Quais cuidados tomar ao fazer a limpeza de dados em empresas? Confira

Também chamada de Data Cleaning, a limpeza de dados consiste em uma prática que analisa o volume de dados em um servidor específico, aprovando e excluindo manualmente as sugestões de mudança realizadas pelo sistema. Essa tarefa é essencial, pois possibilita identificar se as informações reunidas são suficientes para orientar a tomada de decisões do negócio, além de entender quais conteúdos precisam ser reunidos futuramente. 

Continue acompanhando este artigo para entender melhor como esse processo funciona, sua importância e quais são as vantagens de realizá-lo. Confira!

Entenda o que é a limpeza de dados

Data Cleaning nada mais é do que a eliminação de informações inválidas, “sujas”, ou pouco informativas. Com isso, a empresa consegue focar os dados que realmente são importantes para o desenvolvimento do negócio, e que podem basear as tomadas de decisão de cada estratégia. 

Esse processo é uma forma de reunir informações de maior qualidade, com o objetivo de alcançar melhores resultados. Por causa disso, muitos confundem esse conceito com o Data Mining — foco na descoberta de padrões. A limpeza de dados surge primeiro, já que sua intenção é identificar os mais valiosos e alimentar o algoritmo com maior eficiência.

Saiba como a limpeza de dados funciona

Para entender como essa limpeza acontece na prática, imagine o seguinte cenário: uma empresa pretende segmentar seus produtos para atender a um público específico, como pessoas que praticam o surf. A partir disso, a organização identifica o perfil dessas pessoas, mas logo percebe que sua base de dados contém inúmeras variações que destoam desse público.

Ao analisar os dados com mais atenção, percebe-se que existem informações como nome de bairros e cidades. Alimentar o algoritmo com essas variações de dados gera um problema de segmentação.

Por isso, é importante limpá-los. Ao fazer isso, fica mais fácil identificar o público correto, já que as novas informações estão mais alinhadas e os dados que causavam ruídos foram eliminados.

Veja por que é importante fazer essa limpeza

Depois de entender como a limpeza de dados funciona, você já deve ter uma vaga noção da importância de realizá-la com frequência. Veja, abaixo, com mais detalhes, as principais razões.

Precisão de análise

Com a limpeza de dados, a precisão de análise aumenta consideravelmente. Apesar de a limpeza em si já ser uma análise — seleciona as informações válidas para o negócio —, sabemos que se trata de uma avaliação prévia.

Assim, esse processo garante que os dados processados serão úteis para os objetivos da empresa. Por isso, é essencial para uma análise de dados ainda mais eficiente.

Familiarização do ambiente

Outra razão para fazer a limpeza é que ela ajuda os profissionais a se familiarizar com o volume de informações no banco de dados. Quando há um acúmulo, os times sentem dificuldades em realizar determinados processos, pois não sabem quais dados estão disponíveis e quais têm acesso restrito.

Ao “enxugar” os dados da organização, o profissional se acostuma mais rápido com o contexto de trabalho e com o que pode fazer com as informações que estão disponíveis. Assim, os insights acontecem com mais eficácia.

Remoção de inconsistências

Outra vantagem dessa limpeza é que ela identifica possíveis inconsistências armazenadas pela empresa. Dados duplicados, por exemplo, podem prejudicar bastante o processo de traçar perfis de consumidores. Desse modo, a limpeza ajuda a eliminar esses erros que surgem pelo caminho.

Aprenda a fazer a limpeza de dados corretamente

Acha que está pronto para começar a limpeza de dados em seu negócio? Veja, a seguir, como fazer isso, evitando falhas no processo.

Livre-se de respostas em branco

Primeiramente, é necessário eliminar as respostas em branco, que não são relevantes para sua pesquisa. Elas podem surgir porque o indivíduo deixou de atender a alguma questão, ou o estudo não conseguiu captar a informação adequada no momento. Porém, eliminar respostas em branco não quer dizer que você não possa aprender com elas.

Tenha em mente que essas situações surgem por um motivo, como se a pesquisa está longa demais, pouco atrativa ou incompleta. Caso seja essa a realidade, lembre-se dessas informações quando for organizar novos formulários ou treinar sua equipe para respondê-los.

Iguale seus critérios

Em seguida, você deve excluir todas as respostas que não atendem aos critérios da sua pesquisa. Para encaixar no exemplo citado no tópico anterior, seriam todas as respostas que divergem do perfil de público segmentado pela organização. Livrar-se dessas informações acelera a busca de dados mais focada.

Elimine respostas incompatíveis

Depois de eliminar as respostas que não atendem aos requisitos do estudo, também deve excluir aquelas consideradas fora da curva. Por exemplo: se o indivíduo, no campo “e-mail”, inseriu qualquer outra informação que não seja a solicitada, seu formulário deve ser descartado, mesmo que as perguntas seguintes estejam corretas.

Evite criar colunas desnecessárias

Agora, vamos falar dos erros cometidos internamente. Pode acontecer de a pesquisa solicitar informações que não estejam alinhadas com os critérios usados para traçar o perfil do público-alvo. Caso exista uma coluna que peça dados sobre a formação do indivíduo, mas isso não foi considerado, ela deve ser eliminada.

Diminua os outliers

Outra etapa importante no processo de limpeza é a eliminação dos outliers. Recebem esse termo os dados que não se encaixam no padrão e atrapalham a generalização do modelo de informações.

Se o seu estudo considera pessoas que se interessam por surf e se encaixam em determinada faixa etária, pode surgir um outlier com um indivíduo que tenha o mesmo interesse, mas esteja fora da idade média do público. Ao incluir esse dado em sua pesquisa, o sistema puxará a faixa etária média dos seus consumidores para cima ou para baixo. Por isso, verifique se existe esse tipo de inconsistência em seu trabalho.

Como você pode notar, o processo de limpeza de dados é fundamental para o sucesso da análise de dados do seu negócio. Portanto, preste muita atenção a esse processo e considere as dicas que aprendeu por aqui, e garanta uma limpeza cada vez mais eficiente.

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