A coleta e o processamento de dados passaram por um renascimento nas últimas décadas, com as equipes de dados agora tendo mais informações à sua disposição do que nunca. Embora isso tenha aumentado a análise e a pesquisa de dados, também trouxe vários desafios para engenheiros e equipes de negócios. Os dados brutos podem ser difíceis de lidar e filtrar. A questão nem sempre é como coletar mais dados, mas sim quais dados armazenar e avaliar. As empresas devem usar a transformação de dados para selecionar dados relevantes e úteis e torná-los utilizáveis em vários sistemas. Neste post, vamos definir Log e Data Transformation, bem como os diferentes tipos, benefícios, métodos e ferramentas necessárias para transformar dados.
O que é Transformação de Dados?
O processo de alteração de dados de um formato para outro, geralmente do formato de um sistema de origem para o formato necessário de um sistema de destino, é conhecido como transformação de dados e também pode ser referido como manipulação de dados. A maioria das operações de integração e gerenciamento de dados, como data wrangling e data warehousing, precisam de transformação de dados.
A transformação de dados é uma etapa do processo ELT/ETL que pode ser classificada como “simples” ou “complexa”, com base no tipo de modificações que devem ser feitas nos dados antes de serem enviados ao seu destino. O processo de manipulação de dados pode ser automatizado, executado manualmente ou uma combinação dos dois.
Como funciona a transformação de dados
A finalidade do processo de manipulação de dados é extrair dados de uma fonte, convertê-los em um formato utilizável e transportá-los para um destino. Todo esse procedimento é chamado de ETL (Extrair, Carregar, Transformar). Durante a fase de extração, os dados são reconhecidos e extraídos de vários locais ou fontes e armazenados em um único repositório.
Os dados coletados do site de origem geralmente são brutos e inutilizáveis em seu estado bruto. Os dados devem ser alterados para contornar essa barreira. Esta é a fase mais importante no processo de ETL, pois permite que seus dados sejam extraídos para insights de negócios. Vários processos são realizados durante a transformação para transformá-lo no formato necessário. Os dados devem ser limpos em algumas circunstâncias antes que possam ser alterados. Além disso, a limpeza de dados é o processo de preparação de dados para transformação removendo inconsistências ou valores ausentes.
Tipos de transformação de dados
A seguir estão os tipos mais comuns de transformação de dados:
#1. Transformação de dados em lote
A transformação de dados em lote, também conhecida como transformação de dados em massa, é o processo de alteração de dados em grupos ao longo do tempo. A transformação tradicional de dados em lote, que inclui execução manual com linguagens programadas como SQL e Python, é atualmente considerada um tanto desatualizada.
#2. Transformação interativa de dados
À medida que mais empresas recorrem a sistemas baseados em nuvem – a IBM diz que 81% das empresas utilizam vários sistemas baseados em nuvem – os usuários finais de dados estão procurando técnicas mais diversificadas para transformar dados. Os conceitos de transformação interativa de dados, também conhecidos como transformação de dados em tempo real, são comparáveis aos de integração em tempo real e processamento ELT.
A transformação em lote é um subconjunto da transformação de dados interativa. No entanto, as etapas nem sempre são sequenciais. A transformação interativa de dados, que está ganhando popularidade devido à sua interface visual amigável, aproveita o código previamente escrito e examinado para encontrar discrepâncias, padrões e problemas nos dados.
Processo de transformação de dados
O processo de manipulação de dados em um data warehouse em nuvem é mais comumente ELT (Extract Load Transform) ou ETL (Extract Transform Load). Com os custos de armazenamento em nuvem caindo a cada ano, muitas equipes estão optando pelo ELT, com a diferença de que todos os dados são carregados no armazenamento em nuvem antes de serem transformados e adicionados a um warehouse.
O processo de transformação é normalmente dividido em seis etapas:
- Descoberta de dados: o primeiro estágio envolve equipes de dados trabalhando para entender e localizar dados brutos relevantes. Analistas/engenheiros podem ter uma melhor compreensão das alterações que devem ocorrer ao criar perfis de dados.
- Mapeamento de Dados: os analistas determinam como os campos individuais são atualizados, combinados, filtrados, mesclados e agregados durante esta fase.
- Extração de dados: os dados são transportados de um sistema de origem para um sistema de destino durante esta etapa. As fontes para extração podem ser organizadas (bancos de dados) ou não estruturadas (streaming de eventos, arquivos de log).
- Geração e Execução de Código: Uma vez que os dados brutos foram extraídos e importados, eles devem ser transformados para serem armazenados de maneira adequada para aplicativos analíticos e de BI. Isso geralmente é feito por engenheiros analíticos que alteram dados de forma programática usando SQL/Python. Esse código é executado diariamente/a cada hora para fornecer dados analíticos oportunos e relevantes.
- Avaliações: Uma vez que o código foi implementado, ele deve ser examinado e verificado para verificar a implementação correta e apropriada.
- transmissão: o estágio final é transferir os dados para o destino pretendido. O objetivo pode ser um data warehouse ou outro banco de dados estruturado.
Essas etapas destinam-se a demonstrar padrões de manipulação de dados; não existe um único procedimento de transformação “correto”. O melhor processo é aquele que funciona bem para sua equipe de dados.
Transformação de dados de registro
A transformação de dados de log é um tipo de transformação de dados em que uma função logarítmica é aplicada a um conjunto de dados ou valores de dados individuais. As funções logarítmicas são funções matemáticas que podem ser usadas para converter dados altamente distorcidos ou dados com uma ampla gama de valores em uma forma mais gerenciável e interpretável.
A função logarítmica é aplicada aos valores de dados na transformação de dados de log e os valores modificados são utilizados no lugar dos valores originais. O logaritmo natural (ln) e o logaritmo de base 10 (log10) são as funções logarítmicas mais usadas.
A transformação de dados de log é muito benéfica ao trabalhar com dados com uma ampla gama de valores, onde alguns valores se desviam muito de outros. O intervalo de valores é compactado e as discrepâncias entre os valores tornam-se mais compreensíveis tomando o logaritmo dos valores dos dados. Isso pode ajudar na visualização de dados, reconhecimento de padrões e análise estatística.
A transformação de dados de log é amplamente utilizada em setores como finanças, economia, biologia e engenharia. Em finanças, por exemplo, os preços das ações são frequentemente altamente distorcidos, com algumas ações de alto valor tendo um impacto substancial no conjunto de dados total. A aplicação de uma transformação de log à precificação pode ajudar na análise e comparação de preços. A transformação de log é usada em biologia para examinar dados de expressão gênica porque os níveis de expressão podem variar muito entre os genes.
Por que as empresas exigem a transformação de dados?
Todos os dias, as empresas geram enormes quantidades de dados. a informação é, no entanto, inútil a menos que a informação possa ser usada para reunir insights e promover o progresso corporativo. A manipulação de dados é usada por organizações para alterar dados em formatos que podem ser usados para uma variedade de processos. Existem várias razões pelas quais as empresas devem alterar seus dados.
- A transformação torna diversas fontes de dados compatíveis entre si, facilitando a agregação de dados para uma análise abrangente.
- A migração de dados é simplificada, pois o formato de origem pode ser convertido no formato de destino.
- A transformação de dados auxilia na consolidação de dados estruturados e não estruturados.
- O procedimento de transformação também permite enriquecimento, o que melhora a qualidade dos dados.
O objetivo final é fornecer às empresas dados consistentes e acessíveis que forneçam percepções e previsões analíticas confiáveis.
Benefícios da transformação de dados
Empresas e organizações de todos os setores reconhecem que os dados podem aumentar a eficiência e gerar dinheiro, sejam informações sobre hábitos de clientes, operações internas, cadeias de suprimentos ou até mesmo sobre o clima. O problema aqui é garantir que todos os dados obtidos possam ser usados. As empresas podem obter benefícios significativos de seus dados adotando um processo de transformação de dados, como:
- Obtendo o valor máximo dos dados: De acordo com a Forrester, entre 60% e 73% de todos os dados nunca são examinados para inteligência de negócios. As empresas podem usar ferramentas de transformação de dados para padronizar os dados para aumentar a acessibilidade e usabilidade.
- Gerenciamento de dados mais eficaz: como os dados são gerados a partir de um número cada vez maior de fontes, erros nos metadados podem dificultar a organização e a compreensão dos dados. A manipulação de dados refina os metadados para facilitar a organização e compreensão do conteúdo de sua fonte de dados.
- Realização de consultas mais rápidas: os dados transformados são padronizados e mantidos em um local de origem onde podem ser recuperados de forma rápida e fácil.
- Melhorando a qualidade dos dados: devido aos riscos e custos associados ao uso de dados incorretos para gerar insights de negócios, a qualidade dos dados está se tornando uma grande preocupação para as empresas. A manipulação de dados pode diminuir ou remover problemas de qualidade, como discrepâncias e valores ausentes.
Desvantagens da transformação de dados
Embora existam vários benefícios para os métodos de transformação de dados, é crucial observar que existem algumas desvantagens em potencial.
- A transformação pode ser cara e consumir muitos recursos: embora os custos de processamento e computação tenham diminuído nos últimos anos, não é incomum ouvir histórias de contas ultrajantes de AWS, GCP ou Databricks.
- A consciência contextual é crítica: Erros extremos são concebíveis se os analistas/engenheiros que alteram os dados carecem de contexto ou compreensão do negócio. Embora as ferramentas de observabilidade de dados estejam melhorando, alguns erros são quase indetectáveis e podem levar a interpretações de dados ou decisões de negócios imprecisas.
Técnicas para Transformação de Dados
Técnicas de transformação de dados são usadas para limpar e organizar dados antes de armazená-los em um data warehouse ou analisá-los para inteligência de negócios. Nem todas essas estratégias se aplicam a todos os tipos de dados e, em certos casos, mais de uma técnica pode ser utilizada. A seguir estão algumas das técnicas mais prevalentes:
#1. Suavização de dados
A suavização é uma técnica que usa um algoritmo para eliminar o ruído de um conjunto de dados para encontrar uma tendência. O ruído encaixota seus dados e a remoção ou minimização permite que você extraia insights superiores ou encontre padrões que você não teria visto de outra forma.
#2. Construção de atribuição
Uma das estratégias mais prevalentes em pipelines de transformação de dados é a construção de atribuição. O processo de desenvolvimento de novos recursos a partir de um conjunto de recursos/atributos existentes em um conjunto de dados é conhecido como construção de atributos ou construção de recursos.
#3. Generalização de dados
O processo de mudar os atributos de baixo nível para os de alto nível utilizando o conceito de hierarquia é conhecido como generalização de dados. A generalização de dados é usada com dados categóricos que possuem um pequeno número de valores diferentes.
#4. Agregação de dados
A agregação de dados é uma das estratégias mais utilizadas na transformação de dados. Ao aplicar agregação de dados a dados brutos, você está armazenando e exibindo dados em um formato de resumo.
#5. Discretização de dados
O processo de conversão de dados contínuos em uma sequência de intervalos de dados é conhecido como discretização de dados. Essa é uma estratégia muito benéfica para tornar os dados mais fáceis de estudar e analisar, além de melhorar a eficiência de qualquer algoritmo aplicável.
#6. Normalização de dados
Por último, mas não menos importante, a normalização de dados é o processo de reduzir o tamanho dos dados sem perder informações para reduzir ou eliminar dados redundantes e aumentar a eficiência do algoritmo e a eficácia da extração de dados.
#7. Integração de dados
A integração de dados é uma etapa vital na fase de pré-processamento, não uma técnica de transformação de dados. O processo de mesclar dados de várias fontes para gerar uma visão uniforme dos dados é conhecido como integração de dados.
#8. Manipulação de dados
O processo de tornar seus dados mais legíveis e organizados é conhecido como manipulação de dados. Isso pode ser feito modificando ou alterando seus conjuntos de dados de origem.
Ferramentas para transformação de dados
Em geral, as ferramentas de transformação de dados são softwares que automatizam o processo de transformação de dados para que possa ser concluído em minutos, em vez de horas. Na realidade, um dos processos mais importantes no processo de integração de dados é a transformação de dados.
Hoje, existem inúmeras ferramentas de transformação de dados criadas para modificação de dados, mas nem todas são apropriadas. Você deve procurar um determinado software que se encaixe no seu plano de negócios e possa ajudá-lo a atingir seu objetivo final.
Compilamos uma lista das melhores ferramentas de transformação de dados em 2023 que são adaptáveis, eficientes e econômicas para sua empresa.
#1. Rio
Rivery é uma plataforma DataOps totalmente gerenciada e uma das melhores ferramentas de transformação de dados. Ele pode automatizar, manter e alterar facilmente modelos de dados para qualquer dado organizacional.
#2. DBT
Quando se trata de transformação de dados, o Data Build Tool (DBT) é uma das ferramentas de comando mais fáceis do mercado. Essa ferramenta é particularmente útil se você deseja gerar tabelas e exibições usando táticas incrementais.
#3. QlikGenericName
Desde 1993, a Qlik está envolvida na área de análise de negócios. Agora é uma das maiores empresas de software, fornecendo várias soluções de dados para preencher a lacuna entre dados, insights e ação.
#4. Matillion
A Matillion foi fundada no início de 2011 em Manchester, Reino Unido, para fornecer análise de negócios como serviço. Desde então, eles cresceram para mais de 500 funcionários e uma avaliação de US$ 1.5 bilhão.
#5. Trifacta
O Trifacta, uma plataforma de nuvem de engenharia de dados visual e de organização de dados fácil de usar, é outra das principais ferramentas de transformação de dados da nossa lista. Além disso, o Trifacta é ideal para equipes de dados que preparam, limpam, transformam e visualizam dados brutos.
#6. informática
A Informatica é uma plataforma inteligente de gerenciamento de dados baseada em nuvem que transforma dados na nuvem ou em infraestruturas híbridas. Nesta plataforma de ferramenta de transformação de dados, transformações pré-construídas podem ser usadas para mapear formatos de dados. Não há necessidade de um código.
#7. datameer
Datameer é uma plataforma de transformação de dados SaaS criada para a Snowflake, um importante provedor de nuvem de dados. Ele abrange toda a jornada do ciclo de vida dos dados na nuvem Snowflake, desde a descoberta até a transformação, implantação e documentação.
Como os dados podem ser transformados?
Os dados podem ser transformados de várias maneiras, dependendo dos objetivos e requisitos específicos da análise. Aqui estão alguns métodos comuns para transformar dados:
- Usando funções matemáticas
- Normalizar ou padronizar dados
- Agregar ou resumir dados
- Filtrando dados
- Unindo dados
- Analisando dados
- Imputando dados ausentes
- Codificação de dados categóricos
Quais são os 5 estágios de transformação de dados em informações?
Existem vários modelos e estruturas para transformar dados em informações, mas um modelo comum é o processo Data-to-Information (DI), que consiste em cinco etapas:
- A coleta de dados
- Processamento de dados
- A análise dos dados
- Divulgação de informações
- Tomando uma decisão
Quais são as três formas de transformação de dados?
As três formas de transformação de dados são:
- transformação da estrutura
- transformação semântica
- transformação de tipo de dados
Qual é a diferença entre transformação de dados e tradução de dados?
A transformação de dados se concentra em alterar o formato ou a estrutura dos dados, enquanto a tradução de dados se concentra em alterar o idioma ou a terminologia dos dados. Embora esses processos às vezes possam se sobrepor, eles são processos distintos que atendem a propósitos diferentes no gerenciamento de dados.
Por que fazer a transformação de dados?
A transformação de dados é um processo importante no gerenciamento de dados por vários motivos:
- Melhorando a qualidade dos dados
- Facilitando a análise de dados
- Ativando a integração de dados
- Compatível com a visualização de dados
- Melhorando a segurança dos dados
Conclusão
Se sua empresa está lutando para transformar dados existentes em insights úteis, a manipulação de dados pode ser a solução. Claro, isso requer selecionar o tipo apropriado de método de transformação de dados e saber exatamente quais resultados você pretende alcançar ao transformar seus dados. A consultoria de cientistas de dados também pode ajudá-lo a desenvolver um plano claro de manipulação de dados.
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Referências
