O que é Limpeza de Dados?
A limpeza de dados é o processo de preparação de dados para análise através da remoção ou modificação de dados que estejam incorretos, incompletos, irrelevantes, duplicados ou formatados incorretamente.
Estes dados geralmente não são necessários ou úteis quando se trata de analisar dados, pois podem dificultar o processo ou fornecer resultados imprecisos. Há vários métodos para limpar dados, dependendo de como eles são armazenados junto com as respostas sendo buscadas.
A limpeza de dados não é simplesmente apagar informações para abrir espaço para novos dados, mas encontrar uma maneira de maximizar a precisão de um conjunto de dados sem necessariamente apagar informações.
Para um, a limpeza de dados inclui mais ações do que a remoção de dados, tais como corrigir erros ortográficos e de sintaxe, padronizar conjuntos de dados e corrigir erros como campos vazios, códigos ausentes e identificar pontos de dados duplicados. A limpeza de dados é considerada um elemento fundamental dos fundamentos da ciência dos dados, pois desempenha um papel importante no processo analítico e na descoberta de respostas confiáveis.
O mais importante, o objetivo da limpeza de dados é criar conjuntos de dados que sejam padronizados e uniformes para permitir que as ferramentas de business intelligence e de análise de dados tenham fácil acesso e encontrem os dados certos para cada consulta.
Como posso usar a limpeza de dados?
Independentemente do tipo de análise ou visualização de dados que você precisa, a limpeza de dados é um passo vital para garantir que as respostas que você gera sejam precisas. Ao recolher dados de vários fluxos e com a introdução manual dos utilizadores, a informação pode conter erros, ser introduzida incorrectamente ou ter lacunas.
A limpeza de dados ajuda a assegurar que a informação corresponde sempre aos campos correctos, ao mesmo tempo que facilita a interacção das ferramentas de business intelligence com os conjuntos de dados para encontrar informação de forma mais eficiente. Um dos exemplos mais comuns de limpeza de dados é sua aplicação em data warehouses.
Um data warehouse bem sucedido armazena uma variedade de dados de fontes diferentes e os otimiza para análise antes que qualquer modelagem seja feita. Para isso, as aplicações de armazenamento devem analisar os milhões de pontos de dados recebidos para garantir que sejam precisos antes de poderem ser encaixados na base de dados, tabela ou outra estrutura adequada.
Organizações que recolhem dados directamente dos consumidores preenchendo inquéritos, questionários e formulários também utilizam extensivamente a limpeza de dados. Nos seus casos, isto inclui verificar se os dados foram introduzidos no campo correcto, se não apresentam caracteres inválidos e se não existem lacunas nas informações fornecidas.
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