O que é organização de dados?

Organização de dados é o processo de reunir dados de uma variedade de fontes de dados e limpá-los para fácil acesso e análise. A quantidade de dados coletados hoje está crescendo rapidamente, exigindo que as organizações implementem processos para manuseá-los e organizá-los com o objetivo final de simplificar os fluxos de trabalho de preparação de dados.

Diagrama de Organização de Dados

A análise de dados bem-sucedida depende de dados organizados, precisos e acionáveis. Mas estudos mostram que de 50 à 80% do tempo de análise é gasto na preparação de dados com erros, inconsistências e má organização para análise. As principais soluções de organização de dados de hoje permitem que ele seja feito em linha e de forma automatizada conectando, combinando, limpando e organizando dados de qualquer fonte, incluindo fontes de big data.

A primeira etapa da análise é coletar dados. Então, quando você começa a analisar e se aprofundar em busca de respostas, geralmente torna-se necessário conectar-se e misturar informações de diversas fontes de dados. Os dados podem ser confusos, desorganizados e conter erros. Assim que você começar a trabalhar com eles, verá a necessidade de enriquecê-los ou expandi-los, adicionando agrupamentos e cálculos. Às vezes é difícil entender quais mudanças já foram implementadas.

A movimentação entre a organização de dados e as ferramentas analíticas retarda o processo analítico - e pode introduzir erros. É importante encontrar uma função de organização de dados que permita facilmente ajustar os dados sem sair da análise.

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Os benefícios da organização de dados

Acesse e vincule qualquer fonte de dados

As principais soluções de organização de dados atuais permitem que você conecte todos os seus dados de uma variedade de fontes. Ao misturar e combinar seus dados, sejam eles estruturados ou não , você pode obter uma visão mais clara e completa dos dados e gerar informações.

Passe mais tempo analisando dados

Em vez de gastar incontáveis horas tentando organizar seus dados antes mesmo de começar a entender o que isso significa para sua empresa, use uma solução de disputa de dados para economizar tempo e dinheiro. Assim, você poderá se concentrar em análises mais profundas, dedicar mais tempo à exploração de dados e gerar informações que podem ser usadas para melhorias de negócios.

Garanta dados confiáveis

A organização de dados adiciona credibilidade aos seus dados. Ao limpar e organizar todos os seus dados, você pode ter certeza de que a análise destes produz resultados precisos que podem ser executados sem questionar.

Fácil acesso e colaboração

Ao simplificar seus dados, a organização de dados permite acesso mais fácil a um público mais amplo em sua organização. Tornar seus dados mais fáceis de entender abre a discussão para não especialistas, permitindo decisões mais rápidas e uma colaboração mais rica entre as equipes.

Recursos essenciais de organização de dados

Organização rápida e fácil de dados em linha

As principais soluções de organização de dados atuais permitem que você execute preparação e análise de dados na mesma plataforma e na própria fonte de dados. A organização de dados em linha permite que os usuários de negócios façam ajustes: Mescle colunas e linhas de várias fontes de dados; desative a dinamização com um clique; altere o tipo de dados, categoria e nome da coluna; agrupe colunas de visualizações dinamicamente; modifique a ordem de classificação; divida colunas inteligentes; e limpe dados substituindo valores errados ou ausentes. O suporte total à API permite inserir funções, como adicionar ou alterar os tipos de junção para trazer informações mais profundas.

Gravação automática de cada uma de suas etapas

As melhores soluções de transformação de dados criam automaticamente um pipeline de dados na tela de dados de exibição de origem que documenta todas as etapas executadas na transformação e análise de dados. Desta forma, a rastreabilidade e auditabilidade do modelo de dados podem ser garantidas e facilmente compartilhadas, com informações sobre as fontes de dados, conexões, operações e transformações registradas automaticamente.

O impacto da organização de dados

A preparação de dados é uma etapa essencial para garantir que você obtenha informações valiosas e preciosas de seus dados durante a análise. A organização de dados ajuda a transformar seus dados confusos, complexos ou incompletos em informações acionáveis que são fáceis de usar. Com as montanhas de dados com que as organizações lidam hoje em dia, a preparação de dados é necessária para separar os dados relevantes do resto. A organização de dados protege as empresas contra dados não confiáveis, ajudando a compreender conjuntos de dados complicados e a determinar quaisquer inconsistências ou erros que precisem ser alterados.

A preparação eficiente de dados pode ajudar os analistas a gastar mais tempo na análise real dos dados. Em vez de gastar a maior parte do tempo tentando organizar e limpar os dados antes de iniciar a análise ou extrair qualquer informação, os analistas podem se concentrar em conduzir uma melhor tomada de decisão com base em dados precisos.

A organização de dados também pode ajudar a abrir a colaboração para mais funcionários, mesmo aqueles que não são especialistas em dados. Ao simplificar conjuntos de dados complexos, a transformação de dados pode facilitar a compreensão do significado por trás dos dados. Com mais colaboração nos dados, as organizações podem fornecer informações valiosas para um público mais amplo e agir com maior rapidez.

Tirando partido da organização de dados

As principais soluções de organização de dados atuais permitem que você corrija seus dados interativamente enquanto os analisa, eliminando as idas e vindas entre a preparação e a análise de dados. Essa abordagem integrada para preparação e análise de dados é mais fácil de usar, permite uma limpeza rápida de dados e é econômica.

A preparação dos dados é sempre necessária antes da análise, mas você quase nunca sabe o que fazer antes de examinar os dados. Conforme você faz alterações, é importante validá-las. A transformação de dados pode oferecer uma visão geral visual das fontes de dados, conexões, operações e transformações em um diagrama de esquema. Ao limpar e combinar dados de várias fontes, ou enriquecer e transformá-los, você pode visualizar informações detalhadas sobre as operações de dados que foram feitas e pode visualizar os resultados. Isso permite que você estabeleça e gerencie as melhores práticas para organização de dados e permaneça ágil enquanto mantém a governança .

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Quais são alguns dos principais casos de uso?

  • Análise de marketing: o marketing moderno depende de dados para direcionar com precisão os clientes em potencial, personalizar as experiências do cliente e impulsionar a fidelidade do cliente. Mas à medida que os dispositivos IoT se tornam mais populares e as organizações começam a rastrear quantidades maiores e mais complexas de dados sobre seus clientes, os profissionais de marketing precisam de ferramentas de troca de dados para lidar com todos esses dados. Depois que a organização de dados for concluída, os departamentos de marketing podem analisar os dados e tomar decisões mais inteligentes e baseadas em dados.
  • Aplicativos de aprendizado de máquina: enquanto o aprendizado de máquina e a inteligência artificial (IA) continuam crescendo em popularidade, as organizações ainda lutam para garantir alta qualidade de dados para modelos precisos. Para combater esse problema, as empresas precisam empregar soluções de organização de dados para reunir dados de fontes múltiplas e distintas e permitir escalabilidade para big data.
  • Sistemas de saúde: o setor de saúde tem se tornado cada vez mais orientado por dados, implementando análises para impulsionar a eficiência e garantir a mais alta qualidade de atendimento ao paciente. Mas para alcançar esses resultados, os provedores de saúde devem reunir grandes quantidades de dados de registros médicos, dados de pacientes, informações demográficas e resultados de pesquisas.
  • Serviços financeiros e bancários: os serviços financeiros e bancários hoje dependem de dados para impulsionar o relacionamento com os clientes, melhorar as operações e fornecer um excelente serviço ao cliente. Para fazer isso, as instituições financeiras devem reunir dados transacionais e de clientes para manter uma vantagem competitiva. Isso também é importante para detectar fraude ou risco e atender aos requisitos de conformidade.
  • Viagem e hospitalidade: Big data no setor de viagens e hospitalidade abre novas oportunidades para empresas que podem aproveitá-lo. As empresas que usam organização de dados para sua coleta e analise de dados de clientes serão capazes de criar experiências de cliente envolventes e melhorar a sua eficiência operacional.
  • Estatísticas de eleitores e eleições: as eleições de hoje em dia dependem de dados para envolver os eleitores, entender questões-chave e desenvolver uma estratégia de campanha. Para criar uma estratégia de campanha política baseada em dados, no entanto, há muita disputa de dados envolvida para garantir previsões precisas.

Fontes comuns de organização de dados

  • Dados não estruturados
  • Dados estruturados
  • Dados quantitativos
  • Dados qualitativos
  • Big data
  • Dados da máquina
  • Dados em tempo real
  • Dados abertos
  • Dados operacionais