Nosso mundo tornou-se cada vez mais orientado por dados. Organizações de todos os tamanhos estão ingerindo quantidades crescentes de dados todos os dias, e é vital aproveitá-los ao máximo para desbloquear novas possibilidades.
No entanto, o processo de transformação de dados não é simples devido à grande quantidade de dados brutos. Você pode se surpreender ao saber que, todos os dias, aproximadamente 2.5 quintilhões bytes de dados são gerados em todo o mundo. Outro problema é que a maioria dos dados brutos é irrelevante para o seu negócio.
O que é transformação de dados?
De um modo geral, a transformação de dados é um processo pelo qual os dados brutos são transformados em um formato otimizado para seus objetivos de negócios específicos, tornando-os utilizáveis para seus negócios.
Os dados brutos do seu negócio podem fornecer muitas informações sobre seus negócios, clientes e concorrentes, o que é necessário para que as empresas tomem decisões informadas. No entanto, quando os dados são apresentados em sua forma bruta, eles não são confiáveis. Os dados nele contidos são irrelevantes e relevantes ao mesmo tempo. Além disso, pode haver erros ou valores ausentes nos dados. Às vezes, dados duplicados podem ser encontrados.
Durante o processo de transformação de dados, os dados brutos são extraídos, limpos e transformados em um formato adequado para integração, análise, armazenamento e muitos outros processos.
A transformação de dados pode ser feita manualmente ou automaticamente usando uma ferramenta de transformação de dados e pode alterar o formato, estrutura, conteúdo ou contexto dos dados para torná-los mais úteis.
“Durante o processo de transformação de dados, os dados brutos são extraídos, limpos e transformados em um formato adequado para integração, análise, armazenamento e muitos outros processos.”
-Neeraj Agarwal
Por que a transformação de dados é necessária para o meu negócio?
As empresas precisam transformar dados por dois motivos: primeiro, para transformá-los em informações úteis e, segundo, para transformá-los em informações acionáveis.
Dados brutos não fornecem muito valor. Os dados brutos sozinhos dificultam a tomada de decisões ou ações. Um ser humano ou uma máquina pode fazer uso de dados quando eles são transformados em um formato que possam entender. Durante esse processo, algoritmos e regras são aplicados aos dados para obter insights e padrões que podem ser usados.
De acordo com a pesquisa do Gartner, as empresas sofreram perdas que totalizam quase US$ 15 bilhões todos os anos devido a dados de baixa qualidade. Os problemas de qualidade de dados tendem a piorar para empresas que possuem um grande número de divisões de negócios e operações em uma ampla região geográfica, bem como muitos funcionários, clientes, fornecedores e produtos que precisam ser gerenciados.
Casos de negócios que exigem transformação de dados
Para qualquer negócio ter sucesso, a transformação de dados deve ser realizada independentemente do porte e do setor em que atua. No entanto, descrevemos alguns exemplos de aplicativos para transformação de dados que podem fornecer o maior benefício para uma empresa:
E-Commerce
O negócio de comércio eletrônico produz muitos dados todos os dias, e o sucesso do negócio depende muito de como o negócio obtém informações valiosas a partir dele. Portanto, a importância da transformação de dados é inevitável para as empresas de comércio eletrônico.
Bancário
O setor bancário também depende muito dos dados. Desde as informações do cliente até a criação de uma oferta personalizada para os clientes, os bancos costumavam consumir uma grande quantidade de dados. A transformação de dados pode ajudar os institutos bancários a gerar informações valiosas a partir dos dados brutos.
Assistência médica
Entre todas as indústrias que estão passando pela transformação digital, a saúde está na vanguarda. Milhares de hospitais e instalações médicas inteligentes estão incorporando inteligência artificial em como eles identificam possíveis doenças e operam.
Finanças
As instituições financeiras recebem informações sobre seus clientes de várias fontes. Essas informações do cliente não podem ser utilizadas diretamente para gerar negócios. Portanto, a transformação de dados é obrigatória para converter os dados do formato bruto em informações significativas.
Como a transformação de dados beneficiará minha empresa?
Uma solução de análise de dados não está completa sem uma transformação de dados. A má qualidade dos dados pode não apenas ser cara, mas também pode ser inútil. Um negócio precisa ser capaz de extrair e transformar dados em informações úteis para que possa permanecer ágil e adaptável.
Abaixo, descrevemos alguns dos benefícios dos serviços de transformação de dados para o seu negócio.
Qualidade de dados aprimorada
Vários problemas podem surgir como resultado de dados incorretos. Ao transformar seus dados, você pode fornecer à sua organização a oportunidade de eliminar problemas de qualidade e reduzir a possibilidade de interpretações errôneas para garantir que seus negócios funcionem sem problemas.
Reduzindo Riscos
Ao usar dados inconsistentes e discrepantes, você coloca em risco seus interesses financeiros e de reputação. A padronização e a qualidade dos dados são cruciais para reduzir esses riscos.
Ter mais inteligência de negócios e dados analíticos disponíveis
A maioria das empresas não está analisando seus dados para obter inteligência de negócios para seus negócios. As ferramentas de transformação de dados são altamente eficazes para melhorar a acessibilidade dos dados da sua empresa, padronizando-os e utilizando-os no contexto da inteligência.
Gestão Eficaz de Dados
Quando os dados estão sendo integrados de várias fontes, há um desafio crescente em termos de consistência de metadados. A transformação de dados ajudará você a melhorar seus metadados, bem como a entender o conjunto de dados com mais precisão.
Visualização de dados
Entre as várias etapas envolvidas no processo de transformação de dados, Visualização de dados é um dos mais importantes. Analisar dados com precisão e perspicácia torna-se mais fácil quando o ruído é reduzido e a estrutura de dados é aprimorada.
Quais são as etapas envolvidas no processo de transformação de dados?
Existem várias etapas envolvidas no processo de transformação de dados, conforme mencionado abaixo:
Descoberta de dados
Para transformar dados, devemos primeiro identificar e entender as informações contidas nos arquivos de origem. A análise dos dados de origem requer consideração da qualidade dos dados, dos atributos de qualidade e da estrutura dos dados de origem. Usando esse método, uma melhor análise de dados pode ser feita e uma valiosa inteligência de negócios pode ser gerada.
Mapeamento de Dados
Como parte desse processo, os analistas definem quais critérios são necessários para modificar, corresponder, filtrar, unir e agregar campos individuais dentro do conjunto de fontes de dados. O mapeamento envolve a extração de valor comercial de várias fontes externas e internas, unificando e transformando os dados em um formato analítico e operacional.
Extração de dados
Uma etapa do processo de migração envolve a movimentação de dados de um sistema de origem para um sistema de destino. Os dados podem ser recuperados de fontes estruturadas (por exemplo, bancos de dados) ou fontes não estruturadas (por exemplo, fluxos de eventos, arquivos de log) de dados.
Transformar dados
Esta é a última etapa do processo de transformação de dados. Existem várias fontes de dados estruturados ou não estruturados que são coletados e convertidos em um formato que pode ser usado pelas empresas para gerenciar seus dados com eficiência.
Revisão de dados
Depois que os dados forem transformados, você precisará verificar os dados novamente para garantir que a transformação foi precisa. O processo de revisão pode ser comparado ao processo de garantia de qualidade.
Quais são os diferentes métodos de transformação de dados?
Existem vários métodos de transformação de dados disponíveis para obter uma visão valiosa dos dados:
Transformação manual de dados
A próxima etapa envolve escrever um pequeno trecho de código manualmente para implementar a transformação dos dados. R, Python e SQL são algumas das linguagens de programação mais populares que podem ser usadas para executar a transformação manual de dados.
Os métodos manuais de transformação de dados levam tempo e esforço para transformar os dados manualmente. Além disso, o processo requer uma quantidade significativa de tempo para codificar manualmente as transformações, testar as transformações e manter os códigos de transformação.
Transformação de dados com ferramentas ETL no local
ETL refere-se à extração, transformação e carga. Envolve principalmente a extração de dados de uma ou mais fontes, transformando-os em um formato consistente e, em seguida, carregando-os no destino desejado.
A transformação de dados pode ser muito cara ao usar ferramentas ETL no local e, como resultado, as empresas agora estão migrando para métodos ETL baseados em nuvem para realizar suas transformações de dados.
Transformação de dados com ferramentas ETL baseadas em nuvem
Outro método de transformação de dados altamente eficaz são as ferramentas ETL baseadas em nuvem. Com a ajuda desses instrumentos, as organizações podem processar grandes volumes de dados de várias fontes diferentes de maneira eficiente e oportuna.
O nome indica que essas ferramentas funcionam por meio de servidores em nuvem, o que significa que são mais econômicas do que os métodos ETL locais.
As melhores ferramentas de transformação de dados para facilitar sua jornada
Existem dois tipos de ferramentas de transformação de dados disponíveis no mercado para ajudar sua empresa a se aprofundar nos dados e extrair informações valiosas deles.
Ferramentas de script
Esses são os tipos comuns de ferramentas de transformação de dados que funcionam usando linguagens de programação como SQL ou Python. Esse tipo de transformação geralmente é realizado dentro de um repositório e executado por um sistema que orquestra todas as transformações para completá-las.
Essas ferramentas exigem conhecimento técnico em SQL e Python para aproveitar ao máximo os dados de negócios.
Ferramentas de baixo/sem código
Esses são os tipos mais fáceis de ferramentas de transformação de dados. Com essa ferramenta, as empresas podem carregar dados no data warehouse de várias fontes usando uma interface simples e intuitiva que facilita o gerenciamento de dados.
Há um grande benefício nessas ferramentas, pois elas não exigem nenhum conhecimento técnico para demonstrar sua capacidade de gerar informações valiosas a partir dos dados.
- Conteúdo com tecnologia de SEO e distribuição de relações públicas. Seja amplificado hoje.
- Platoblockchain. Inteligência Metaverso Web3. Conhecimento Ampliado. Acesse aqui.
- Fonte: https://www.iotforall.com/a-quick-guide-for-doing-data-transformation-the-right-way
- :é
- 1
- a
- habilidade
- Sobre
- acessibilidade
- preciso
- exatamente
- em
- Açao Social
- Adicionalmente
- Vantagem
- ágil
- algoritmos
- Todos os Produtos
- sozinho
- quantidade
- quantidades
- análise
- Analistas
- Análises
- analítica
- análise
- e
- Outro
- aplicações
- aplicado
- aproximadamente
- SOMOS
- artificial
- inteligência artificial
- AS
- auxiliar
- garantia
- At
- atributos
- automaticamente
- disponível
- Mau
- dados incorretos
- Bancário
- setor bancário
- bancos
- BE
- tornam-se
- torna-se
- ser
- abaixo
- beneficiar
- Benefícios
- MELHOR
- Melhor
- bilhão
- obrigado
- trazer
- negócio
- inteligência de negócios
- negócios
- by
- CAN
- não podes
- capaz
- casos
- desafiar
- alterar
- verificar
- Na nuvem
- código
- comum
- Empresas
- Empresa
- concorrentes
- completar
- consideração
- consistente
- consumir
- conteúdo
- contexto
- converter
- convertido
- relação custo-benefício
- poderia
- Criar
- critérios
- crucial
- cliente
- Clientes
- dados,
- análise de dados
- Análise de Dados
- qualidade de dados
- conjunto de dados
- data warehouse
- orientado por dados
- bases de dados
- dia
- decisões
- profundo
- demonstrar
- depende
- destino
- diferente
- difícil
- DIG
- digital
- Transformação Digital
- diretamente
- fazer
- não
- durante
- e
- mais fácil
- maneira mais fácil é
- Loja virtual
- Eficaz
- eficiente
- eficientemente
- esforço
- ou
- eliminado
- colaboradores
- garantir
- erros
- Evento
- Cada
- todo dia
- exemplos
- caro
- experimentando
- experiência
- externo
- extrato
- Extração
- instalações
- poucos
- Campos
- Arquivos
- filtro
- financeiro
- Primeiro nome
- Escolha
- Frente
- formulário
- formato
- encontrado
- da
- cheio
- Ganho
- Gartner
- gerar
- gerado
- geográfico
- ter
- OFERTE
- ótimo
- maior
- grandemente
- guia
- Ter
- saúde
- ajudar
- altamente
- hospitais
- Como funciona o dobrador de carta de canal
- Contudo
- HTTPS
- humano
- identificar
- executar
- importância
- importante
- melhorado
- melhorar
- in
- incorporando
- aumentando
- cada vez mais
- Individual
- indústrias
- inevitável
- INFORMAÇÕES
- informado
- introspecção
- insights
- instituições
- instrumentos
- integrado
- integração
- Inteligência
- interesses
- Interface
- interno
- intuitivo
- envolvido
- iot
- questões
- IT
- ESTÁ
- juntar
- jpg
- Idiomas
- grande
- Sobrenome
- APRENDER
- carregar
- carregamento
- perdas
- lote
- máquina
- a manter
- Maioria
- fazer
- FAZ
- Fazendo
- gerencia
- gerenciados
- gestão
- maneira
- manual
- manualmente
- muitos
- mapeamento
- mercado
- Match
- max-width
- significativo
- significa
- médico
- mencionado
- metadados
- método
- métodos
- poder
- migração
- desaparecido
- modificar
- mais
- a maioria
- Mais populares
- mover
- em movimento
- múltiplo
- nome
- quase
- necessário
- você merece...
- necessário
- Cria
- Novo
- Próximo
- Ruído
- número
- objetivos
- of
- oferecer
- on
- ONE
- operar
- operacional
- Operações
- Oportunidade
- otimizado
- ordem
- organização
- organizações
- Outros
- delineado
- parte
- padrões
- realizar
- Personalizado
- peça
- platão
- Inteligência de Dados Platão
- PlatãoData
- pobre
- Popular
- possibilidades
- possibilidade
- possível
- apresentado
- principalmente
- Problema
- problemas
- processo
- processos
- Produtos
- Programação
- linguagens de programação
- fornecer
- colocar
- Python
- qualidade
- dados de qualidade
- Links
- quintilhões
- Cru
- dados não tratados
- razões
- receber
- reduzir
- Reduzido
- redução
- refere-se
- Independentemente
- região
- relevante
- permanecem
- repositório
- requerer
- exige
- pesquisa
- resultar
- revendo
- Risco
- riscos
- regras
- mesmo
- Segundo
- setor
- Serviços
- conjunto
- vários
- periodo
- simples
- Tamanho
- tamanhos
- pequeno
- smart
- sem problemas
- So
- solução
- alguns
- fonte
- Fontes
- falando
- específico
- SQL
- padronização
- Comece
- Passo
- Passos
- armazenamento
- córregos
- estrutura
- estruturada
- suceder
- sucesso
- tal
- adequado
- fornecedores
- surpresa
- .
- Tire
- Target
- Dados Técnicos:
- condições
- teste
- que
- A
- as informações
- A fonte
- deles
- Eles
- assim sendo
- lá no
- Este
- milhares
- Através da
- tempo
- para
- ferramenta
- ferramentas
- Transformar
- Transformação
- transformações
- transformado
- transformando
- confiável
- VIRAR
- tipos
- compreender
- compreensão
- destravar
- usar
- geralmente
- utilizado
- Valioso
- Informação valiosa
- valor
- Valores
- variedade
- vário
- Grande
- vital
- volumes
- Armazém
- Caminho..
- BEM
- O Quê
- qual
- Largo
- precisarão
- de
- dentro
- sem
- Atividades:
- mundo
- no mundo todo
- escrita
- ano
- investimentos
- zefirnet