O que é Higienização de Dados?

Dois pontos que desafiam cientistas e analistas de dados são o Data Wrangling durante a exploração de uma base de dados e a higienizacão de dados ao preparar os dados para análise executiva ou para apoiar a operação.

Higienização de dados (ou limpeza de dados) é o processo de identificar, corrigir ou remover dados incorretos, imprecisos, desatualizados ou incompletos em um conjunto de dados. A Higienização é crucial para garantir que os dados utilizados por uma organização ou sistema sejam precisos, consistentes e úteis para análise, tomada de decisão e outros processos de negócios.

Para que Higienizar Dados?

Primordialmente, higienizamos dados para melhorar a qualidade deles, garantindo sejam corretos, completos e consistentes removendo erros (valores inválidos como campos vazios, dados com erros de digitação, coisas óbvias como combinações de letras inválidas ou registros redundantes) e duplicações (se forem iguais, é só apagar uma ocorrência, mas se houver qualquer diferença, é preciso decidir qual dado deve permanecer).

Para permitir análises precisas: Dados bem higienizados garantem que qualquer análise ou relatório gerado seja confiável e útil.

Por fim, dados higienizados atendem às necessidades de conformidade e governança, assegurando que as regulamentações e políticas internas de dados estejam sendo atendidas, como a conformidade com a GDPR ou a LGPD.

Etapas Comuns da Higienização de Dados:

A higienização pode ser um processo mais ou menos complexo e honeroso dependendo do tamanho da organização, o volume de dados e a diversidade de fontes. Basicamente, podemos ter que desenvolver soluções para:

• Identificação de erros: Detectar problemas como valores ausentes, erros de digitação ou registros duplicados.

• Correção de erros: Ajustar os valores incorretos ou inconsistentes. Isso pode incluir a substituição de valores errados ou a padronização de formatação.

• Remoção de dados redundantes: Eliminar ou combinar dados duplicados para garantir que cada registro seja único e preciso.

• Preenchimento de dados ausentes: Quando possível, completar dados faltantes com informações relevantes, como a inserção de valores padrão ou a consulta a fontes externas.

• Validação de dados: Verificar se os dados estão no formato correto e se seguem as regras e restrições estabelecidas.

Alguns exemplos de Higienização de Dados podem ser:

• a correção de erros tipográficos: Corrigir nomes, endereços ou números de telefone mal escritos.
• a padronização de formatos: Garantir que as datas, por exemplo, estejam no mesmo formato (DD/MM/AAAA ou MM/DD/AAAA).
• a remoção de duplicatas: Eliminar registros que aparecem mais de uma vez na base de dados.
• o preenchimento de valores ausentes: Substituir valores faltantes por uma média, valor padrão ou outro valor relevante.

A higienização de dados pode ser custosa e trabalhosa mas é um processo essencial para garantir que a informação esteja em sua melhor forma para suportar processos analíticos, operacionais e de tomada de decisões.