Maricor Bunal
Atualizado: 7 de outubro de 2026
Publicado: 7 de novembro de 2023
A preparação de dados é o processo de converter e organizar dados brutos num formato estruturado e utilizável. Ao transformar dados brutos em informação valiosa, as organizações podem obter insights que orientam as estratégias empresariais, melhoram a eficiência operacional e aumentam a satisfação dos clientes.
A preparação de dados, também conhecida como «data munging» ou «data blending», é o processo de transformar e mapear dados brutos para um formato estruturado, limpo e utilizável.
Neste guia abrangente, iremos explorar a importância deste processo fundamental, os passos envolvidos, as ferramentas mais comuns utilizadas e as melhores práticas para garantir o sucesso.
O «data wrangling» é o processo de conversão e organização de dados brutos num formato estruturado e utilizável.
Ao transformar dados brutos em informação valiosa, as organizações podem obter insights que orientam as estratégias empresariais, melhoram a eficiência operacional e aumentam a satisfação do cliente.
Estes três são processos utilizados na preparação de dados, mas servem objetivos diferentes e são utilizados em diferentes fases da análise de dados.
O data wrangling é um processo abrangente que inclui vários métodos para transformar dados brutos num formato útil para análise. Envolve várias etapas:
Descoberta — Identificar as fontes de dados adequadas.
Estruturação — Organizar os dados numa forma estruturada.
Limpeza — Remover imprecisões e corrigir erros.
Enriquecimento — Complementar os dados com novas informações ou contexto.
Validação — Garantir que os dados cumprem determinados padrões de qualidade.
Publicação — Disponibilizar os dados para utilização.
A limpeza de dados é um subconjunto do processamento de dados. Centra-se especificamente na correção de erros para garantir a precisão e a consistência dos dados. Isto inclui:
Remoção de duplicados — Eliminar entradas repetidas.
Correção de erros estruturais — Corrigir dados desalinhados ou formatos de dados incorretos.
Tratamento de dados em falta — Preencher ou decidir como tratar valores nulos ou em falta.
Filtragem de valores atípicos — Identificar e resolver anomalias nos dados.
A análise de dados é um processo técnico que, frequentemente, antecede a limpeza de dados.
É realizada para converter estruturalmente os dados de um formato para outro e torná-los legíveis por diferentes programas ou processáveis de uma forma específica. Envolve:
Interpretação - Analisar uma sequência de dados e decompor-na em componentes mais fáceis de compreender e utilizar.
Conversão — Alterar o formato dos dados de um para outro, como, por exemplo, de JSON para CSV.
Extração — Retirar dados específicos de um conjunto de dados maior com base em determinados padrões ou símbolos.
Em resumo, o «data wrangling» é o processo abrangente de preparação de dados para análise, que inclui a limpeza de dados (centrada na correção de erros) e a análise sintática de dados (centrada na conversão de formatos). Cada uma desempenha um papel distinto no percurso desde os dados brutos até aos insights.
O tratamento de dados pode ser complexo e demorado.
As organizações podem enfrentar desafios comuns, tais como:
Qualidade dos dados. Os dados brutos contêm frequentemente erros, inconsistências e valores em falta que podem afetar a precisão dos insights acionáveis derivados dos dados.
Solução: Implementar técnicas de limpeza de dados para identificar e corrigir erros, padronizar valores e preencher dados em falta.
Integração de dados. Os dados brutos podem provir de várias fontes, cada uma com o seu próprio formato e estrutura, o que dificulta a combinação dos dados num conjunto de dados coeso.
Solução: Utilizar ferramentas de transformação de dados para mapear e fundir dados de diferentes fontes num único formato unificado.
Volume de dados. O volume considerável de dados brutos pode ser avassalador, especialmente para organizações que não dispõem dos recursos e da infraestrutura necessários para lidar com grandes conjuntos de dados.
Solução: Aproveite plataformas baseadas na nuvem e tecnologias de computação distribuída para armazenar e processar grandes volumes de dados de forma eficiente.
Complexidade dos dados. Os dados brutos podem ser complexos e não estruturados, exigindo conhecimentos e competências especializadas para extrair informações significativas.
Solução: Utilize ferramentas e técnicas de tratamento de dados, tais como algoritmos de aprendizagem automática e processamento de linguagem natural, para analisar e extrair insights a partir de dados complexos.
Ao enfrentar estes desafios e implementar práticas eficazes de tratamento de dados, as organizações podem libertar todo o potencial dos seus dados brutos e obter insights úteis para impulsionar o sucesso empresarial.
A preparação de dados é um processo complexo que envolve várias etapas fundamentais que garantem a disponibilidade de dados de alta qualidade para a tomada de decisões empresariais precisas.
Isto envolve identificar e recolher fontes de dados díspares que sejam relevantes para as decisões empresariais em questão.
A fase de descoberta é uma etapa crítica no processo de análise, uma vez que estabelece as bases para todo o processo.
A etapa seguinte consiste em estruturar os dados num formato padrão que possa ser facilmente analisado.
Isto envolve a conversão de ficheiros em formatos não padronizados para um formato compatível com os analistas.
O processo de estruturação pode também envolver a organização de fontes de dados díspares num único conjunto de dados.
Um passo crítico na preparação de dados, a limpeza envolve a identificação e correção de erros, tais como valores duplicados, valores incompletos e erros estruturais.
O processo de limpeza inclui ainda a padronização de valores e a correção de erros causados por falhas humanas ou resultados inválidos.
Após a limpeza, os dados são enriquecidos com informações adicionais.
Isto envolve adicionar fontes de dados ou estruturas de dados complexas ao conjunto de dados, de modo a aumentar o seu valor para as decisões empresariais.
O processo de enriquecimento pode também envolver a mineração de dados e o processamento de dados para extrair informações adicionais dos dados.
São aplicadas regras de validação aos dados para garantir que estes sejam de alta qualidade e cumpram as regras e normas empresariais.
O processo de validação inclui também a verificação da exatidão dos campos e a correção de quaisquer erros.
O passo final no processo de preparação de dados consiste na publicação dos dados num formato utilizável pelas equipas de análise e pelos analistas de negócios.
Esta etapa envolve a criação de relatórios empresariais e modelos analíticos que podem ser utilizados para tomar decisões empresariais precisas.
O processo pode também envolver processos automatizados ou ferramentas manuais de preparação de dados, para garantir que os dados se encontram no formato correto para os analistas.
Todo o processo de preparação de dados requer uma combinação de competências analíticas, análise exploratória e métodos rigorosos para garantir que os dados sejam da mais elevada qualidade e precisão.
Ao seguir estes passos, as organizações podem garantir que estão a tomar decisões empresariais precisas com base em dados de alta qualidade.
As ferramentas de tratamento de dados são necessárias para garantir a disponibilidade de dados de alta qualidade, permitindo a tomada de decisões empresariais precisas. Aqui estão algumas ferramentas comuns utilizadas no tratamento de dados:
Uma das ferramentas mais básicas e amplamente utilizadas no tratamento de dados, as folhas de cálculo são ideais para pequenos conjuntos de dados e tarefas simples de limpeza de dados, tais como a remoção de valores duplicados e a correção de erros estruturais.
O Excel e o Google Sheets são dois programas de folhas de cálculo populares que oferecem uma variedade de funcionalidades para o tratamento de dados.
As ferramentas de Business Intelligence são utilizadas para analisar e visualizar conjuntos de dados complexos.
Permitem aos utilizadores empresariais criar painéis interativos e relatórios que podem ser utilizados para tomar decisões empresariais informadas.
O Tableau e o Qlik são ferramentas de Business Intelligence que oferecem uma variedade de funcionalidades para o tratamento de dados.
As plataformas na nuvem são utilizadas para armazenar e processar grandes conjuntos de dados e oferecem uma variedade de serviços para o tratamento de dados, tais como armazenamento de dados, processamento de dados e aprendizagem automática.
O Google Cloud, o Microsoft Azure e a Amazon Web Services são três plataformas na nuvem populares que oferecem essas funcionalidades.
Utilizados para automatizar o processo de tratamento de dados, os serviços de dados proporcionam limpeza, transformação e integração de dados.
Talend, Paxata e Alteryx são três serviços de dados populares.
Eis algumas dicas para garantir resultados de alta qualidade no tratamento de dados:
Conheça a estrutura e o formato dos seus dados, bem como as regras e requisitos empresariais que os regem.
Compreender os seus dados é um passo fundamental na fase de preparação do processo de análise e garante que seja capaz de tomar decisões informadas com base em dados precisos e fiáveis.
Conforme mencionado anteriormente, as ferramentas de tratamento de dados variam entre ferramentas manuais, processos automatizados e algoritmos de aprendizagem automática.
A escolha da ferramenta certa dependerá da complexidade dos seus conjuntos de dados e dos requisitos específicos do seu processo de análise.
Limpe e valide os seus dados para garantir que estão isentos de erros, valores duplicados e valores incompletos.
Dados de qualidade devem estar no formato correto e cumprir os requisitos de precisão dos campos e as regras de validação necessárias para decisões empresariais precisas.
Trabalhar em estreita colaboração com analistas de negócios, equipas de marketing e equipas de análise garante que os seus dados estejam alinhados com as metas e os objetivos de negócio da sua organização.
A colaboração também garante que os seus dados sejam utilizados de forma eficaz e que deles sejam extraídas informações valiosas.
O objetivo do tratamento de dados é limpar, estruturar e enriquecer os dados de forma a que se tornem um recurso valioso para a tomada de decisões informadas e para impulsionar iniciativas estratégicas.
O tratamento de dados pode ser adaptado aos tipos específicos de dados e aos desafios únicos que estes apresentam, como se pode ver nestes setores:
No setor bancário, o tratamento de dados pode envolver:
Dados de transações: Agregar e organizar registos de transações provenientes de vários sistemas para detetar atividades fraudulentas ou personalizar as experiências dos clientes.
Dados de clientes: Integrar dados de diferentes canais bancários (online, móvel, em agência) para criar uma visão única do cliente, com vista a melhorar o serviço e o marketing.
Dados regulamentares: Garantir a conformidade com a regulamentação financeira, padronizando e validando os dados em relação aos requisitos regulamentares.
Na área dos cuidados de saúde, o «data wrangling» pode incluir:
Registos de doentes: Consolidar informações de doentes provenientes de vários sistemas de registos de saúde eletrónicos (EHR) para melhorar a coordenação dos cuidados e os resultados dos doentes.
Dados de ensaios clínicos: Combinar dados de diferentes fases e fontes de ensaios clínicos para analisar a eficácia e a segurança de novos tratamentos.
Dados genómicos: Estruturar e limpar grandes quantidades de dados genómicos para facilitar a medicina personalizada e a investigação genética.
No setor dos seguros, o tratamento de dados é utilizado para:
Dados de sinistros: Harmonizar dados provenientes de pedidos de indemnização, relatórios de peritos e fontes de terceiros para agilizar o processamento de sinistros e detetar fraudes.
Dados de segurados: Combinar informações de vários sistemas de gestão de apólices para obter uma visão unificada dos segurados, da avaliação de riscos e do atendimento ao cliente.
Dados de risco: Agregar fontes de dados internas e externas para avaliar o risco com maior precisão e definir os prémios em conformidade.
Na indústria transformadora, o tratamento de dados pode envolver:
Dados da cadeia de abastecimento: Integrar dados de vários pontos da cadeia de abastecimento para otimizar os níveis de stock e prever as necessidades de manutenção.
Dados de sensores: Processar e organizar dados provenientes de dispositivos IoT e sensores no chão de fábrica para melhorar a eficiência operacional e a qualidade do produto.
Dados de controlo de qualidade: Analisar dados de controlos de qualidade para identificar padrões nos defeitos e orientar melhorias nos processos.
No setor público, o tratamento de dados pode incluir:
Dados do recenseamento: Combinar informações demográficas de vários inquéritos e recenseamentos para orientar decisões políticas e a afetação de recursos.
Registos públicos: Padronização de dados provenientes de diferentes bases de dados de registos públicos para fins de investigação, transparência e governação.
Dados de serviços sociais: Agregação de dados de vários programas de serviços sociais para compreender melhor as necessidades da comunidade e o impacto dos serviços prestados.
Um processamento de dados deficiente pode levar a análises imprecisas, decisões empresariais erradas e operações ineficientes.
Pode causar um desperdício significativo de tempo e recursos, uma vez que as equipas podem ter de voltar a processar os dados.
Além disso, pode resultar em riscos de conformidade se os dados errados violarem as normas regulamentares.
A dificuldade do processamento de dados depende da complexidade dos conjuntos de dados e das competências das pessoas envolvidas.
Pode ser um desafio devido à variedade de formatos de dados, ao volume e à necessidade de atenção aos detalhes.
No entanto, com as ferramentas e os conhecimentos adequados, pode ser gerido de forma eficaz.
O «data wrangling» é um subconjunto da preparação de dados.
Enquanto a preparação de dados abrange todo o processo de preparar os dados para análise, incluindo a recolha, integração e limpeza, o «data wrangling» refere-se especificamente ao processo de transformar e mapear dados brutos para um formato mais utilizável.
O «data wrangling» inclui a transformação de dados como uma das suas etapas.
A transformação de dados é o processo de converter dados de um formato ou estrutura para outro.
O «data wrangling» é mais abrangente e inclui etapas adicionais, tais como a limpeza, a validação e a estruturação dos dados.
O tratamento de dados é o processo transformador que converte dados brutos e não estruturados num formato refinado e estruturado, pronto para uma análise perspicaz e para a tomada de decisões estratégicas.
Este guia abordou as facetas essenciais do tratamento de dados, desde a sua definição até aos passos, ferramentas e metodologias específicas que garantem a sua execução bem-sucedida.
Com uma compreensão sólida do processamento de dados, as organizações ficam melhor posicionadas para aproveitar todo o potencial dos seus dados, promovendo uma tomada de decisões informada e reforçando a sua vantagem competitiva nos respetivos setores.
Com os conhecimentos adquiridos neste guia, também pode elevar as práticas de dados da sua organização.
Comece por avaliar os seus procedimentos atuais de tratamento de dados, identificando oportunidades de melhoria.
Dote a sua equipa das ferramentas adequadas para garantir que os seus dados não só estejam limpos e organizados, mas também preparados para esforços analíticos.
A qualidade dos seus dados é um fator determinante direto da precisão da sua tomada de decisões, por isso não adie esta tarefa. Aperfeiçoe agora as suas competências de tratamento de dados e transforme-os num ativo poderoso para o seu negócio.
