Importância da preparação de dados em projetos de tomada de decisão

Tempo de leitura: 4 min

Escrito por Tecno Dicas TI
em Janeiro 25, 2022

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Importância da preparação de dados em projetos de tomada de decisão

Muitos de vocês já conhecem a importância da análise de dados, Business inteligente e entendem a demanda do mercado por profissionais como cientistas de dados e analistas de dados.

Também sabemos que as tecnologias e linguagens voltadas para esse espaço seguem o mesmo caminho de crescimento em termos de adoção e oportunidade, mas se você ainda não tem uma boa compreensão de como tudo isso funciona e como as empresas estão se engajando e lidando com essas tecnologias, este artigo é para você.

 

O que é preparação de dados?

A preparação de dados é um processo consiste em várias atividades,
Tem como objetivo transformar dados brutos em informações relevantes e confiáveis, fornecendo informações ricas às empresas.

A preparação de dados é um processo basicamente em alguns Projetos de análise de dados visando extração de conhecimento, descoberta de conhecimento, mineração de dados e tomada de decisão.

A preparação dos dados é um processo muito importante, pois leva cerca de 60 a 70% do tempo necessário para a execução dos projetos.

Se a preparação dos dados não fosse realizada com qualidade, o profissional que prepara os dados teria que voltar várias vezes nesse processo até que os dados produzidos sejam confiáveis, relevantes e enriquecidos.

Quais são os principais desafios da preparação de dados?

Os principais desafios da preparação de dados estão relacionados com o conceito de Big data.

O conceito de Big data pode ser caracterizado por quatro características. Isso inclui o volume e a variedade de dados, a velocidade e a veracidade dos dados e as ferramentas usadas para processá-los.

Big data também pode ser definida como a capacidade de processar um grande volume de dados de forma rápida.

Um outro problema muito comum na preparação de dados é a questão da centralização e descentralização dos dados.

É muito comum em um projeto de mineração de dados ou tomada de decisão, e é comum para profissionais que preparam dados e usam esses dados para descobrir conhecimento, usando apenas dados de bancos de dados corporativos relacionais ou não relacionais.

A empresa pode ter vários outros dados que não estão em seu banco de dados, então por exemplo podem ser e-mails, planilhas, arquivos de texto, áudio, vídeo, imagens etc.

O cientista de dados que vai utilizar os dados que o profissional irá preparar, é importante que ele esteja ciente do contexto global da empresa.

O terceiro fator é a questão da necessidade do profissional de preparar os dados. O profissional precisa ter tanta habilidade técnica com habilidade com ferramentas de conhecimento técnico.

É muito importante que o profissional saiba contratar pessoas para levantar requisitos. Também é necessário saber quais são os dados para traçar a linhagem dos dados que existem na empresa.

A má preparação de dados vai influenciar diretamente os resultados que serão obtidos em atividades futuras com esses dados e também na interpretação dos resultados a partir dessas atividades.

Então por exemplo um cientista de dados quando ele vai utilizar um conjunto de dados mal preparado, ele terá dificuldade em aplicar algoritmos de Machine Learning.

Um analista de negócios também é um diretor ou senhor de uma empresa. Ele usará esses dados para produzir relatórios e tomada de decisão que terá dificuldades de interpretação. Muitas vezes essa interpretação pode estar equivocada e acarretar prejuízos para as empresas.

O engenheiro de dados pode desperdiçar recursos importantes da empresa, como tempo e computação.

O engenheiro de dados que geralmente é responsável por gerenciar os dados dessa empresa e também preparar os dados da empresa pode estar desperdiçando recursos importantes da empresa, como tempo e computação, ao manter e trabalhar com dados que não são relevantes para os negócios de uma empresa.

Quais são os principais benefícios de uma boa preparação de dados?

Uma boa preparação de dado permite A manutenção também facilita o processo de governança de dados da empresa.

Além disso, uma boa preparação de dados permitirá bons resultados quando usados ​​em algoritmos de aprendizado de máquina e em projetos de tomada de decisão.

Uma boa preparação de idade também permite você traçar uma boa linhagem dos dados e saber quais são os setores e processos da empresa que trabalha com os dados que modificam e criam esses dados da empresa.

Assim, o processo de preparação de dados é crucial para a execução bem-sucedida de vários projetos de análise de dados e contribui para a manutenção futura dos dados da empresa.

Bom na preparação de dados quando é utilizado em projetos de tomada de decisão. Essa decisão pode reduzir as redundâncias e habilidades nos dados o que possibilita a boa interpretação das pessoas que vão interpretar esses resultados.

Tendo o domínio técnico e o reconhecimento do negócio, é possível alcançar bons resultados para empresa. 

A preparação dos dados envolve tanto a parte técnica quanto a parte relacionada ao negócio. O preparador de dados terá que fazer uma boa coleta de dados e reconhecimento de dados.

Ele também terá que ter uma boa compreensão do domínio do problema relacionado ao projeto de tomada de decisão. Assim, é possível apresentar resultados que sejam atraentes e competitivos para a empresa.

Vídeo em que foi baseado esse texto Aqui.

 

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