Os 3 processos que você precisa realizar antes da análise de dados

A qualidade das análises é proporcional a qualidade dos dados que foram utilizados para construí-las. Conheça os 3 processos que você precisa realizar se quer ter análises mais confiáveis!


Um grande diferencial de empresas e profissionais atualmente é saber como gerir com eficiência os dados que tem acesso, desde sua coleta até as análises. Utilizar dados mal coletados, preparados ou higienizados irão gerar análises pouco confiáveis e assertivas que podem causar grandes prejuízos na empresa em questão. O ponto é, está claro para você quais as diferença entre Aquisição, Preparação e Limpeza de dados? Vamos acabar com as dúvidas agora!

O que é Aquisição de dados?

Aquisição de dados é o processo de coleta de informações em diferentes origens, como dados coletados em loja, sites, pesquisas, redes sociais, sistemas de medidas, fontes externas, dados históricos e etc, ou seja, quando queremos saber de algo precisamos coletar dados para aplicar uma análise e chegar a conclusão que buscamos.

O que é Preparação de dados?

A qualidade dos dados está ligado ao quanto aquelas informações são capazes de ajudar com o propósito desejado, além de coletar os dados corretos, umas das formas de se melhorar a qualidade dos dados é os adequando para o objetivo, sendo assim:

Preparação de dados é estruturar a sua base de dados para um propósito específico através da manipulação dos dados para o melhor formato que facilita a análise ou processamento futuro.

Uma das utilizações importantes da preparação de dados é a migração de sistemas legados a fim de transferir informações de um ambiente para outro, além desse caso, são exemplos de preparação de dados: padronizar medidas, ordem das informações, idioma e etc.

O que é Limpeza de dados?

Limpeza de dados consiste em aplicar uma série de regras para remover ou corrigir dados incoerentes, duplicados, desatualizados e incompletos com o objetivo de reduzir o número de erros na base de dados. A limpeza de dados é importante pois, uma vez que podemos integrar diferentes fontes de dados, a tendência é que coletemos informações pouco assertivas que podem prejudicar as análises, ou seja, realizar o processo de limpeza de dados de forma contínua é tarefa essencial para a rotina de uma organização.

Resumidamente, todas os três pontos são extremamente importantes, a aquisição é o processo de coleta de dados, a preparação é o processo de adequação das informações para o propósito e a limpeza é a retirada de valores que podem prejudicar as análises.

E por aí, como você lida com esses conceitos, você já aplica esses processos no seu dia a dia?

Conte-nos mais nos comentários ou fale comigo no e-mail fabio@bringdata.co!

Até breve!

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Fábio é CEO da BringData, empresa especializada em tratamento de dados de clientes, foi Diretor Comercial da Track.co, é administrador e especialista em gestão da experiência de clientes.

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