Entenda o que é Perfilagem de Dados, como criar Perfis de Dados de maneira simples e ferramentas que podem te ajudar com Data Profiling.
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O que é Perfilamento de Dados ou Data Profiling?
O perfilamento de dados (perfilação de dados ou perfilagem de dados) é uma das maneiras mais eficientes de conhecer os seus dados e aprender com eles, a partir da criação de um perfil de dados.
O perfilamento de dados é o processo de examinar, analisar e avaliar a qualidade dos dados, seja de um banco de dados como um todo, ou de um conjunto menor.
A partir da avaliação individual e em conjunto dos dados, conseguimos medir as diferentes dimensões de qualidade de dados, definir planos de ação de como melhorá-las e aumentar o valor dos dados.
Ao conhecer a integridade, consistência e precisão dos dados, por exemplo, podemos identificar problemas antes que os dados sejam utilizados e resultem em análises errôneas.
Entre as questões que podemos encontrar ao criar um perfil de dados, podemos citar:
- Identificação de registros duplicados
- Identificação de valores faltantes,
- Incompatibilidades de tipos de dados
Ao analisar proativamente essas questões, a criação de perfil de dados garante a qualidade dos dados e apoia processos de tomada de decisão mais confiáveis.
O Objetivo do Perfilamento de Dados ou Data Profiling
Dados limpos e bem perfilados fornecem uma base confiável para qualquer projeto de inteligência de negócios, aprendizado de máquina ou orientado a dados.
Os principais objetivos do perfilamento de dados são:
- Avaliar e conhecer o conteúdo, estrutura e qualidade dos dados.
- Aprender com os dados de forma a entender como se pode tirar vantagem deles para atingir as metas do empreendimento.
- Criar conhecimento a partir do uso de dados de qualidade, podendo até aumentar o valor dos dados através da descoberta de novos usos.
- Monitorar se as atividades de Gestão, Governança e Qualidade de dados estão surtindo o efeito esperado.
Qual é a vantagem do Perfilamento de Dados ou Data Profiling?
A criação de perfis de dados é um componente crítico da gestão da qualidade de dados.
Sem a criação de perfis, não sabemos se estamos lidando com dados incompletos, inconsistentes ou imprecisos.
Dados de baixa qualidade podem levar a análises incorretas, problemas de conformidade, ineficiências nas operações e falta de confiança nos dados por parte de usuários.
Essa são as principais vantagens do perfilamento de dados:
- Aumentar a Consistência: Ao avaliar dados de diversas fontes, as empresas podem identificar inconsistências e padronizá-los.
- Melhorar a Integridade dos Dados: A criação de perfis ajuda a detectar e corrigir erros como dados faltantes, corrompidos ou incorretos.
- Otimizar o Uso de Dados: Com uma visão clara do conjunto de dados, as organizações podem aproveitar os dados de forma mais eficaz em análises, relatórios e modelos de aprendizado de máquina. Além de conseguir encontrar melhores relações entre diferentes bancos de dados e aumentar a descoberta dos dados.
- Aumentar a consciência sobre os dados e alavancar a Governança de Dados: A criação de perfis de dados aumenta a visibilidade sobre a qualidade dos dados. Eles nos mostram fatos e permitem comparações ao longo do tempo. Com essa informação, iniciativas de governança de dados podem ser alavancadas, uma vez que é possível medir as melhoras das mudanças implementadas e, com isso, aumentar a adesão às melhores práticas de Governança.
Exemplos de Perfilamento de Dados ou Data Profiling
A criação de perfil de dados pode ser realizada em vários níveis, com cada abordagem oferecendo detalhes diferentes.
Os tipos mais comuns de criação de perfil de dados são:
Criação de Perfil de Coluna
A criação de perfil de dados de uma coluna examina colunas de dados individuais para entender seus tipos de dados, intervalos, distribuições e padrões.
Esse perfil de dados ajuda a identificar anomalias como valores discrepantes ou tipos de dados incorretos.
Por exemplo, uma coluna destinada a armazenar datas pode conter valores de texto, indicando possíveis erros de entrada de dados.
Criação de Perfil de Dados Cruzado de Campos
Este tipo perfilagem ou perfilação de dados investiga as relações entre múltiplas colunas em um conjunto de dados.
A criação de um perfil cruzado de campos pode identificar relações lógicas, e ajuda a garantir, por exemplo, que a “data final” seja sempre posterior à “data inicial”.
Essa forma de criação de perfil de dados é particularmente útil ao analisar conjuntos de dados com dependências entre campos.
Criação de Perfis de Dados de Valor
A criação de um perfil de dados de valor analisa os valores dentro de um conjunto de dados, identificando problemas como valores ausentes, duplicados, extremos ou discrepantes.
Ao revelar inconsistências nos valores dos dados, esse tipo de criação de perfil ajuda a garantir que apenas dados limpos e utilizáveis estejam disponíveis para análise.
Criação de Perfil de Qualidade de Dados
A criação de perfil de qualidade de dados avalia a saúde geral de um conjunto de dados, procurando por erros ou lacunas nos dados que possam comprometer sua usabilidade.
Esse tipo de criação de perfil normalmente inclui a identificação da completude (se todos os dados esperados estão presentes), consistência (se os dados são consistentes em todas as fontes) e precisão (se os dados estão corretos e confiáveis). Saiba mais sobre as Dimensões de Qualidade de Dados.
Criação de Perfil de Dados Semântico
A criação de perfil semântico vai além da estrutura básica dos dados e examina o significado e a lógica de negócios por trás dos dados.
Por exemplo, pode verificar se os dados estão em conformidade com regras de negócios predefinidas, como verificar se os códigos dos produtos correspondem às categorias de produtos corretas.
Como criar um Perfil de Dados
Coletar dados a serem analisados
A primeira etapa na criação de perfil de dados é reunir os dados a serem analisados.
Podem ser bancos de dados, planilhas, APIs ou qualquer repositório de dados.
Entender a origem dos dados é fundamental para garantir que você esteja trabalhando com os conjuntos de dados mais precisos e relevantes.
Examinar a Estrutura dos Dados e os Metadados
Antes de analisar os dados em si, é crucial examinar o modelo de dados.
Isso significa avaliar os tipos de dados, tabelas, relacionamentos e chaves usados no banco de dados.
A análise de metadados, como definições de colunas, tipos de dados, restrições e índices, fornece insights sobre como os dados estão organizados, o que é essencial para entender como eles devem ser enquadrados corretamente.
Definir e avaliar métricas de Qualidade de Dados
Esta etapa envolve a detecção de anomalias nos dados, como valores ausentes, duplicatas, formatos incorretos e inconsistências.
Métricas-chave, como a porcentagem de valores nulos, a cardinalidade dos valores e as distribuições de frequência de determinados valores, podem ser revisadas.
Ferramentas podem automatizar esse processo, gerando relatórios resumidos e visualizações que destacam as áreas que precisam de atenção.
Identificar padrões e tendências para determinar planos de ação
A análise de padrões ajuda a identificar tendências, como a distribuição de valores em uma coluna (por exemplo, a maioria dos clientes está localizada nos Estados Unidos).
Isso também pode envolver a detecção de valores discrepantes ou entradas de dados anormais. Por exemplo, se a idade de um cliente for listada como 200 anos, provavelmente se trata de um erro de entrada de dados.
Gerar e compartilhar relatórios
Após a conclusão da criação de perfil, os resultados devem ser compilados em relatórios de fácil compreensão.
Esses relatórios devem destacar problemas-chave, como anomalias de dados, integridade, consistência e informações sobre a qualidade dos dados.
Com isso, podes-se tomar decisões informadas quando à Gestão de Dados e como melhorar a qualidade dos dados.
Aplicação das estratégias e Monitoramento
Verifique se o plano de ação está sendo posto em prática e gera os resultados esperados.
Pode ser um processo iterativo.
Ferramentas para Perfilagem de Dados ou Data Profiling
Algumas ferramentas foram desenvolvidas para otimizar o processo de criação de perfil de dados. Algumas delas são:
Talend Data Quality: A ferramenta cria automaticamente o perfil dos dados para avaliar problemas de qualidade, como valores nulos, duplicatas e formatação inconsistente. Os conectores integrados da ferramenta permitem que os usuários criem perfis de dados de várias fontes, incluindo sistemas em nuvem e locais.
Informatica Data Quality: Permite avaliar a qualidade dos dados por meio de uma perfilagem de dados automatizada, fornecendo relatórios detalhados sobre a integridade, consistência e precisão dos dados. Também é possível integrar-se a vários bancos de dados e data warehouses para criar o perfil de de dados em vários sistemas.
Trifacta Wrangler: Identifica automaticamente padrões e anomalias nos dados e ajuda a limpá-los. Com o uso de IA é capaz de identificar relacionamentos e tendências nos dados.
Microsoft Power BI Data Profiler: O Power BI tem uma ferramenta integrada ao seu ambiente que permite a criação de perfil de dados. Fornece uma visão geral das características dos dados e aponta anomalias, dados ausentes ou problemas de formatação.
Apache DataFu: É uma ferramenta open souce para a criação de perfil de dados, análise de qualidade e limpeza em ecossistemas Hadoop. Ele automatiza o processo de detecção de valores ausentes, duplicatas e outliers em dados de grande escala armazenados em sistemas distribuídos.