Transformação de dados: usos, benefícios e desafios

Definição de transformação de dados: A transformação de dados é o processo de conversão e estruturação de dados em um novo formato que uma empresa pode analisar, processar e usar para crescer.

Não é nenhum segredo que você precisa de dados para tomar decisões de negócios informadas. Se quiser otimizar suas estratégias de marketing, você precisa de dados para alimentar seus insights.

No entanto, nem todos os dados que você coleta podem inicialmente fazer sentido. Insira a transformação de dados.

Pense em dados como carbono. Pode ser necessário passar por alto calor e pressão antes de se transformar em um diamante precioso. Da mesma forma, os dados precisam de transformação antes de se tornarem informações valiosas para o seu negócio. Se você quer saber mais sobre transformação de dados, você está no lugar certo.

Esta postagem do blog abordará estes tópicos:

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O que é transformação de dados?

A transformação de dados é o processo de conversão, limpeza e estruturação de big data em um novo formato que uma empresa pode usar para analisar, processar e auxiliar na tomada de decisões. A transformação de dados ajuda as empresas a crescer e muitas vezes as empresas a utilizam para converter dados para que correspondam ao formato do destino.

Por exemplo, digamos que sua empresa de aluguel de equipamentos pesados ​​execute campanhas de geração de leads em pesquisas e mídias sociais. Como os dados do lead têm fontes diferentes, a formatação e os campos não são iguais.

Além disso, relatórios de diferentes canais de marketing podem ter termos diferentes para as mesmas métricas. Para combinar dados de desempenho de ambos os canais, você precisa de transformação de dados para agrupá-los e agregá-los.

Um processo de transformação de dados pode ser executado manualmente, automaticamente ou uma combinação de ambos.

5 benefícios da transformação de dados

Toda empresa precisa de dados para entender melhor seus clientes e as tendências do setor. Além disso, os dados podem ajudar as empresas a avaliar e agilizar os seus processos.

Embora todas as empresas possam coletar dados, torná-los úteis é um desafio. É por isso que a transformação de dados é crucial para aproveitar ao máximo os dados coletados.

Aqui estão os cinco benefícios da transformação de dados:

1. Gerenciamento de dados eficaz e eficiente. É preciso tempo e recursos para organizar e compreender os dados. A transformação de dados ajuda as empresas a organizar os dados para usá-los de forma eficaz e eficiente.
2. Compatibilidade de dados. Você quer garantir que diferentes ferramentas e departamentos possam usar os dados que você coletou? A transformação de dados permite a compatibilidade de dados entre diferentes conjuntos de dados, aplicativos e plataformas.
3. Consistência de dados. Sua empresa coleta dados de diferentes fontes? Provavelmente, você enfrenta o desafio de dados inconsistentes. A transformação de dados ajuda você a manter consistentes os dados de diferentes fontes.
4. Dados de qualidade. A transformação de dados ajuda a melhorar a qualidade dos dados coletados.
5. Previsão precisa. A transformação de dados gera dados que podem ser usados ​​como métricas em relatórios e painéis. Esses relatórios podem ajudá-lo a entender as percepções dos compradores e prever as vendas.

4 desafios da transformação de dados

Embora a transformação de dados seja um componente crítico para o sucesso de uma empresa no processamento de sua riqueza de dados, ela traz desafios:

1. A transformação de dados é cara. O custo de um processo de transformação de dados depende da infraestrutura e de outras ferramentas utilizadas. As empresas devem gastar em sua pilha de dados, licenças, recursos computacionais e talentos.
2. A transformação de dados consome recursos computacionais. Quando a transformação de dados ocorre em um data warehouse local, ela utiliza muitos recursos computacionais, retardando assim outras operações. Se você usar um data warehouse baseado em nuvem, poderá evitar esse desafio, pois as transformações podem acontecer após o carregamento.
3. A transformação de dados pode ter inconsistências. Podem surgir problemas durante a transformação de dados e resultar em dados inconsistentes e incorretos. Em vez de produzir dados de alta qualidade que podem ajudar as empresas na tomada de decisões, eles obtêm dados falhos ou corrompidos que não são significativos para a empresa.
4. As empresas podem realizar transformações de dados desnecessárias. Uma empresa pode precisar da transformação de dados em um formato específico de que necessita inicialmente. No entanto, estratégias e direções podem mudar. E os processos contínuos de transformação de dados podem precisar mudar.

5 técnicas de transformação de dados

Você pode limpar e estruturar dados usando diferentes táticas antes de armazená-los e analisá-los. Nem toda técnica funciona com todos os tipos de dados. Além disso, você pode precisar de mais de uma técnica de transformação.

Aqui estão cinco técnicas de transformação de dados que você pode empregar:

1. Suavização de dados
2. Agregação de dados
3. Normalização de dados
4. Discretização de dados
5. Construção de atributos

Vamos examinar cada um deles.

1. Suavização de dados

Você já olhou para vários pontos de dados que parecem não dizer muito? Para destacar recursos importantes em seu conjunto de dados, você precisa de suavização de dados.

Suavização de dados é o processo de remoção de ruído de um conjunto de dados usando algoritmos. Isso ajuda você a ver os padrões com mais clareza, pois remove os valores discrepantes dos dados.

A suavização de dados ajuda a prever tendências e pode ajudá-lo com vendas ou previsões sazonais.

2. Agregação de dados

A agregação de dados é uma tática que armazena e apresenta dados em formato resumido. É benéfico se você tiver mais de uma fonte de dados e precisar compilar e analisar os dados juntos.

Por exemplo, digamos que você possui várias lojas de animais em locais diferentes. Você pode agregar o desempenho de vendas de todas as suas lojas, para ter um relatório mensal de análise de vendas sobre sua receita geral.

3. Normalização de dados

Se quiser segmentar e analisar seus dados facilmente, você pode usar a normalização de dados.

A normalização de dados é o processo de organização dos dados para ter uma forma uniforme e padrão de registrá-los. Como resultado, é mais fácil classificar, segmentar e analisar seus dados.

Digamos que você tenha um formulário de lead da web que coleta o nome e o sobrenome de um usuário. Alguns usuários podem digitar seus nomes em letras maiúsculas, enquanto outros enviam seus nomes em letras minúsculas. A normalização de dados pode ajudá-lo a padronizar o formato do nome e do sobrenome ao armazená-los em seu banco de dados ou software de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM).

4. Discretização de dados

A discretização de dados é uma tática de transformação de dados que converte valores contínuos em um conjunto de intervalos, para que seus dados sejam mais fáceis de analisar e agrupar. Esta etapa é especialmente útil para segmentação de clientes.

Por exemplo, seu negócio de varejo pode precisar segmentar seus clientes de acordo com a idade para que você possa compartilhar produtos relevantes para cada faixa etária. Você pode usar uma faixa etária para cada contato em vez de seus números de idade exclusivos.

5. Construção de atributos

Você precisa criar novos atributos com base em pontos de dados existentes? Use a construção de atributos, que é o processo de criação de novos atributos a partir dos dados existentes.

A construção de atributos ajuda a tornar a mineração de dados mais eficiente. Ele também permite que você crie novos conjuntos de dados de que sua equipe precisa para obter insights adicionais.

Por exemplo, digamos que sua empresa de manufatura tenha dados sobre as transações de seus clientes. Você pode usar essa tática de transformação de dados para criar um novo atributo de valor de vida do cliente.

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Perguntas frequentes sobre transformação de dados