Manipulação de dados: o que é e como fazer

A manipulação de dados é uma etapa essencial para transformar dados brutos em informações estratégicas e aplicáveis no dia a dia das empresas. Esse processo envolve desde a coleta e organização até a análise de dados, permitindo tomadas de decisão mais precisas e embasadas. Mas é importante lembrar que lidar com grandes volumes de dados exige tecnologia adequada para evitar gargalos e erros.

Por isso, ferramentas como o BigQuery, com integração do modelo Gemini, vêm ganhando espaço. Elas simplificam tarefas, como o mapeamento de esquemas e a validação automática de dados.

Neste artigo, entenda as etapas da manipulação de dados, sua importância e como otimizar o processo com o BigQuery do Google. Acompanhe!

O que é manipulação de dados?

Manipulação de dados é o conjunto de processos utilizados para organizar, limpar, transformar e preparar dados para análises.

Ela acontece entre a coleta e a tomada de decisão, sendo responsável por transformar informações brutas em ativos valiosos para o negócio.

Essa manipulação pode ser feita manualmente ou com apoio de ferramentas especializadas, como o BigQuery. É nesse momento que dados desconectados são validados, padronizados e enriquecidos.

Quais são as etapas da manipulação de dados?

O processo de manipulação de dados é composto por diferentes etapas, que vão desde a entrada de dados até sua utilização final em relatórios, dashboards ou aplicações.

Confira cada uma delas a seguir!

Coleta de dados

A coleta é a primeira etapa e consiste em reunir dados de fontes diversas, como bancos de dados, planilhas, APIs, ERPs e plataformas de marketing.

Quanto mais integradas forem as fontes, mais consistentes serão os resultados das próximas fases.

Limpeza de dados

Aqui, os dados passam por uma triagem para excluir erros, campos duplicados, informações nulas ou inconsistentes. É uma das fases mais críticas, pois influencia diretamente a qualidade da análise posterior.

Transformação de dados

Na transformação, os dados são convertidos para um formato padronizado. É comum aplicar classificações, reestruturações e criações de novas variáveis. Isso permite que diferentes bases se comuniquem com mais facilidade.

Integração de dados

Com os dados limpos e transformados, chega o momento de conectá-los. A integração consolida dados de múltiplas fontes em um só local, facilitando consultas e cruzamentos.

Armazenamento de dados

O armazenamento define o local que os dados ficarão guardados para uso futuro. Pode ser em data warehouses, data lakes ou bancos SQL. A escolha depende da estrutura e do volume de dados da empresa.

Análise de dados

Com tudo pronto, é hora de gerar valor. A análise transforma os dados em insights que orientam tomadas de decisão, identificam tendências e geram vantagens competitivas.

Qual é a importância da manipulação de dados?

Manipular dados corretamente é o que garante a integridade das análises feitas pela empresa. Sem isso, é comum basear estratégias em dados incompletos ou enviesados, o que leva a conclusões erradas.

Melhor qualidade e consistência dos dados

Dados manipulados com critérios técnicos e ferramentas certas têm maior qualidade. Isso significa dados confiáveis, comparáveis e consistentes ao longo do tempo.

Maior eficiência na análise de informações

Ao contar com dados prontos para uso, os analistas economizam tempo e conseguem focar no que realmente importa: gerar análises relevantes para o negócio.

Redução de erros e retrabalho

Erros causados por dados sujos ou mal organizados levam a retrabalho e perdas de produtividade. Um processo bem estruturado reduz falhas e aumenta a confiabilidade do resultado.

Como o Gemini no BigQuery otimiza a manipulação de dados?

O Gemini, modelo de IA generativa do Google, integrado ao BigQuery, trouxe avanços importantes para a engenharia de dados. Ele atua em tarefas típicas da manipulação de forma automatizada e inteligente, como:

• Automação do mapeamento e a transformação de esquemas: reduz o trabalho manual e melhora a padronização entre bases;
• Integração de bases de dados heterogêneas: conecta fontes distintas com agilidade e identifica correlações relevantes;
• Redução do tempo de processamento: ideal para grandes volumes de dados, diminuindo a carga de trabalho dos times;
• Análises com suporte de IA generativa: permite identificar padrões e anomalias que passariam despercebidos em processos manuais.

Essas funcionalidades tornam o BigQuery com Gemini uma ferramenta estratégica para escalar o uso de dados com segurança, agilidade e qualidade.

Para isso, sua empresa pode contar com a SantoDigital. Somos parceiros Premier do Google Cloud e especialista em projetos de dados, com experiência em ambientes complexos e alta capacidade de entrega.

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Resumindo

O que é manipulação de dados?

Manipulação de dados é o processo de organizar, limpar e transformar informações brutas para que possam ser usadas de forma estratégica nas decisões do negócio.

Créditos da imagem: Freepik