Data wrangling: por que o big data depende dessa metodologia?

As inovações tecnológicas estão fazendo parte da rotina diárias das pessoas. Além das facilidades pessoais, como a aproximação com amigos, alta conectividade e entretenimento de nicho, elas também estão impactando a forma como as empresas fazem seus negócios.

O Big Data, conceito que define a grande volume de informações geradas a cada segundo, permite cruzar o conteúdo gerado de forma online se tornando fonte de insights relevantes para gestores e planejadores.

Mas, mais do conseguir quantidade de dados, é preciso saber o que fazer com eles, e é aí que entra o data wrangling, uma das principais tendências da área de análise de dados atualmente.

O que é data wrangling?

O termo data wrangling – também chamado de data preparation – significa preparação de dados. O conceito é relativamente recente e diz respeito ao ato de coletar, limpar, normalizar, combinar, estruturar e organizar os dados que serão analisados.

É o primeiro passo para que a mensuração das informações extraídas com o trabalho de Big Data seja bem sucedida e traga apontamentos significativos para seu negócio.

Usando outro contexto, é possível explicar a importância do data wrangling pensando em matéria-prima e o produto final. Por exemplo: mesmo que uma construtora conte com engenheiros altamente capacitados, se os materiais fornecidos não forem de boa qualidade, o empreendimento construído tende a ser ruim, correto?

Assim funciona o Big Data e a ciência de dados. Se as informações coletadas forem inadequadas, independentemente do volume será impossível gerar análises corretas, confiáveis e conclusivas. Por isso o data wrangling é o alicerce desse processo e dos resultados do data mining.

Data wrangling e data mining: como otimizar a análise das informações coletadas?

O data wrangling é uma etapa anterior ao data mining – outra metodologia de análise de dados. Usado de forma correta, esse conjunto de ações permite que a análise seja otimizada e ofereça às organizações ideias de melhorias ou mesmo de inovações.

O data mining é um processo analítico complexo que tem o objetivo de explorar uma enorme quantidade de dados. Seu uso se dá principalmente nas áreas de mercado, negócios e nas pesquisas científicas.

Nesse método, é feita uma busca por padrões e sistemas relacionados entre as variáveis encontradas nos dados, validando-os a partir das informações previamente coletadas. É feito em três etapas: exploração, definição de modelo e verificação.

As ferramentas vão identificar, de forma automática, padrões e anomalias, apontando problemas ou oportunidades e garantindo às empresas mais competitividade.

Quais os benefícios do data wrangling para uma estratégia de negócios?

A coleta de dados adequados por meio do data wrangling é fundamental para mensurar informações corretas sobre sua empresa, área de atuação, clientes, concorrentes e identificar oportunidades.

Entre os benefícios de uma boa execução de data wrangling estão:

• Base inicial de qualidade para a elaboração de vários projetos da empresa – como os dados coletados são limpos, verificados e estruturados, eles podem servir de base para diferentes projetos, usando a ciência de dados para as diversas áreas que compões sua instituições.
• Mais inovação com menos tempo – o processo é todo automatizado e por isso é possível ter insights de novos projetos ou ideias de inovação de forma mais rápida, ou até mesmo integrada com outras áreas.

• Dados confiáveis para o negócio – com as ferramentas adequadas, os analistas conseguem as melhores informações, contribuindo para a gestão de excelência e aperfeiçoamento de processos de forma global.

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