O que é tratamento de dados?

Sua empresa precisa aplicar regras de tratamento de dados pois, dados incertos afetam a qualidade das análises, geram erros e prejudicam a experiência do cliente.

Todos os dias realizamos algum tipo de análise, seja de situações pessoais do dia a dia, ou questões complexas do nosso trabalho, o fato é que tomamos decisões com base nas experiências e dados que possuímos e, para tomar decisões confiáveis, precisamos de dados de qualidade.

Empresas que buscam alto nível de confiança nos seus dados utilizam estratégias de Tratamento de dados, pois, se você usa dados ruins, suas análises, consequentemente, serão ruins (veja nosso material gratuito sobre as etapas do tratamento de dados).

O que é Tratamento de dados?

Tratamento de dados significa realizar uma série de técnicas para melhorar a qualidade dos dados presentes na empresa a fim de torná-los confiáveis e organizá-los de acordo com o propósito desejado, lembrando que, um dado de qualidade é aquele que atende o propósito pelo qual foi coletado.

Uma das melhores práticas de tratamento de dados é o tratamento contínuo, ou seja, melhorias na base de dados em tempo real ao invés de aplicar melhorias em ondas (ex: semestralmente ou anualmente), desta forma os dados são validados e organizados logo que entram em determinada base de dados, assim, podem ser utilizados a qualquer momento.

Por ausência de tratamento em tempo real e falta de padronização de coleta, as empresas enfrentam inúmeros problemas em relação à qualidade dos dados, o que impacta diretamente a tomada de decisões corretas e a credibilidade interna e externa.

Como ter mais confiança nas minhas análises?

1 -Definir o Objetivo:

É preciso ter claro qual o objetivo da análise, sem essa clareza todo o resultado pode ser prejudicado, parece simples, mas o foco é extremamente importante.

Ex: Análise de comportamento de compra de pessoas entre 18-24 anos.

2 – Coleta/Seleção de dados:

Alocar as informações necessárias para tal análise, dentro deste processo deverão ser desconsideradas informações irrelevantes, pois, diferente do senso comum, bases de dados enormes não são sinônimos de bons insights se os dados forem relevantes.

Ex: Retirar dados de outras faixas etárias e informações que não possuem relação com a compra, por exemplo dados cadastrais como RG e CPF.

3- Limpeza dos dados:

Preferencialmente os dados deveriam ser coletados seguindo regras de tratamento, porém, sabemos que existirão falhas, então, é necessário aplicar melhorias na base selecionada. Entre elas estão:

  • Retirada de dados duplicados;
  • Validação de Dados;
  • Identificação e preenchimento de valores faltantes;

Leia mais sobre o que são e como lidar com dados faltantes.

  • Formatação de dados (Ex: valor sem informação da moeda correspondente).

4 – Correção de Variáveis:

É necessário verificar se todas variáveis estão seguindo um mesmo padrão, caso “São-Paulo” seja diferente de “Sao Paulo” e outras variações na sua base de dados, com certeza os resultados serão prejudicados.

5- Identifique e tome decisões sobre Outliers:

Outliers podem ser exatamente o que sua análise procura, entretanto, esse tipo de evento pode revelar erros de digitação ou coleta de dados, mediante a isso a correção será necessária. Caso o dado esteja correto é preciso tomar a decisão de utilizar ou não a informação para a análise a ser realizada, entender especificamente o que originou aquele dado e qual será o impacto na realidade da sua análise.

6- Classificação de Metadados

Metadados descrevem o dado, você pode entendê-los como as colunas de uma base de dados, por exemplo: Cidade, Telefone e etc.

Uma forma relevante para identificar erros e tratar os dados é a classificação de metadados, basicamente, definir regras para os dados presentes em determinada coluna. Algumas das regras são:

  • Definir número máximo, mínimo ou ideal de caracteres;
  • Configurar formato correto, por exemplo CPF: xxx.xxx.xxx-xx;
  • Definir valores permitidos, por exemplo: Valores permitidos para coluna são “sim” e “não”;
  • Permitir ou não valores faltantes na coluna;
  • Correlacionar valores em duas colunas para validação, por exemplo: a data de saída não pode ser anterior a data de entrada, ou analisar data de nascimento x idade apresentada.

Agilize a identificação de dados incorretos para evitar impactos negativos na sua operação! Lidar com dados mais corretos minimiza a insatisfação de clientes, erros em decisões importantes, problemas em relação a credibilidade dos colaboradores e empresa, usar estratégias de tratamento de dados é algo essencial!


Se você tiver alguma dúvida ou sugestão, fale comigo no fabio@bringdata.co ou aqui na sessão de comentários! 🙂

A BringData

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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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