O que é data cleansing e por que a limpeza de dados é um processo fundamental

Com a crescente evolução das tecnologias, o número de informações geradas é cada dia maior. Nesse sentido, a prática de data cleansing, ou limpeza de dados, se tornou indispensável para empresas que desejam garantir a precisão e confiabilidade de suas informações.

Esse processo é responsável por identificar e corrigir inconsistências, eliminar dados duplicados e remover informações desnecessárias. Dessa forma, assegurando que apenas dados de qualidade sejam utilizados em análises e processos de negócios.

Para empresas de tecnologia, onde a confiança nos dados é primordial, manter um alto nível de higienização de dados é um diferencial competitivo.

Continue acompanhando para entender os benefícios e como aplicar essa atividade no seu negócio.

Por que o data cleansing é tão importante?

O data cleansing vai além de simplesmente limpar dados. Ele garante que as informações de negócio, usadas para tomar decisões e desenvolver estratégias, estejam corretas e atualizadas, minimizando erros que podem prejudicar as operações. 

A seguir, vamos explorar os principais motivos pelos quais a limpeza de dados é vital para empresas de tecnologia.

Qualidade dos dados

Dados de baixa qualidade podem comprometer o desempenho de uma organização. Informações incorretas ou incompletas levam a análises imprecisas, decisões equivocadas e perda de oportunidades de negócio.

A higienização de dados melhora a confiabilidade das análises, permitindo que as empresas se tornem data driven e tomem decisões informadas, baseadas em dados precisos.



Redução de erros

Erros em dados podem resultar em falhas significativas nos sistemas corporativos, desde problemas com relatórios financeiros até falhas em sistemas de ETL (extração, transformação e carregamento).

O processo de data cleaning minimiza essas falhas, garantindo que os dados estejam sempre prontos para serem processados e analisados corretamente.

Confiabilidade dos sistemas

Sistemas dependentes de dados, como Master data management (MDM), Machine Learning e Data Analytics, requerem dados limpos para funcionarem de maneira eficiente.

Sem a limpeza de dados, a confiança nas informações processadas diminui, impactando a eficácia das soluções tecnológicas.

Os principais desafios da limpeza de dados

Com o aumento do volume de dados gerados e armazenados pelas empresas, cresce a necessidade por métodos e ferramentas adequados para garantir a higienização de dados e a eliminação de informações incorretas ou duplicadas.

Abaixo estão os principais desafios enfrentados durante o processo de data cleasing.

Grandes volumes de dados

Empresas de tecnologia lidam com enormes quantidades de dados diariamente, o que torna o processo de limpeza de dados uma tarefa complexa.

Quando os volumes são muito altos, identificar inconsistências e erros manuais é inviável, o que demanda o uso de ferramentas automatizadas para garantir a eficiência do processo.

Inconsistências e formatos diferentes

Outro desafio comum na limpeza de dados é a presença de inconsistências e diferentes formatos de dados.
 

Isso pode acontecer quando os dados vêm de múltiplas fontes, como sistemas legados, bancos de dados ou fontes externas. Uniformizar esses dados para serem integrados e analisados de forma correta, é essencial para evitar falhas em processos de segmentação de dados e análise.

Dados incompletos ou duplicados

Informações duplicadas ou incompletas podem distorcer os resultados de análises e relatórios, criando um impacto negativo nas operações empresariais.

Garantir que os dados estejam completos e eliminar duplicatas são passos críticos no processo de data cleaning. Ferramentas adequadas para detectar esses problemas ajudam a manter a integridade dos dados.

Etapas do processo de data cleansing

O processo de data cleansing possui etapas bem definidas que garantem a integridade e a confiabilidade dos dados para análises e sistemas corporativos. Cada uma, tem um papel crucial para garantir que os dados estejam prontos para suportar a tomada de decisões e a automação de processos.

Identificação de erros e inconsistências

A primeira etapa do data cleaning é a identificação de erros e inconsistências nos conjuntos de dados. Isso inclui localizar registros incorretos, desatualizados ou incompatíveis.

O uso de ferramentas avançadas, como data Analytics e IA para análise de dados, pode ajudar a acelerar essa fase, identificando problemas de maneira automatizada.

Correção de dados

Uma vez identificados os erros, a próxima etapa é a correção dos dados. Isso envolve corrigir informações erradas, padronizar os formatos e garantir que os registros estejam completos.

Além disso, a padronização das informações é essencial, especialmente em cenários que envolvem várias fontes de data entry, ou seja, de entrada de dados.

Remoção de dados desnecessários

Muitos sistemas acumulam dados obsoletos ou irrelevantes ao longo do tempo. A limpeza de dados inclui a remoção desses tipos de dados desnecessários, garantindo que apenas informações relevantes e atualizadas sejam mantidas. Isso contribui para a eficiência dos sistemas e para a precisão das análises.

Ferramentas para data cleansing

Existem diversas ferramentas no mercado que ajudam a automatizar e otimizar o processo de data cleansing.

Soluções já estabelecidas, como as utilizadas em processos de ETL e Data lake, são capazes de tratar grandes volumes de dados, identificar erros e garantir a higienização de dados de maneira eficaz.

Essas ferramentas permitem uma integração melhor dos dados em sistemas como segmentação de dados comQlik, Power BI, Looker, Tableau e Master Data Management (MDM), facilitando o trabalho dos profissionais da área.

Quais são os benefícios do data cleansing para empresas de tecnologia

A limpeza de dados traz diversos benefícios para as empresas de tecnologia, que dependem da precisão e confiabilidade das informações para operar de maneira eficiente e competitiva:

• Tomada de decisão mais precisa: as decisões são baseadas em informações confiáveis, o que resulta em estratégias bem-sucedidas e operações mais eficazes.
  
  
• Segurança de dados aprimorada: também contribui para a segurança dos dados, ao eliminar informações desnecessárias e reduzir a exposição a vulnerabilidades. Isso é importante para empresas que lidam com data lake e grandes volumes de informações sensíveis.
  
  
• Melhoria na eficiência operacional: dados de qualidade facilitam a integração entre sistemas e a execução de processos automatizados, como ETL e Machine Learning, permitindo que as empresas economizem tempo e recursos.
  
  

Data cleansing e compliance

A conformidade com regulamentos de proteção de dados, como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) no Brasil, torna o processo de data cleansing ainda mais impactante.

As empresas precisam garantir que seus dados sejam tratados de forma segura e que estejam atualizados, evitando sanções legais e garantindo a privacidade das informações dos clientes. Manter um programa contínuo de higienização de dados é fundamental para cumprir as exigências e manter a reputação da empresa.

Como implementar uma estratégia eficaz de limpeza de dados

Para garantir que o processo de data cleansing seja bem-sucedido e contínuo, é importante que as empresas de tecnologia sigam uma estratégia bem definida. Aqui estão alguns passos essenciais:

• Definir políticas de limpeza de dados: estabelecer diretrizes claras para o processo de limpeza de dados é fundamental. Essas políticas devem definir quando e como os dados serão limpos, e quem será o responsável pelo processo.
  
  
• Treinamento da equipe: a equipe de dados precisa estar capacitada para realizar a higienização de dados de forma eficaz. Investir em treinamentos e na conscientização dos colaboradores é um passo importante para garantir a qualidade dos dados.
  
  
• Monitoramento contínuo: a limpeza de dados não é um processo único, mas sim uma atividade contínua. O monitoramento regular dos dados e o uso de ferramentas automatizadas podem garantir que as informações permaneçam atualizadas e livres de erros.
  
  

Conte com a Sysvision para a segurança de dados na sua empresa

A Sysvision entende que a limpeza de dados é um pilar para o sucesso das empresas de tecnologia. Manter dados limpos e seguros não só melhora a precisão das suas análises, como também assegura que sua empresa esteja preparada para enfrentar os desafios do futuro.

Com nossa experiência em governança de dados, oferecemos soluções sob medida para garantir a integridade, segurança e conformidade das suas informações, protegendo seu negócio e otimizando a eficiência operacional.

Está preparado para levar a gestão de dados da sua empresa ao próximo nível? Conheça nossos serviços e veja como a Sysvision pode transformar como a sua empresa faz a governança de dados.