O que é criação de perfil de dados?
O que é criação de perfil de dados?
A criação de perfil de dados é o processo de analisar os dados de uma organização para entender as informações existentes, como elas são armazenadas e as interconexões entre os diferentes conjuntos de dados. Grandes empresas coletam dados de centenas ou milhares de fontes, e isso pode levar à redundância, inconsistências e outros problemas de precisão de dados que afetam futuros projetos de analytics. A criação de perfil de dados visa avaliar a qualidade dos dados usando ferramentas de automação que identificam e relatam padrões de conteúdo e uso. É uma etapa crucial de pré-processamento antes que os dados possam ser utilizados para analytics e business intelligence.
O que é um perfil de dados?
Um perfil de dados é um relatório que oferece insights detalhados sobre os atributos dos dados de uma empresa e quaisquer possíveis problemas de qualidade de dados que eles possam apresentar. O relatório se concentra em metadados e informações estatísticas, fornecendo aos pesquisadores uma visão geral abrangente do conteúdo dos dados.
Os indicadores estatísticos em um perfil de dados ajudam a determinar a qualidade dos dados. Eles fornecem informações sobre valores mínimos e máximos, dados de frequência, variação, média e modo, percentis e outros insights sobre a distribuição de dados.
A seção de metadados do relatório oferece insights sobre o tipo de dados que uma empresa coleta. Ela inclui aspectos estruturais, análise de chaves externas para entender as relações entre conjuntos de dados e análise de integridade referencial para validar a consistência em diferentes tabelas.
Por que a criação de perfil de dados é importante?
Confira os benefícios da criação de perfil de dados.
Aprimore a organização de dados
Não é incomum que grandes empresas tenham vários conjuntos de dados que compartilham informações ou incluem detalhes semelhantes. Usando a criação de perfil de dados, as empresas podem identificar a fonte de dados e determinar quais campos se sobrepõem uns aos outros. Identificar a redundância pode ajudar a limpar dados, melhorar a organização e facilitar melhores processos orientados por dados. Melhores padrões de qualidade de dados ajudam a aprimorar todos os processos orientados por dados em uma empresa, ao mesmo tempo em que reduzem os custos operacionais associados a esforços duplicados.
Melhore a colaboração
Os relatórios da criação de perfil de dados também geram informações sobre propriedade e linhagem. A organização obtém uma melhor compreensão de quem possui quais dados e de onde eles se originam. Esse conhecimento aumenta a responsabilidade e promove uma colaboração mais eficaz.
Otimize os fluxos de trabalho
A criação de perfis de dados engloba processos automatizados que facilitam a identificação de metadados e o rastreamento dos fluxos de dados. Seus pesquisadores de dados podem gastar menos tempo em longos processos de identificação manual e se concentrar em tarefas que exigem mais conhecimento técnico. Você também pode remover quaisquer redundâncias ou imprecisões e garantir que todos os dados usados atendam a um padrão mais alto.
Governança centralizada
A criação de perfil de dados centraliza as informações sobre os dados, fornecendo uma visão em painel único de onde os dados estão armazenados, quem os possui e quais informações se sobrepõem. Você pode superar os silos de dados e melhorar o acesso aos dados. Adotar uma abordagem holística para documentar e mapear dados garante que todos em sua organização tenham uma melhor compreensão de seus dados. A criação de perfil também demonstra a relação entre diferentes conjuntos de dados e rastreia como eles se movem pelo sistema, o que é fundamental para a conformidade.
Quais são os casos de uso da criação de perfil de dados?
Há vários casos de uso da criação de perfil de dados.
Qualidade dos dados
Se uma operação de dados falhar, uma das maneiras mais fáceis de localizar a causa é criar um perfil dos dados. Um relatório de perfil de dados indica se os dados estão incompletos, imprecisos ou se contêm um caractere inesperado que pode estar causando o erro. Os engenheiros de dados podem executar perfis de dados com frequência para verificar se as operações de dados estão funcionando conforme o esperado e garantir que os dados permaneçam de alta qualidade.
Migração de dados
Os engenheiros de dados podem utilizar relatórios de perfil de dados para identificar quando os sistemas de dados estão sob estresse e determinar os ajustes necessários para melhorar a eficiência operacional. Os relatórios de perfil de dados podem orientar as decisões de migração para a nuvem ou qualquer nova configuração. Os arquitetos de dados podem reunir rapidamente as informações necessárias para trabalhar com mais eficiência e agilizar o desenvolvimento do pipeline de dados.
Gerenciamento de dados mestres
Os dados mestres são os principais dados usados em uma organização, geralmente descrevem os clientes, produtos, fornecedores ou outros ativos importantes. As aplicações de gerenciamento de dados mestres (MDM) são soluções de software que permitem às organizações gerenciar e manter a consistência e a precisão de seus dados mestres. Quando as equipes trabalham nas principais aplicações de MDM, elas usam perfis de dados para entender quais sistemas são integrados pelo projeto, o escopo da aplicação e se há alguma inconsistência de dados. As empresas podem utilizar o perfil de dados para identificar problemas de qualidade de dados, valores nulos e erros o mais cedo possível, acelerando assim a padronização de dados e fornecendo suporte ao MDM.
Quais são os tipos de criação de perfil de dados?
Existem várias técnicas diferentes de criação de perfil de dados.
Descoberta de estruturas
A criação de perfil de dados de descoberta de estruturas é uma estratégia que garante que todos os dados sejam consistentes em um banco de dados. Ela confere todos os dados em um campo específico para verificar se estão no formato correto e se estão estruturados de forma consistente com todas as outras entradas no campo. Por exemplo, a descoberta de estruturas pode verificar se todos os números de celular em uma lista têm o mesmo número de dígitos, sinalizando qualquer um que tenha valores ausentes ou incompatíveis.
Descoberta de conteúdo
A criação de perfil de dados de descoberta de conteúdo é uma estratégia que busca todos os problemas sistêmicos nos dados. Esses erros podem assumir a forma de valores incorretos ou elementos individuais estruturados incorretamente no banco de dados.
Descoberta de relações
A criação de perfil de dados de descoberta de relações rastreia como diferentes conjuntos de dados se conectam, quais são usados com outros e como os conjuntos de dados se sobrepõem. Esse estilo de criação de perfil inspeciona primeiro os metadados para determinar quais relações são mais proeminentes entre os conjuntos de dados e, em seguida, estreita o fio conectivo entre os campos para mostrar uma visão mais holística da relação.
Descoberta de metadados
A criação de perfil de dados de descoberta de metadados compara os dados à estrutura esperada avaliando seus metadados. Ela verifica se os dados se comportam e operam conforme o esperado. Por exemplo, se um campo precisar ser numérico, mas receber respostas alfabéticas, a descoberta de metadados sinalizará essa discrepância como um erro para análise posterior.
Criação de perfil baseada em campo
A criação de perfil baseada em campo é uma estratégia que identifica problemas de qualidade de dados em um único campo, verificando se o tipo e as características dos dados correspondem. Essa abordagem pode ajudar a identificar inconsistências nos dados ou quaisquer valores discrepantes que possam distorcer os dados.
A criação de perfil de vários campos emprega uma estratégia semelhante para entender a relação entre dois campos distintos. Também conhecido como criação de perfil entre campos ou criação de perfil entre tabelas, ele verifica se dois campos serão compatíveis se seus dados dependerem um do outro. Por exemplo, uma verificação pode confirmar se o estado corresponde ao CEP apropriado nas listas de endereços de clientes.
Como funciona a criação de perfil de dados?
Confira abaixo as principais etapas da criação de perfil de dados.
Preparação
A preparação significa descrever o que você deseja alcançar com a criação de perfil de dados. Isso começará com a identificação de qual forma de criação de perfil de dados é mais eficaz para atingir seus objetivos de negócios. Nesta etapa, você também identificará os campos de metadados que deseja pesquisar.
Descoberta de dados
Em seguida, você identificará quais dados estão no seu sistema. Esta etapa visa coletar informações sobre a estrutura de seus dados, seus formatos, conteúdo e possíveis relações entre conjuntos de dados. Nesta etapa, você pode realizar uma análise estatística para determinar recursos de dados específicos.
Padronização
A padronização garante que os formatos e as estruturas em todos os seus dados se alinhem. Nesta etapa, você também eliminará quaisquer dados duplicados e removerá redundâncias, reduzindo assim a quantidade total de dados que precisam ser limpos na próxima etapa. Se você precisar aplicar regras de negócios para padronizar seus dados, é aqui que ocorre a validação das regras de dados.
Limpeza
A limpeza envolve detectar e remover erros, aprimorar os dados conectando-os a outras fontes de dados e corrigir inconsistências nos conjuntos de dados mais amplos.
Aprimoramento
Por fim, o processo de criação de perfil de dados concentra-se no aprimoramento, que envolve o monitoramento da qualidade dos dados para garantir que todos os problemas sejam resolvidos o mais rápido possível. Se você tem determinadas metas de governança de dados ou estratégia de dados, é nesta etapa que você pode garantir a conformidade e verificar se seus dados foram ingeridos e distribuídos corretamente em toda a organização.
Quais são as funções comuns de criação de perfil de dados?
Confira as ferramentas e funções comuns de criação de perfil de dados.
Funções matemáticas
As funções matemáticas na criação de perfil de dados são métodos para calcular a integridade dos dados e identificar todos os padrões que existem em um conjunto de dados. Por exemplo, absolute value, power, log etc.
Funções agregadas
As funções agregadas se concentram em coletar vários campos de linhas ou colunas e, em seguida, retornar um valor singular para resumir essas informações. Por exemplo, average, count, maximum, variance e assim por diante.
Funções de texto
As funções de texto são estratégias para inspecionar entradas de dados em ordem alfabética, ajudando a avaliar a qualidade dos dados desses campos de string e a interagir com eles. Por exemplo, find, char, trim etc.
Funções de data e hora
As funções de data e hora permitem que os pesquisadores inspecionem os dados que incluem esses campos. Você pode investigar datas ou horários específicos, calcular a diferença entre datas ou retornar informações específicas desses campos. Por exemplo, convert time zones, return the month, year, and day from a given date etc.
Funções da janela
As ferramentas de criação de perfil de dados com funções de janela permitem que você investigue informações baseadas em colunas. Você pode realizar a criação de perfil entre colunas e a criação de perfil de colunas em uma janela contínua de dados. Por exemplo, rolling window count, max etc.
Funções da web
As funções da web operam em strings de caracteres contendo conteúdo XML. Para qualquer dado conectado a um serviço da web, essas funções são ferramentas de investigação eficazes. Por exemplo, converter campos de dados ou extrair um valor de um objeto JSON.
Como a AWS pode apoiar seus requisitos de criação de perfil de dados?
O Catálogo do Amazon SageMaker fornece índices de qualidade de dados que ajudam você a entender as diferentes métricas de qualidade, como a completude, a pontualidade e a precisão de suas fontes de dados. O Catálogo do Amazon SageMaker se integra ao AWS Glue Data Quality e oferece APIs para integrar métricas de qualidade de dados de soluções de qualidade de dados de terceiros. Os usuários de dados podem ver como as métricas de qualidade de dados mudam com o tempo em seus ativos inscritos. Para criar e executar as regras de qualidade de dados, você pode usar sua ferramenta de qualidade de dados preferencial, como o AWS Glue Data Quality. Com as métricas de qualidade de dados no Catálogo do SageMaker, os consumidores de dados podem visualizar as pontuações de qualidade de dados dos ativos e das colunas, ajudando a criar confiança nos dados que usam para tomar decisões.
O AWS Glue é um serviço de integração de dados sem servidor que simplifica o processo de descoberta, preparação e combinação de dados para analytics, IA/ML e desenvolvimento de aplicações. Ele oferece todos os recursos necessários para a integração dos dados para que você possa começar a analisar seus dados e usá-los em minutos, em vez de meses.
O AWS Glue DataBrew é o recurso visual de preparação de dados do AWS Glue que fornece recursos de criação de perfil de dados. Você pode:
- Escolher entre mais de 250 transformações pré-criadas para automatizar tarefas de preparação de dados sem precisar escrever código.
- Filtrar anomalias automaticamente, converter dados em formatos padrão e corrigir valores inválidos.
- Usar imediatamente os dados preparados para projetos de analytics e IA/ML.
Criar manualmente regras de qualidade de dados escrevendo código para monitorar pipelines de dados é um desafio significativo na criação de perfis de dados. O AWS Glue Data Quality é outro recurso que calcula estatísticas automaticamente, recomenda regras de qualidade, monitora e alerta você quando detecta problemas.
Comece a usar a criação de perfil de dados na AWS criando uma conta gratuita hoje mesmo.