visão mais detalhada dos elementos individuais do banco de dados e pode ajudar a localizar valores incorretos.
• Descoberta de relacionamento: este tipo envolve a descoberta de quais dados estão em uso e tentar localizar a conexão entre cada conjunto. Para fazê-lo, os analistas começarão com a análise de metadados para descobrir quais são os relacionamentos entre os dados e, em seguida, limitar as conexões entre campos específicos.
  

De um modo geral, há pouco ou nenhum ponto negativo ao criar um perfil de seus dados. É uma coisa quando se tem uma boa quantia de dados, mas a qualidade importa e é aí que a criação de perfil de dados entra em cena. Quando você tem dados padronizados formatados com precisão, há pouca ou nenhuma chance de haver clientes infelizes ou má comunicação.

Os desafios são em sua maioria de natureza sistêmica porque se, por exemplo, seus dados não estiverem todos em um só lugar, se tornará muito difícil localizá-los. Mas com a parcela de determinadas ferramentas e aplicativos de dados, não deve ser um problema e só pode beneficiar uma empresa quanto se trata de tomada de decisão. Vamos dar uma olhada mais detalhada em outros principais benefícios e desafios.

Benefícios

A criação de perfil de dados pode oferecer uma visão geral de alto nível de dados diferente de qualquer outra ferramenta. De forma mais específica, pode-se esperar:

• Análise mais precisa: uma criação de perfil de dados completa irá assegurar dados de melhor qualidade e mais confiáveis. Criar um perfil para seus dados adequadamente pode ajudar a fazer melhor sentido do relacionamento entre diferentes conjuntos e origens de dados, e ajudar a suportar procedimentos de controle de dados.

• Mantém as informações centralizadas: ao examinar e analisar seus dados por meio da criação de perfil de dados, é possível esperar que a qualidade de seus dados seja muito maior e bem organizada. Revisar os dados de origem eliminará erros e destacará as áreas com o maior número de problemas. Serão produzidos então um insight e uma organização que centralizam seus dados da melhor forma possível.

Desafios

Os desafios da criação de perfil de dados derivam da complexidade do trabalho envolvido. Mais especificamente, é possível esperar o seguinte:

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

• Recursos inadequados: para dar início ao processo de criação de perfil de dados, uma empresa necessita que todos os seus dados estejam no mesmo lugar, o que, muitas vezes, não é o caso. Se os dados residirem em diferentes departamentos e não houver um profissional de dados treinado no local, poderá se tornar muito difícil criar um perfil de dados de toda uma empresa.

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

Criação de perfil de coluna: este método varre as tabelas e conta o número de vezes que cada valor aparece em cada coluna. A criação de perfil de coluna pode ser útil para descobrir a distribuição e os padrões de frequência em uma coluna.

Criação de perfil entre colunas: esta 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 atributos procurando uma possível chave primária. Enquanto o processo de análise de dependência trabalha para identificar quais relacionamentos ou padrões estão integrados dentro do conjunto de dados.

Criação de perfil entre tabelas: esta técnica usa a análise de chave para identificar dados extraviados. A análise de chave estrangeira identifica registros órfãos ou diferenças gerais para examinar o relacionamento entre conjuntos de colunas em tabelas diferentes.

Validação de regra de dados: este método avalia os conjuntos de dados com relação a regras e padrões estabelecidos para verificar se eles estão, de fato, seguindo essas regras predefinidas.

Integridade de chave: assegura que as chaves estejam sempre presentes nos dados e identificar chaves órfãs, o que pode ser problemático.

Cardinalidade: essa técnica verifica relacionamentos como um para um e um para muitos, entre conjuntos de dados.

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

Embora a criação de perfil de dados possa aprimorar a precisão, a qualidade e a usabilidade em vários contextos entre setores, os 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 de criar um modelo de previsão e examinar os dados, portanto, a criação de perfil de dados deve ser feita antes de qualquer uma dessa etapas. Na verdade, o IBM Db2 Warehouse on Cloud é um data warehouse da cloud elástica desenvolvido para análise de dados de alto desempenho e IA. Este data warehouse permite agregar dados de todos os seus negócios.  

Além disso, ELT (extrair, carregar, transformar) e 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 oferecer suporte a um pipeline de dados pronto para negócios e fornecer à sua empresa as ferramentas necessárias para ajustar a escala com eficiência.

Integração de dados: para integrar adequadamente múltiplos conjuntos de dados, deve-se primeiro entender os relacionamentos entre cada conjunto de dados. Essa é uma etapa vital ao tentar entender as métricas dos dados e determinar como vinculá-los. 

Otimização de consulta: se você deseja ter as informações mais precisas e otimizadas sobre sua empresa, a criação de perfil de dados é crucial. A criação de perfil de dados leva em conta informações sobre as características de um banco de dados e cria estatísticas sobre cada um deles. O software IBM i 7.2 fornece desempenho do banco de dados e otimização de consulta exatamente para esse fim. O objetivo do gerenciamento de banco de dados é minimizar o tempo de resposta das suas consultas fazendo o melhor uso dos recursos do seu sistema.